Mapping mortality rates in boreal mixedwood forest using airborne laser scanning and permanent plot data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate and spatially explicit predictions of tree mortality are critical for understanding forest dynamics and guiding management practices. Airborne Laser Scanning (ALS) can cover large spatial areas, allowing the estimation of forest attributes and characterization of forest canopy vertical structure and canopy gaps over various forest environments. This study integrated field measurements from permanent growth and yield plots with ALS-derived attributes to develop zero-inflated beta regression models for estimating basal area mortality rates. Specifically, we combined a set of attributes related to canopy complexity and canopy gaps derived from ALS data to predict and map (20 m pixel resolution) mortality rates over a large boreal mixedwood forest in northern Ontario, Canada. We evaluated how the mortality rates vary depending on stand-level factors, such as stand age and forest type defined by species composition proportions. Our findings demonstrate that canopy gaps and structural attributes significantly predict basal area mortality rates. In particular, we found that higher mortality rates are associated with more complex canopy structures and larger canopy gaps. However, the magnitude varied by species composition. The resulting spatially explicit mortality probability and mortality rate maps showed highly variable predictions across forest types and structural attributes, offering the possibility of analyzing the spatial correlation of mortality occurrence with other variables like soil and climate attributes. The results support using ALS data in Enhanced Forest Inventory systems for more precise and timely interventions in operational silvicultural planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».