Enhanced forest inventories in Canada: implementation, status, and research needs
Notice bibliographique
Résumé
Forest inventory practices in Canada have evolved over time with changes in forest management priorities, advances in technology, fluctuations in the marketplace, societal expectations, and generational shifts in the workforce. Provincial and territorial governments in Canada are vested with forest management responsibilities and each jurisdiction has adopted forest inventory approaches that reflect jurisdictional information needs and contexts. Typically, these inventories are strategic in nature and spatially explicit, providing stand-level forest attribute information derived from a two-phase approach involving manual air photo interpretation and stratified ground plot sampling. Airborne laser scanning (ALS; also known as light detection and ranging or lidar) has emerged as a transformative data source for forest inventories and is now considered operational, with the resulting outputs commonly referred to as enhanced forest inventories (EFI). Herein we review and synthesize how EFIs are influencing forest inventory practice in Canada. We characterize the spatial coverage and characteristics of ALS data acquired for forest inventory purposes, summarize the current status of EFI implementation within Canada’s provinces and territories, identify emerging trends associated with these EFIs, and consider these EFIs in the broader global context. We also highlight common research gaps towards the development of a nationally and globally relevant research agenda to support the greater integration of remotely sensed data into forest inventory programs in Canada and beyond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».