Evaluating Lorenz entropy for tropical forest discrimination using GEDI and supervised machine learning approach
Notice bibliographique
Résumé
• Lorenz-entropy (LE) index improves tropical forest classification with GEDI data. • LE index quantifies vertical complexity across tropical forest ecosystems. • Integration of entropy index enhances machine learning classification metrics. • Ensemble classifiers outperform others with entropy-based forest metrics. Analyzing the vertical structural complexity of tropical forests is essential for understanding their ecological functions and biodiversity. Given this significance, an indicator that quantifies entropy, representing heterogeneity and disorder in structural complexity, plays a significant role in forest ecological studies. This study explored the potential of the Lorenz-entropy (LE) index as an innovative metric for classifying tropical forest types. Using spaceborne LiDAR data from the Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) mission from April 2019 to March 2023, we integrated the LE index with supervised machine learning algorithms to evaluate its effectiveness in distinguishing vertical structural complexity across the three tropical forest ecosystems. In addition to the LE index, forest structural variables such as Above Ground Biomass Density (AGBD), Plant Area Index (PAI), and Relative Height 98 (RH98) were included. The results revealed that incorporating the LE index into remote sensing-based forest monitoring frameworks can significantly improve the classification of tropical forest types. Paired t-tests confirmed statistically significant improvements (p < 0.05) in the classification metrics with substantial effect sizes measured using Cohen’s d. Moreover, ensemble methods, mainly Random Forest (RF) and Gradient Boosting classifiers, exhibited the highest accuracy, with RF showing 90 ± 2 % overall accuracy and XGBoost 90 ± 2.5 % upon incorporating the LE index. These findings highlight the utility of the LE index as a metric of vertical structural complexity and underscore its value in improving tropical forest discrimination using GEDI data. Future research should explore integrating additional remote sensing data to refine the application of the LE index for forest classification.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».