A multi-resolution forest stand segmentation algorithm integrating Landsat imagery and forest structural, age, and species attributes
Notice bibliographique
Résumé
Strategic forest inventories are required to support management, enable monitoring, and inform policy development. These inventories are typically developed using photointerpretation of aerial imagery, followed by manual stand delineation and attribution. The process of delineating and attributing these segments can be costly, time consuming, and subjective. Many spectrally driven segmentation algorithms have been developed, but few have incorporated pixel-based, wall-to-wall, forest attributes such as stand height or species. As such, we propose a two-phase segmentation algorithm to automatically delineate forest stands from remotely sensed Landsat spectral reflectance data and forest attributes, including height and height variation, stem volume, age, and tree species. Initially at a micro-segmentation phase, small groups of pixels from the Landsat imagery are grouped based on spectral similarity. Next, in the segment-development phase, these groups of pixels are further merged into forest segments based on structure, age, and species information. We applied this approach to five study sites totalling 45 Mha selected to represent distinct forest landscapes across Canada. Our results found that grouping micro-segments by stand height variation minimized variance within forest segments in western Canada, while stem volume minimized variance within forest segments in boreal forest sites. Stand height variation also consistently showed the lowest Global Moran’s I (ranging from 0.1 to 0.2), indicating that variance between segmented forest stands was greatest and most heterogeneous from their neighbours. Interestingly, while using species produced relatively homogeneous forest stands, it was less successful in discriminating between stands. The analysis showed that structural attributes, particularly those related to height and stem volume, were most effective in delineating homogeneous forest stand polygons that were distinct from their neighbours. This work expands upon existing spectrally-driven segmentation algorithms to integrate forest structure, age, and species information, mimicking manual forest stand delineation and attribution practices in a transparent and automated manner.
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 | 0,000 |
| 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 ».