Tree species proportion prediction using airborne laser scanning and Sentinel-2 data within a deep learning based dual-stream data fusion approach
Notice bibliographique
Résumé
The integration of airborne laser scanning (ALS) technology into forest inventory practices has significantly improved forest management by providing accurate predictions of forest structural attributes. However, ALS offers limited insight into the spectral properties of tree crowns, hindering the accurate prediction of various physiological attributes and the identification of tree species. The fusion of multitemporal spectral information with ALS data has been proposed as an important step towards addressing this limitation. While previous studies have explored combining ALS with optical data for forest species mapping, the fusion process often requires feature generation and selection, which restrict the scalability and effectiveness of these approaches. There remains a need for an approach that effectively leverages both the structural information of ALS and spectral dynamics of optical imagery in a fully data-driven manner. We propose a novel dual-stream deep learning approach that fuses ALS point-cloud data with multitemporal Sentinel-2 (S2) imagery to predict the proportions of seven species and two genera across a 630,000 ha Canadian boreal forest, capturing both structural and spectral features within 20 m grid cells. The results showed an R2 of 0.58 and an RMSE of 0.14 for all proportional values, with an 8% increase in accuracy for the detection of broadleaf species when using seasonal multispectral images, compared to using ALS data alone. Additionally, lower R2 values (0.49–0.57) were observed only when the S2 imagery was used. When identifying the leading species from the model predictions, a weighted F1 score of 0.62 and an overall accuracy of 0.65 were achieved for the seven species and two genera. This research highlights the potential of deep learning and data fusion to advance forest inventory practices by offering a scalable and reproducible method for detailed mapping of species proportions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».