An AI-based and coding-free integration for forest Leaf Area Index calculation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seasonal and spatial variations in leaf area index (LAI) are challenging to detect in tropical forests due to dynamic lighting conditions and the subtle differences in the variation. Many existing LAI software tools offer one-click processing of all images through auto-threshold segmentation (e.g., HemispheR, HemiPy and Hemisfer), but they produce results with large discrepancies. Some software (e.g. CAN-EYE) requires manual tuning of each image, making large-scale analysis impractical. We analysed 19,000 images from four tropical forest subtypes and found that using coding-free AI software to process hemispherical images can significantly improve the consistency of leaf-sky segmentation, thereby enhancing LAI outcomes. The results show that replacing the auto-threshold with AI substantially reduced inter-software disagreement and delineated correct seasonal and spatial patterns. CAN-EYE was able to identify seasonal patterns but produced less accurate results than the CAN-EYE-AI integrated approach due to subjective user bias. The high consistency achieved through AI integration enables reliable cross-site and cross-operator comparisons. As users can customise the AI model according to local images and combine the AI model with other LAI software, our integrated, affordable, and coding-free method offers wide applicability and high consistency of LAI measurements, facilitating the advancement of tropical forest monitoring and research. Data/Code for peer review statement One of the key features of this method is ‘coding-free’. The method is explained in Protocolv20251118.docx. We have uploaded R codes for drawing figures in a zip pack. These codes and the protocol will be deposited in the Zenodo (or figshare) database under accession link [TBC] . Since Zenodo allows authors to archive updated versions after publication, we may update the protocol by uploading a revised version to Zenodo. Please check the Zenodo archive for any new versions. In the protocol, we note that users can use Image_conversion_20220407.m and lets_change_values.R instead of the ‘Renormalise’ function of ilastik to modify values in the classification output images. These codes are not essential for users following our protocol, but could be useful for integrating ilastik with other LAI software not covered in this paper. Additionally, the protocol mentions that Gather_LAI_fapar_from_caneye.R can be used to consolidate output Excel files, eliminating the need to manually open each file. Field measurements of LAI and GCC are available on request.
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 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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,013 |
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 ».