Optimizing remote sensing methods for forest stand density estimation in mountainous areas: a UAV-sentinel-2 synergy
Notice bibliographique
Résumé
Stand density is a key parameter for assessing forest structure and ecological function, and its remote sensing-based estimation is critically important for monitoring forest carbon stocks. As the primary component of forest resources in southern China, plantations are typically distributed across mountainous regions with complex terrain. The estimation of stand density using remote sensing in these areas faces numerous challenges due to factors such as topographic variation and interference from understory vegetation. Taking Shaoguan City in Guangdong Province as a case study, this research focuses on typical plantation areas dominated by Eucalyptus , Cunninghamia lanceolata , and Pinus massoniana , and proposes an optimized estimation method that integrates multi-source remote sensing data. Several improvements were made upon traditional approaches, including: (1) the Enhanced Vegetation Index (EVI) was utilized to reduce interference from understory vegetation and improve the accuracy of canopy cover estimation for standing trees; (2) the Modified Green-Red Vegetation Index (MGRVI) was introduced to improve the accuracy of individual tree canopy cover estimation; (3) the SCS+C topographic correction method was employed to mitigate the effects of terrain factors-specifically slope and aspect-on the accuracy of surface reflectance derived from remote sensing data; (4) a comparative experiment across spatial resolutions of 10 m, 30 m, 60 m, and 90 m was conducted, and 30 m was identified as the optimal scale for stand density estimation, offering a balance between accuracy and regional adaptability. The study demonstrates that tree species classification using the Random Forest algorithm achieved an accuracy of 93.22 %. Stand density estimation attained the highest performance at a 30 m × 30 m spatial resolution, with an R 2 of 0.85 and an RMSE of fewer than 40 trees per hectare. These results highlight the effectiveness of the proposed method for accurately and efficiently estimating stand density in mountainous plantation forests, offering practical support for regional forest resource inventories and ecological assessments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».