Monitoring of stand quality of coastal shelterbelts using synergistic drone multispectral and LiDAR point cloud data
Notice bibliographique
Résumé
Coastal shelterbelts serve as ecological safety barriers in coastal areas, and the effective evaluation of stand quality (SQ) is crucial for enhancing their development potential and supporting decision-making for sustainable management and environmental improvement. However, improving SQ and accurately monitoring coastal shelterbelts remains challenging due to factors such as limited soil resources, tree biological characteristics, and coastal storm surges. This study focuses on the typical coastal shelterbelt species Casuarina equisetifolia. Firstly, based on field survey data, using the Analytic Hierarchy Process, stand parameters such as mean tree height, diameter at breast height, crown width, canopy closure, and stand density were selected from both stand growth status and structure for the quantitative evaluation of SQ in Casuarina equisetifolia shelterbelts. Secondly, by combining drone-based multispectral and LiDAR point cloud data, the study explores the applicability of Individual Tree Integration and Stand Regression methods in the inversion of stand parameters for Casuarina equisetifolia shelterbelts. Ultimately, precise remote sensing monitoring of Casuarina equisetifolia SQ was achieved at the stand scale. The results of this study provide technical references and a theoretical basis for the efficient monitoring of SQ and management of coastal shelterbelts, which are significantly essential for their sustainable development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».