National remote sensing-derived aboveground biomass yield curves for Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate and current estimates of aboveground biomass (AGB) are essential outputs of forest inventories and are critical for carbon accounting. To obtain current estimates and provide projections into the future, growth simulators or yield curves are applied. Remotely sensed time series of AGB estimates across large areas provide a novel opportunity to generate representative AGB yield curves for a broader range of tree species, age classes, and regions, including noncommercial and unmanaged forests using a single, consistent data source and approach. In this study, remote sensing yield curves (RSYC) are demonstrated as a means to extend AGB modeling across Canada’s forested ecosystems. To ensure national coverage while maintaining regional representativeness, yield curves were developed at a 150 × 150 km tile extent for 27 individual species, along with three additional multi-species models (generic, coniferous, and broadleaf). Evaluation against an independent set of plot data showed that among the multispecies models, the coniferous model achieved the lowest relative bias (2.06%) and root mean square error (RMSE) (41.03 t/ha), while species-specific models exhibited variable performance. Comparison to existing national species-specific yield curves indicated that the RSYC models generally achieved lower bias and RMSE than existing national models, with particularly notable improvements for key coniferous species such as black spruce and jack pine (e.g. RMSE% reductions from 55.89% to 34.69% for black spruce, and from 112.79% to 35.41% for jack pine), demonstrating enhanced accuracy and consistency for national-scale applications. Remotely sensed time series data enabled the development of a pool of species-specific and generic yield curves for Canada that are generated from a nationally consistent (and freely available) data source and approach—regardless of the management, ownership, or protection status of the forest.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».