Species-specific modeling of tree diameter at breast height using tree height and relative density with implications for remote sensing-based forest inventory
Notice bibliographique
Résumé
Accurate estimation of tree diameter at breast height (DBH) is essential for forest monitoring, biomass modeling, and carbon accounting. While DBH is traditionally measured in the field, this approach is labor-intensive and costly, especially at large scales. In contrast, tree height can now be efficiently obtained from remote sensing platforms such as airborne LiDAR and photogrammetry, creating opportunities to estimate DBH indirectly. To address this, we developed a species-specific nonlinear framework to predict DBH from tree height and stand-level relative density (RD) in the mixed temperate forests of New Brunswick, Canada. Our analysis used 1807 trees from 653 permanent sample plots (1985–2014), representing six dominant species: Abies balsamea, Acer rubrum, Acer saccharum, Picea mariana, Picea rubens, and Picea glauca. Allometric (height-only) models explained part of DBH variation, with R² ranging from 0.15 to 0.35 (broadleaves) and 0.41–0.74 (conifers), but predictive accuracy was notably low for Acer rubrum and Acer saccharum. Incorporating RD as a competition index substantially improved model performance, with R² increasing to 0.85–0.89 (broadleaves) and 0.72–0.88 (conifers). Prediction errors (RMSE and MAE) consistently decreased, with broadleaves showing the greatest improvement compared to conifers, reflecting their stronger sensitivity to stand density. These findings demonstrate that combining tree height with RD provides reliable estimates of DBH across diverse species. The framework bridges ground-based inventory with remote sensing applications, offering a scalable approach for biomass estimation, stand density analysis, and sustainable forest management in temperate mixed-species forests. • Developed species-specific nonlinear models to predict DBH from tree height and RD. • Used 1807 trees from 653 permanent sample plots across New Brunswick (1985–2014). • Including RD as a competition index improved model accuracy (R² up to 0.89). • Broadleaves exhibited greater DBH response to stand density compared to conifers. • Framework supports scalable DBH estimation in mixed temperate forests.
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».