Aboveground biomass estimation using spaceborne LiDAR in managed conifer forests in south central British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
In the context of growing concerns regarding global climatic change, developing methods to assess the carbon storage of various ecosystems has become important. This research attempts to develop low or no cost methods to estimate carbon stock in forests using satellite-based data. More specifically, this research explores the utility of spaceborne Light Detection and Ranging (LiDAR) data for forest canopy height and aboveground biomass estimation. High-resolution (sub meter) airborne LiDAR data were collected and validated for a 75 000 ha area near Clearwater, British Columbia. Airborne LiDAR has been widely demonstrated to yield accurate aboveground biomass estimates. 110 temporally coincident Geospatial Laser Altimeter System (GLAS) waveforms from the study site were used in this research. First, I demonstrate that airborne LiDAR can be manipulated to represent waveform curves with a high degree of similarity to GLAS waveform curves. Based on the relationship between the GLAS and simulated waveforms I am able to visualize the ground contribution to GLAS waveforms. Second, I calculate a suite of novel GLAS waveform metrics and develop models of terrain relief, canopy height, and terrain adjusted canopy height. These models compare favourably to other GLAS studies (terrain relief R2=0.76, canopy height R2= 0.75-0.88) and indicate that terrain relief should be included in GLAS derived canopy height models. Third, I attempt to extrapolate the spatially discrete GLAS estimates to spatially continuous estimates using Landsat TM data. Landsat data have been used extensively for AGBM estimation, although they are known to have limitations for studies in high biomass or structurally complex forests. I develop models to predict GLAS AGBM estimates from Landsat bands and indices (R2=0.6). I then use an airborne LiDAR derived AGBM map to generate a map of over and under prediction of AGBM, and evaluate the success of the model in areas of differing forest species and structure. I conclude that GLAS data is appropriate for AGBM estimation in forests over a wide range of biomass values, but that GLAS and Landsat integration for AGBM estimation should only be conducted in forests with less than approximately 120 Mg/ha of AGBM, 60 years of age, or 60% canopy cover.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».