Assessing structural differences among genetically improved coastal Douglas-fir using high density airborne laser scanning
Notice bibliographique
Résumé
Tree improvement programs are critical to establishing high yield seed sources while maintaining genetic diversity and developing sustainable plantation forests. Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) is commonly used in improvement programs due to its superior strength and stiffness properties. Trials in British Columbia (BC), Canada aim to increase stem volume without sacrificing wood quality. Progeny test trials are essential in assessing the genetic performance via the prediction of breeding values (BVs) for target phenotypes of trees. To evaluate performance of improved stock, and to determine whether yield gains are being met, realized-gain trials are used. In both trials, accurate and timely collection of phenotypic data are critical for estimating and validating BVs with confidence. Currently, phenotypic variables collected focus on yield attributes; namely diameter at breast height, and height. Selection criteria in BC are evolving; branching traits are recognized as having a strong influence on strength and stiffness of Douglas-fir wood, however, they are rarely measured. High-density Airborne Laser Scanning (ALS), as well as Remotely Piloted Aerial Systems Laser Scanning Systems (RPAS-LS) produce three-dimensional point clouds which can be used to characterize individual tree structure. In this dissertation I utilized metrics derived from ALS and RPAS-LS to assess the performance in realized-gain trials, and predict genetic parameters in progeny trials. Additionally, new methods to estimate branch attributes of individual trees for inclusion as selection criteria in tree improvement programs were developed. This dissertation provides an insight into how ALS can be used to model branch attributes, while the ability to analyse trees by plot, individual tree, and individual branch attributes further allows researchers to maximise the value of ALS data. The findings are encouraging; they indicate that branch level metrics can be included as selection criteria in breeding programs, and that ALS-derived BVs are a suitable proxy for ground-based BVs. Given the cost efficiency of ALS, forest geneticists should explore this technology as tool to increase breeding programs’ overall efficiency. Findings from this research can be integrated into large-scale programs for monitoring trees, and identifying trees that display desirable attributes.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».