Comparative Analysis of Forest Canopy Height Estimation using Random Forest and Support Vector Machine Models with Synthetic Aperture Radar and Optical Imagery
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the accuracy of forest canopy height estimation was assessed using Synthetic Aperture Radar (SAR), including backscatter and Polarimetric SAR (PolSAR), as well as optical indices derived from optical imagery, and Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) models were applied by using canopy heights derived from Light Detection and Ranging (LiDAR) as a reference for validation. Accurate measurement of canopy height is critical for effective forest management, biodiversity conservation, and climate change analysis, so this study attempted to address the challenges posed by traditional measurement methods, which are time-consuming and limited in scope. SAR with its all-weather, day and night imaging capability, has the distinct advantage of being able to continuously monitor forest canopy dynamics over a wide area, thus overcoming the spatial time and cost constraints of ground-based observations. Approaches in this study involved pre-processing of SAR and LiDAR data to reduce inherent data inaccuracies, as well as calculating optical indices to facilitate indirect estimation of canopy height. This study provided a comparative assessment of the performance of RF and SVM models using various data integrations, highlighted the higher accuracy was achieved through the synergistic combination of PolSAR and optical indices. The results showed that the data-integrated approach improved the accuracy of canopy height estimation, with the RF model performing slightly better than the SVM model in terms of prediction under the optimal data configurations of the two models in this study. These findings support the advanced application of incorporating remote sensing techniques, validated against LiDAR benchmarks, as a viable strategy for refining forest canopy height estimation, thereby providing insights for forest management and ecological modelling programs.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».