LIDAR Derived Forest Metrics - Calvert Island - British Columbia - Canada
Notice bibliographique
Résumé
72 LIDAR Derived Forest Metrics - Calvert Island - 20 Meter Spatial Resolution LIDAR forest metrics have been developed for the Calvert Island region. The data are in 20 meter resolution and detail a number of variables about the vegetation layer above the bare earth model. Forest metrics have been grouped to show major statistical themes such as gap fraction, stem height, and density. The information is valuable for classifying forest structure and better understanding ecosystem dynamics. LIDAR Forest Metrics Produced by GWF LiDAR Analytics A full list of derived forest metrics produced by G.W. Frazer is listed at the end of this abstract. LIDAR flights conducted in 2012 and 2014 covered all of Calvert and Hecate Island. Flights were completed in August of 2012 (Terra Remote Sensing) and August of 2014 (Brian Menounos UNBC). Area-based canopy height and density metrics are derived directly from a height-normalized LAS point cloud using proprietary software developed by G.W. Frazer (note: Fusion and LASTools are respectively open-source and commercial software that can be used to extract various area-based canopy metrics). These gridded products (approximately 55 bands) have a user-defined 20 m spatial resolution and include (i) height-based statistics (e.g., min., max., mean, moments, percentiles), (ii) density-based statistics (i.e., gap fraction, canopy cover at fractional and absolute heights above the ground surface), and (iii) diagnostic information (e.g., number of laser points in each cell, number of laser points classified as ground, number of points above a specific height threshold, etc.). Area-based canopy metrics are used to characterize the three-dimensional (3-D) structure of the vegetation canopies. List of LiDAR-Derived Canopy Height, Canopy Density, and Stem Metric Categories: (Based on G.W. Frazer LiDAR Metrics for Calvert / Hecate Island Acquisition 2012 / 2014 metadata document.) Canopy Height Metrics Canopy Density Metrics Percentiles of Laser Canopy Height (LHQ) Bands Canopy Density at Fractional Canopy Heights (CCF) Bands Diagnostic Bands Tree-Top Bands For a full metadata report on LiDAR acquisition please contact data@hakai.org
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,006 |
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 ».