Examining the relationship between Landsat-derived spectral reflectance and multispectral Light Detection and Ranging (LiDAR)-derived intensity in Petawawa Research Forest, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, Light Detection and Ranging (LiDAR) was used for forest structure analysis rather than capturing spectral information. A variety of studies were conducted to investigate the spectral characteristics of multispectral LiDAR but relatively few ones have integrated it with Landsat imageries. To compare their recorded reflectance and explore the prediction potential, we evaluated two series of regression modules measuring forest reflected energy with Landsat-derived reflectance and multispectral LiDAR-derived intensity, collected over 85 plots with the same area of 1000 m2 in Petawawa Research Forest, Ontario. The raw datasets were filtered, classified and the invalid plots were removed in the pre-processing step with three spectral bands, Green, NIR, and SWIR. Due to the value range differences of two sensors, limited and whole-area scaling algorithms were applied for subsequent comparisons. Following this, we used a dummy variable and further filtrations considering the reflectance differentiation by softwood and hardwood-dominated plots, and the effect of spatial autocorrelation. The histogram results showed no excessive change from the original datasets for all three spectral bands after scaling, and the limited scaling performed better with slightly higher root mean square errors (RMSE = 0.599 – 0.6815) and lower p-values (p = 0.005649 – 0.04193). A clear separation was demonstrated between softwood and hardwood reflectance capabilities in all three bands, suggesting influences of chlorophyll, spongy mesophyll structure, and water content in three spectral ranges respectively. Compared with hardwood-dominated plots, softwoods showed significantly higher correlation coefficients, especially in the SWIR band (r = 0.82). These results demonstrated a connection between Landsat- and multispectral LiDAR-derived outputs and offered the potential of using one sensor instead of two, suggesting the prospect of time and investment saving for further forest investigation and management.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».