Modelling Forest Inventory and Biophysical Variables for an Uneven-Aged Forest Using Multi-Source Remotely-Sensed Data
Notice bibliographique
Résumé
Forest resource inventory (FRI) information is critical to sustainable forest management. Airborne Laser Scanning (ALS) offers a cost-effective option for modelling forest inventory, biophysical and ecological variables over large areas. Given that traditional ALS-based FRIs rely primarily on height data, the objective of this research was to examine the potential of ALS intensity data, multi-seasonal multispectral imagery, and digital aerial photogrammetry (DAP) for enhancing traditional ALS-based FRIs using a combination of non-parametric and parametric modelling techniques. For size class distribution estimation, the results of k-nearest neighbor imputation and random forest regression demonstrated that the combination of ALS height- and intensity-based metrics improved accuracy compared to models based on either type of metric alone. Using a hierarchical variable clustering technique, ALS intensity data were found to carry unique information complementary to passive near-infrared data, despite their similarity in wavelengths. Compared to ALS data alone, the addition of multi-seasonal imagery contributed to more accurate models of basal area and species mixture. In contrast, ALS height- and intensity-based metrics exhibited unparalleled utility for modelling stem density compared to optical imagery. Among the three multispectral sensors examined (i.e., Landsat-5 TM, Sentinel-2A and WorldView-2), Sentinel-2A proved to be the most cost-effective for enhancing ALS-based FRI, owing to its sufficient spatial resolution and inclusion of key spectral bands (i.e., red-edge and shortwave infrared). Compared to ALS, similar functional groups of metrics were found in DAP data, but DAP metrics lacked the capacity for characterizing canopy permeability. Due to the lack of penetrating echoes, gap fraction information was not well represented by DAP, resulting in suboptimal accuracy for LAI estimation compared to ALS. However, a comparison of functional groups between DAP and ALS identified tasks for which DAP is suitable (e.g., volume, forest successional stages, and species mix). Overall, this research demonstrates that ALS-based FRIs can be enhanced by additional sources of input, such as ALS intensity data and multispectral imagery; thereby demonstrating greater potential for more advanced FRIs for Canadian forests.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».