The Estimation of Forest Inventory Biometrics Using UAS-Lidar
Notice bibliographique
Résumé
Knowing how to best conserve and sustain forests is of the utmost importance given the indispensable direct and indirect ecosystems services they provide. In order to make informed management decisions for better conservation and sustainability, forest change and growth (biometrics) must be quantified. Biometrics are typically made through forest inventorying, but this field-based procedure has spatial and temporal limitations. Given the vital role forests have, it is imperative that different technologies be explored for their potential to improve forest inventorying methodologies. Remote sensing technology, specifically unmanned aerial system (UAS) light detection and ranging technology (Lidar), has presented itself as a possible solution to traditional inventorying problems, as it offers the potential to estimate accurate forest biometrics from centimeter level structural analyses over large areas. Foresters in Canada, Sweden, Denmark, and Finland have relied on airborne lidar-based forest inventory biometrics for comprehensive stand attribute data for nearly twenty years. However, little research and few industry applications have explored the capability of UAS-Lidar to estimate biometrics in complex temperate forests like those of New Hampshire. This research project evaluated if UAS-Lidar can estimate forest biometrics on two forested University of New Hampshire properties, Dudley Lot and Burley Demeritt Farm (Lee, NH, USA). UAS-Lidar data were collected, processed, and analyzed to estimate individual tree and stand level biometrics, including basal area weighted-diameter average, Lorey’s tree height, trees per acre, and basal area per acre. The UAS-Lidar diameter estimates were determined from regression equations calculated from ground measured diameters plotted against segmentation polygon attributes, like crown area, tree height, and crown radius. The UAS-Lidar biometrics were compared to the ground collected data to determine if UAS-Lidar is an effective technology. A secondary goal of this project was to determine if UAS normal-color photogrammetry proved to be more effective for estimating the same biometrics. The UAS-Lidar biometric estimates proved to be comparable to UAS-SODA estimates when examined at the stand level.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».