Integration of LIDAR, optical remotely sensed, and ancillary data for forest monitoring and Grizzly bear habitat characterization / Integração de LIDAR, sensores remotos óticos e dados auxiliares para o monitoramento fl orestal e caracterização do habitat dos ursos Grizzly
Notice bibliographique
Résumé
Forest management and reporting information needs are becomingincreasingly complex in Canada. Inclusion of timber and non-timber considerations for both management and reporting has resulted inopportunities for integration of data from differing sources to provide the desired information. Canada’s forested land-base is over 400million hectares in size and fulfi lls important ecological and economic functions. In this communication we describe how remotely senseddata and other available spatial data layers capture different forestcharacteristics and conditions, and how these varying data sources may be combined to provide otherwise unavailable information. For instance, light detection and ranging (LIDAR) confers information regardingvertical forest structure; high spatial resolution imagery captures (indetail) the horizontal distribution and arrangement of vegetation andvegetation conditions; and, moderate spatial resolution imagery providesconsistent wide-area depictions of forest conditions. Furthermore, coarsespatial resolution imagery, with a high temporal density, can be blended with data of a higher spatial resolution to generate moderate spatialresolution data with a high temporal density. These remotely sensed datasources, when combined with existing spatial data layers such as forest inventory and digital terrain models, provide useful information thatmay be used to address, through modelling, questions regarding forest condition, structure, and change. In this communication, we discuss the importance of data integration and ultimately, information generation, inthe context of Grizzly bear habitat characterization. Grizzly bear habitat in western Canada is currently undergoing pressure from a combination of anthropogenic activities and a widespread outbreak of mountain pine beetle, resulting in a variety of information needs, including: detailed depictions of horizontal and vertical vegetation structure over large areasto support bark beetle susceptibility mapping and habitat modelling;moderate spatial resolution data to capture changes in infestation conditions over time to support change detection and wall-to-wallmapping; and, coarse spatial resolution data to provide increased temporaldetail enabling capture of within-year alterations to Grizzly habitat.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».