FROM PIXELS TO PREDICTIONS: UAV LiDAR-BASED METHODOLOGICAL APPROACHES TO UNDERSTAND ASPEN COPSES IN SOUTHERN SASKATCHEWAN
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Prairies of Southern Saskatchewan are characterized by native, woody vegetation that occurs naturally. These regions are home to a wide variety of tree, shrub, grass, and forb species, and they typically develop in and around stands of trembling aspen (Populus tremuloides Mich. X). Since native tree species in Southern Saskatchewan play role in carbon sequestration, shelterbelt formation, wildlife habitat, agricultural pollination, and biodiversity maintenance, it is critical that we find better ways to study them with precise estimation which minimizes effort and cost. In this study, five native aspen copses within the Black, Brown and Dark Brown soil zones of Southern Saskatchewan were identified. At each copse, tree height and diameter at breast height (DBH) were recoded as ground truthed data and unmanned arial vehicle (UAV) based light detection and lidar (LiDAR) data were collected and processed for different pixel sizes for estimating tree height and DBH. This study initiated the first approach to study aspen copses with UAV based LiDAR. The first paper in this thesis explored the optimal pixel size for accurate aspen tree height estimation and evaluates the impact of various filtering strategies (e.g., raw, median, spike-free) for its precision. This study highlighted significant differences among all pixel sizes (5 cm to 100 cm) and underlined an optimal pixel size of 40 cm for accurate tree height estimation and the choice of canopy height models (CHM) filtering techniques should be based on contextual needs (e.g., processing time, data noise, software availability). The second paper of this thesis developed a robust and flexible method for DBH estimation from LiDAR point cloud data that doesn’t rely on site specific parameters and then evaluates a LiDAR based model by leveraging multiple structural metrics from LiDAR data. The results showed that the proposed methodology can correctly detect up to 68% of tree stems. The developed models showed moderate levels of accuracy (RMSE 1.77 for GAM and 2.05 for RF, MAE 1.02 for generalized additive model [GAM] and 1.04 for random forest [RF]) and precision (R2 0.61. for GAM and 0.46 for RF) for DBH estimation from fully remotely sensed data which was comparatively better than existing research. By optimizing pixel resolution and DBH estimation methods, this study minimized the budget and time of aspen forest inventory with accurate estimation. It showed that a non-site-specific DBH estimation method can successfully detect tree stems and link LiDAR-derived structural metrics to forest inventory demands. These findings improved the methodological foundation for UAV-LiDAR applications in Prairie aspen copses and will enable more accurate biomass and carbon measurements.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».