Estimating Tree Diameter and Volume with a Taper Model and Large-Scale Photo Measurements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large-scale photo (LSP) mensurational procedures were developed, in part, to reduce field costs by replacing much of the ground sampling with less expensive photo measurements. The conventional LSP approach uses photo measurements of tree height and crown area, which serve as independent variables in models, to predict tree diameter or volume. This study compared 18 linear and nonlinear model forms for estimating tree diameters and assessed the use of a provincial taper model to estimate total tree volume from LSP data. On average, linear models produce R2, root mean square error, and mean bias values that were at least equivalent to, if not statistically better than, nonlinear models for the range of data evaluated. For lodgepole pine, white spruce and a composite of two deciduous species (trembling aspen and balsam poplar), total volume estimates were not statistically different from those estimated from field measurements. A comparative analysis of LSP and field sampling costs suggests the use of taper models in LSP mensuration could save considerable cost and effort in data collection and model development. This finding may result in an increased use of LSP in operational forest inventory work. North J. Appl. For. 18(4):110–118.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle