Deriving forest monitoring variables from X-band InSAR SRTM height
Bibliographic record
Abstract
AbstractThe suitability of interferometric X-band radar for forest monitoring was investigated. Working in a spruce-dominated forest in southeast Norway, top height, mean height, stand density, stem volume, and biomass were related to space shuttle interferometric height above ground. A ground truth dataset was produced for each radar data pixel in the study area by combining a field inventory and automatic tree detection with airborne laser scanning data. Pixels were aggregated to forest stands. Interferometric height was strongly related to all of the five forest variables, and most strongly to top height with R2 = 0.71 and RMSE = 13% at the pixel level and R2 = 0.82 and RMSE = 5.6% at the stand level. Interferometric height was linearly related to stem volume and biomass up to 400 m3/ha and 200 t/ha, respectively, and RMSE was approximately 19% for both variables. These errors contain error components caused by the 3.5-year time lag between the radar acquisition and the laser scanning. It is concluded that interferometric X-band radar has potential for use in forest monitoring.Dans cette étude, on évalue l'utilité des données interférométriques radar en bande X pour le suivi de la forêt. Le travail, réalisé dans une forêt dominée par des épinettes dans le sud-est de la Norvège, consistait à relier la hauteur dominante, la hauteur moyenne, la densité de peuplement, le volume des tiges et la biomasse avec la hauteur interférométrique au-dessus du sol acquise par la navette spatiale. Un ensemble de données de réalité de terrain a été produit pour chaque pixel des données radar dans la zone d'étude en combinant les données d'inventaire sur le terrain et la technique de détection automatique des arbres avec des données laser aéroportées. Les pixels ont été agrégés par rapport aux peuplements forestiers. La hauteur interférométrique était fortement corrélée avec les cinq variables de la forêt et, plus fortement, avec la hauteur dominante avec des valeurs de R2 = 0,71 et de RMSE = 13 % au niveau du pixel et de R2 = 0,82 et de RMSE = 5,6 % au niveau du peuplement. La hauteur interférométrique était corrélée linéairement avec le volume des tiges et la biomasse jusqu'à 400 m3/ha et 200 t/ha respectivement et la valeur de RMSE était de 19 % pour les deux variables. Ces erreurs contiennent des sources d'erreurs liées au délai de trois ans et demi entre l'acquisition radar et le balayage laser. En conclusion, les données interférométriques radar en bande X peuvent être utilisées efficacement dans le contexte du suivi de la forêt.[Traduit par la Rédaction]
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".