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Record W2053618729 · doi:10.5589/m03-023

Quantifying canopy height underestimation by laser pulse penetration in small-footprint airborne laser scanning data

2003· article· en· W2053618729 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

venuePublished in a venue whose home country is Canada.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Remote Sensing · 2003
Typearticle
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicRemote Sensing and LiDAR Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCanopyEnvironmental scienceLaser scanningRemote sensingTree canopySampling (signal processing)ShrubLidarGeographyLaserOpticsEcologyPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Abstract There is a well-reported tendency for canopy height to be underestimated in small-footprint airborne laser scanning (ALS) data of coniferous woodland. This is commonly explained by a failure to record treetops because of insufficient ALS sampling density. This study examines the accuracy of canopy height estimates retrieved from small-footprint ALS data of broadleaf woodland. A novel field sampling method was adopted to collect reference canopy upper surface measurements of known horizontal (x, y) and vertical (z) position that had sub-metre accuracy. By investigating the z differences between ALS and reference canopy measurements with matching x and y locations, the effects of ALS sampling density were removed from the analysis. For raw point-sample ALS data, a negative bias of 0.91 m for sample shrub canopies and 1.27 m for sample tree canopies was observed. These results suggest that for broadleaf woodland, a small-footprint laser pulse hitting the upper surface of a canopy often advances into the canopy before reflecting a signal strong enough to be detected by the scanner as a first return. The depth of laser pulse penetration will vary with canopy structural characteristics and ALS device configuration. Interpolation of the point-sample ALS canopy measurements into a grid-based digital canopy height model (DCHM) propagated the observed errors, resulting in a negative bias of 1.02 m for shrub canopies and 2.12 m for tree canopies. Here the sampling density in relation to canopy surface roughness was important. De nombreuses études rapportent une sous-estimation des mesures de hauteur d'un couvert forestier de conifères, éffectuées à l'aide d'un système laser à balayage aéroporté (ALS) à petite-empreinte. Ceci est communément expliqué par le fait que la hauteur maximale des arbres est rarement enregistrée puisque la densité d'échantillonage du système ALS est insuffisante. Cette étude évalue la précision des mesures de hauteur d'un couvert forestier feuillu enregistrées par un système ALS à petite empreinte. Une nouvelle méthode de terrain qui permet d'obtenir la position horizontale et verticale de points de référence de la surface supérieure du couvert forestier avec une précision sous-métrique a été adoptée. En comparant les différences de hauteur (z) entre les données du système ALS et les mesures de référence qui ont la même position horizontale (x, y), les effets de densité d'échantillonage du système ALS ont été éliminés. La comparaison des mesures de reference avec l'échantillon des points de mesure ALS révèle une différence negative de 0.91 m pour un couvert forestier de buissons et de 1.27 m pour un couvert forestier d'arbres. Ce résultat suggère que, pour un couvert forestier feuillu, une impulsion laser à petite empreinte pénètre à travers le couvert forestier avant que sa reflection soit assez intense pour qu'elle puisse être détectée par le système ALS comme étant un premier-retour. La profondeur à laquelle l'impulsion laser pénètre dans le couvert forestier dependra des caractéristiques structurelles de ce couvert ainsi que de la configuration du système ALS. Le procédé d'interpolation de l'échantillon des points de mesure ALS qui assure la création d'un modèle numérique matriciel de hauteur du couvert forestier propage les erreurs observées, la différence négative étant cette fois de 1.02 m pour les buissons et de 2.12 m pour les arbres. Dans ce cas, la densité d'échantillonage des points de mesure ALS en relation avec la rugosité de la surface du couvert forestier est déterminante.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.925
Threshold uncertainty score0.962

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.265
Teacher spread0.216 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it