Observation des forêts en 3D. Utilisation de données Lidar pour l'estimation de la ressource forestière et d'indicateurs de biodiversité
Bibliographic record
Abstract
/ Améliorer la connaissance et la description fidèle des écosystèmes forestiers est un prérequis indispensable pour parvenir à relever le défi de la gestion durable des forêts. L'organisation spatiale de la végétation joue un rôle fondamental dans le fonctionnement de ces écosystèmes. L'utilisation d'un système Lidar en milieu forestier permet de caractériser la structure en 3D de la végétation, ainsi que la topographie du terrain sous le couvert. L'objectif de cette intervention est de présenter des méthodes développées à l'Irstea et à l'Université de Sherbrooke pour analyser les données Lidar et en déduire des indicateurs de structure ou des paramètres biophysiques au niveau des arbres ou à l'échelle des peuplements. Ces approches nous permettent d'évaluer la ressource forestière en termes de volume de bois, de biomasse et de densité (e.g. surface terrière, profil vertical de végétation ou taux de couvert) sur des peuplements de complexité variable. Les capacités du Lidar sont aussi évaluées pour l'étude du lien entre la structure de la végétation forestière et la biodiversité, afin d'identifier des pratiques sylvicoles favorables à la biodiversité. Des systèmes Lidar terrestre et aérien sont utilisés et leur complémentarité est évaluée pour des études limitées aux massifs forestiers ou à l'échelle d'une région. Des projets de Lidars spatiaux sont aussi à l'étude en France dans le but de caractériser la ressource forestière à l'échelle mondiale et de permettre d'améliorer la quantification des stocks et flux de carbone des écosystèmes forestiers. Ces informations sont nécessaires aux modèles utilisés pour prédire l'évolution du climat à moyen et long terme et renforcer le rôle des forêts dans la régulation de ce changement global.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".