亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Derivation, Validation, and Sensitivity Analysis of Terrestrial Laser Scanning-Based Leaf Area Index

叶面积指数 体素 灵敏度(控制系统) 遥感 激光扫描 数学 均方误差 统计 地理 植物 计算机科学 人工智能 激光器 光学 物理 工程类 生物 电子工程
作者
Yumei Li,Qinghua Guo,Shengli Tao,Guang Zheng,Kaiguang Zhao,Baolin Xue,Yanjun Su
出处
期刊:Canadian Journal of Remote Sensing [Taylor & Francis]
卷期号:42 (6): 719-729 被引量:32
标识
DOI:10.1080/07038992.2016.1220829
摘要

. Terrestrial laser scanning (TLS) is a promising tool, used to retrieve leaf area index (LAI). However, the accuracy of LAI estimations based on TLS is still difficult to validate, because high-fidelity destructive measurements of leaf area are lacking. A comprehensive analysis of the sensitivity of TLS-based LAI estimates against various influencing factors (e.g., noise points, woody points, and voxel size) has yet to be reported. We acquired the true LAI by destructively measuring all leaves of 17 magnolia trees. We also improved a voxel-based method to estimate the LAI from the TLS data. We further assessed the sensitivity of LAI estimates against denoising, separation of woody points from foliage points, and voxel size. Our results showed that TLS-based LAI estimations were significantly related to the destructively sampled LAI (R2 = 0.832, RMSE = 0.693). Denoising improved the TLS-based LAI accuracy with a decrease of 0.415 in RMSE. Conversely, wood-leaf separation showed little effect on the accuracy of LAI estimation. The voxel size was an important parameter affecting the accuracy of TLS-based LAI, and our new method for determining voxel size (R2 = 0.832) proved to be more effective than the existing 2 methods (R2 = 0.661 and 0.581).

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
3秒前
ganguo1989发布了新的文献求助10
6秒前
zsmj23完成签到 ,获得积分0
19秒前
33秒前
王恒完成签到,获得积分10
47秒前
SciGPT应助王恒采纳,获得10
51秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
直率铁身完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
善学以致用应助汪成丽采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
hahah发布了新的文献求助10
1分钟前
852应助hahah采纳,获得10
1分钟前
2分钟前
hahah完成签到,获得积分10
2分钟前
NingJi应助Sandy采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
汪成丽发布了新的文献求助10
2分钟前
camera发布了新的文献求助10
2分钟前
所所应助明亮的书本采纳,获得10
2分钟前
切菜的猪完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
共享精神应助camera采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
jcc发布了新的文献求助10
2分钟前
盼盼发布了新的文献求助10
2分钟前
wanci应助jcc采纳,获得10
2分钟前
高桥凉介完成签到 ,获得积分10
2分钟前
脑洞疼应助小鱼采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
Hello应助盼盼采纳,获得10
2分钟前
小鱼发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Social Cognition: Understanding People and Events 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6027722
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7679967
关于积分的说明 16185707
捐赠科研通 5175149
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2769265
邀请新用户注册赠送积分活动 1752657
关于科研通互助平台的介绍 1638439