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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Federal Rural University of Amazonia (UFRA) | - |
Autor(es): dc.contributor | ERATOSTHENES Centre of Excellence | - |
Autor(es): dc.contributor | Cyprus University of Technology | - |
Autor(es): dc.contributor | National Land Survey of Finland | - |
Autor(es): dc.creator | Martins-Neto, Rorai Pereira | - |
Autor(es): dc.creator | Tommaselli, Antonio Maria Garcia | - |
Autor(es): dc.creator | Imai, Nilton Nobuhiro | - |
Autor(es): dc.creator | David, Hassan Camil | - |
Autor(es): dc.creator | Miltiadou, Milto | - |
Autor(es): dc.creator | Honkavaara, Eija | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T21:16:55Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T21:16:55Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-07-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.3390/rs13132444 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/229090 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/229090 | - |
Descrição: dc.description | Data collection and estimation of variables that describe the structure of tropical forests, diversity, and richness of tree species are challenging tasks. Light detection and ranging (LiDAR) is a powerful technique due to its ability to penetrate small openings and cracks in the forest canopy, enabling the collection of structural information in complex forests. Our objective was to identify the most significant LiDAR metrics and machine learning techniques to estimate the stand and diversity variables in a disturbed heterogeneous tropical forest. Data were collected in a remnant of the Brazilian Atlantic Forest with different successional stages. LiDAR metrics were used in three types of transformation: (i) raw data (untransformed), (ii) correlation analysis, and (iii) principal component analysis (PCA). These transformations were tested with four machine learning techniques: (i) artificial neural network (ANN), ordinary least squares (OLS), random forests (RF), and support vector machine (SVM) with different configurations resulting in 27 combinations. The best technique was determined based on the lowest RMSE (%) and corrected Akaike information criterion (AICc), and bias (%) values close to zero. The output forest variables were mean diameter at breast height (MDBH), quadratic mean diameter (QMD), basal area (BA), density (DEN), number of tree species (NTS), as well as Shannon–Waver (H’) and Simpson’s diversity indices (D). The best input data were the new variables obtained from the PCA, and the best modeling method was ANN with two hidden layers for the variables MDBH, QMD, BA, and DEN while for NTS, H’and D, the ANN with three hidden layers were the best methods. For MDBH, QMD, H’and D, the RMSE was 5.2–10% with a bias between −1.7% and 3.6%. The BA, DEN, and NTS were the most difficult variables to estimate, due to their complexity in tropical forests; the RMSE was 16.2–27.6% and the bias between −12.4% and −0.24%. The results showed that it is possible to estimate the stand and diversity variables in heterogeneous forests with LiDAR data. | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University (UNESP), Roberto Simonsen 305 | - |
Descrição: dc.description | Department of Cartography São Paulo State University (UNESP), Roberto Simonsen 305 | - |
Descrição: dc.description | Department of Forestry Federal Rural University of Amazonia (UFRA), Tv. Pau Amarelo s/n | - |
Descrição: dc.description | ERATOSTHENES Centre of Excellence | - |
Descrição: dc.description | Laboratory of Remote Sensing and Geo-Environment Department of Civil Engineering and Geomatics School of Engineering and Technology Cyprus University of Technology | - |
Descrição: dc.description | Finnish Geospatial Research Institute (FGI) National Land Survey of Finland, Geodeetinrinne 2 | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University (UNESP), Roberto Simonsen 305 | - |
Descrição: dc.description | Department of Cartography São Paulo State University (UNESP), Roberto Simonsen 305 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2013/50426-4 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Remote Sensing | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Airborne laser scanning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | Forest attributes | - |
Palavras-chave: dc.subject | Forest structure | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Multiple linear regression | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural network | - |
Palavras-chave: dc.subject | Random forest | - |
Palavras-chave: dc.subject | Support vector machine | - |
Palavras-chave: dc.subject | Tropical forests | - |
Título: dc.title | Identification of significative lidar metrics and comparison of machine learning approaches for estimating stand and diversity variables in heterogeneous brazilian atlantic forest | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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