Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:lnu-126400" >
Forest Biophysical ...
Forest Biophysical Parameter Estimation via Machine Learning and Neural Network Approaches
-
- Aksoy, Samet (författare)
- Istanbul Technical University, Türkiye
-
- Hasan Al Shwayyat, Shouq Zuhter (författare)
- Marmara University, Türkiye
-
- Nur Topgül, Şule (författare)
- Istanbul Technical University, Türkiye
-
visa fler...
-
- Sertel, Elif (författare)
- Istanbul Technical University, Türkiye
-
- Ünsalan, Cem (författare)
- Marmara University, Türkiye
-
- Salo, Jari (författare)
- University of Helsinki, Finland
-
- Holmström, Anton (författare)
- Katam Technologies, Sweden
-
- Wallerman, Jörgen (författare)
- Swedish University of Agricultural Sciences, Sweden
-
- Nilsson, Mats (författare)
- Swedish University of Agricultural Sciences, Sweden
-
- Fransson, Johan, Professor, 1967- (författare)
- Linnéuniversitetet,Institutionen för skog och träteknik (SOT),DISA;DISA-WBT
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- IEEE, 2023
- 2023
- Engelska.
-
Ingår i: IGARSS 2023 - 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. - : IEEE. - 9798350320107 - 9798350320091 - 9798350331745 ; , s. 2661-2664
- Relaterad länk:
-
https://urn.kb.se/re...
-
visa fler...
-
https://doi.org/10.1...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- This paper presents the first results of the ongoing development of new forest mapping methods for the Swedish national forest mapping case using Airborne Laser Scanning (ALS) data, utilizing the recent findings in machine learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) techniques. We used Random Forest (RF) and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) as ML models. In addition, Neural networks (NN) based approaches were utilized in this study. ALS derived features were used to estimate the stem volume (V), above-ground biomass (AGB), basal area (B), tree height (H), stem diameter (D), and forest stand age (A). XGBoost ML algorithm outperformed RF 1 % to 3 % in the R² metric. NN model performed similar to ML model, however it is superior in the estimation of V, AGB, and B parameters.
Ämnesord
- LANTBRUKSVETENSKAPER -- Lantbruksvetenskap, skogsbruk och fiske -- Skogsvetenskap (hsv//swe)
- AGRICULTURAL SCIENCES -- Agriculture, Forestry and Fisheries -- Forest Science (hsv//eng)
Nyckelord
- Forestry and Wood Technology
- Skog och träteknik
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- kon (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas
- Av författaren/redakt...
-
Aksoy, Samet
-
Hasan Al Shwayya ...
-
Nur Topgül, Şule
-
Sertel, Elif
-
Ünsalan, Cem
-
Salo, Jari
-
visa fler...
-
Holmström, Anton
-
Wallerman, Jörge ...
-
Nilsson, Mats
-
Fransson, Johan, ...
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- LANTBRUKSVETENSKAPER
-
LANTBRUKSVETENSK ...
-
och Lantbruksvetensk ...
-
och Skogsvetenskap
- Artiklar i publikationen
-
IGARSS 2023 - 20 ...
- Av lärosätet
-
Linnéuniversitetet