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Modeling and mapping basal area of Pinus taeda L. plantation using airborne LiDAR data 42
SILVA,CARLOS A.; KLAUBERG,CARINE; HUDAK,ANDREW T.; VIERLING,LEE A.; FENNEMA,SCOTT J.; CORTE,ANA PAULA D..
ABSTRACT Basal area (BA) is a good predictor of timber stand volume and forest growth. This study developed predictive models using field and airborne LiDAR (Light Detection and Ranging) data for estimation of basal area in Pinus taeda plantation in south Brazil. In the field, BA was collected from conventional forest inventory plots. Multiple linear regression models for predicting BA from LiDAR-derived metrics were developed and evaluated for predictive power and parsimony. The best model to predict BA from a family of six models was selected based on corrected Akaike Information Criterion (AICc) and assessed by the adjusted coefficient of determination (adj. R²) and root mean square error (RMSE). The best model revealed an adj. R²=0.93 and RMSE=7.74%....
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Forest Inventory; LiDAR metrics; Multiple Linear Regression; Remote Sensing.
Ano: 2017 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0001-37652017000401895
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