İlk sorun:
Minima karışımına bakıyorsunuz. Dönüm büyüklüğünde bir tacı olan devasa bir ağaç, nokta / çekirdek yoğunluğu bazında yorumlanan, hiç ağacı olmayan bir alan gibi oldukça fazla görünüyor . Sadece küçük, hızla büyüyen ağaçların olduğu yerlerde, kenarlarda ve ormandaki boşluklarda yüksek değerler elde edersiniz. Zor bit, bu yoğun küçük ağaçların gölge veya tıkanıklık ile örtülme veya 1 metrelik bir çözünürlükte çözülememe veya aynı türden bir küme olmaları nedeniyle birlikte toplanmaları çok daha muhtemeldir.
Jen'in bu ilk bölümde cevabı doğrudur: Çokgen bilgisini atmak israftır. Yine de burada bir komplikasyon var. Açık yetiştirilen ağaçlar, daha yaşlı bir stant veya olgun bir ormandaki bir ağaçtan daha az dikey, daha yayılan bir taca sahiptir. Daha fazla bilgi için bakınız # 3.
İkinci sorun:
İdeal olarak elma ile elma karşılaştırması yapmalısınız. Biri için NDVI'ya, diğeri için S&B'ye güvenmek sonuçlarınıza bilinemez bir önyargı getirir. 1989 için uygun verileri alamıyorsanız, bunun yerine 2009 için bozulmuş S&B verileri kullanabilir veya hatta 2009 verilerindeki S&B ile ilgili önyargıları ölçmeye ve 1989 için NDVI sonuçlarını tahmin etmeye çalışabilirsiniz.
Bu noktayı emek açısından ele almak mantıklı olabilir veya olmayabilir, ancak bir akran değerlendirmesinde ortaya çıkma ihtimali yüksektir.
Üçüncü sorun:
Tam olarak neyi ölçmeye çalışıyorsunuz? Çekirdek yoğunluğu değersiz değildirmetrik olarak, birbirinizi hızla öldüren yeni büyüme alanları, genç ağaçlar bulmak için bir yol sağlar (yukarıdaki gölgeleme / tıkanma sınırlamalarına tabi); Sadece su / güneş ışığına en iyi erişimi olanlar, birkaç yıl içinde hayatta kalacaktır. Gölgelik kapsamı, çoğu görev için çekirdek yoğunluğunda bir iyileşme olacaktır, ancak bunun da sorunları vardır: gölgeyi yerleşik bir 100'le aynı ölçüde kapamış olan 20 yaşındaki ağaçların büyük, yaşlı bir standını tedavi eder. yaşındaki orman. Ormanları bilgiyi koruyacak şekilde ölçmek zordur; Bir gölgelik yükseklik modeli birçok görev için idealdir, ancak tarihsel olarak elde edilmesi imkansızdır. Kullandığınız metrik, hedeflerinizin ayrıntılandırılmasına dayanarak en iyi şekilde seçilir. Onlar neler?
Düzenle:
Amaç, çalılıkların doğal otlaklara doğru genişlediğini algılamaktır. İstatistiksel yöntemler burada hala mükemmel bir şekilde geçerlidir , sadece bazı detaylandırma ve uygulamak için öznel seçimler gerektirir.
- Gölgelik kapsamının temel bir ölçüsünü hesaplayın. Bu, doğrudan taç çokgenleri üzerinde ızgaralı bir yaklaşımı veya taç çokgenlerini bir raster haline getirmeyi + daha sürekli bir sürüme ihtiyacınız varsa bunları bulanıklaştırmayı içerebilir.
- Gölgelik kapsamının yüzdesine göre analizinizin yapılacağı peyzaj sınıflarını ayırmayı deneyin. Kapalı gölgelik ormanında çalıştığınız istatistiksel teknikler neredeyse çıplak bir otlakta kullandığınız tekniklerden farklı olabilir veya hatta analizden savunmasız bırakılabilir. Manzaralarınızın bazı küçük alanları arasında "çalılık alanların genişlemesi" yer alacak ve bu etkiyi nasıl alt gruplara ayıracağınızı seçmek ve ilgili olmayan verileri yok saymak bir istatistikçi olarak size kalmış.
- Bunun 20 yıllık bir zaman dilimi içinde çalışıp çalışmayacağını bilmiyorum (ve ek ara dönemlerle daha iyi çalışacak), ancak ağaç çapına vekil olarak taç çapına dikkat etmeye çalışın. Sormanız gereken tanımlayıcı bir soru var, mevcut bir tacın boyutundaki iki katın "genişlemeyi" temsil edip etmediğini veya yeni ağaçlar gerektirip gerektirmediğini sormak zorundasınız. Eğer ikinciyse, yeni olup olmadıklarına dair bir fikriniz var (en azından, yukarıda seçtiğiniz bazı manzara sınıfları için, belirli bir güneş ışığı erişim derecesini doğrulayabileceğiniz).
- Ekolojik amaçlarınıza bağlı olarak, sadece ağaç yoğunluğunu doğrudan araştırmakla kalmaz, aynı zamanda Fragstats gibi paketleri kullanarak peyzaj parçalanmasını keşfetmek de faydalı olabilir .
- Uzun atış: 2009 veri kümesinde kronları ayırt etme yeteneğiniz için doğrulama ve doğruluk değerlendirmesi olarak kullanılmayı bekleyen hiçbir ilçe LIDAR veri kümesi olmadığından emin olun.
