Estimating wood quality attributes from dense airborne LiDAR point clouds
Mapping individual tree quality parameters from high-density LiDAR point clouds is an important step towards improved forest inventories. We present a novel machine learning-based workflow that uses individual tree point clouds from drone laser scanning to predict wood quality indicators in standing...
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| Principais autores: | , , , |
|---|---|
| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Inglês |
| Publicado em: |
KeAi Communications Co., Ltd.
2024-01-01
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| coleção: | Forest Ecosystems |
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2197562024000204 |
| Tags: |
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