論文の概要: Characterizing the vertical continuity of fuel strata based on TLS point clouds Gaussian decomposition and overlap metrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.05102v1
- Date: Tue, 03 Nov 2026 15:56:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-07 14:27:27.253904
- Title: Characterizing the vertical continuity of fuel strata based on TLS point clouds Gaussian decomposition and overlap metrics
- Title（参考訳）: ガウス分解と重なりメトリクスに基づくTLS点雲に基づく燃料層垂直連続性の評価
- Abstract要約: 高密度の点雲は、より明示的で連続的な方法で垂直的な燃料接続を特徴付ける機会を提供する。
地中レーザー走査(TLS)点雲から得られた垂直高さ分布にガウス分解を適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vertical forest structure influences fire behavior by regulating understory-to-canopy fuel connectivity, yet operational fuel-type models represent this complexity through discrete classes that only indirectly capture vertical continuity. High-density point clouds offer an opportunity to characterize vertical fuel connectivity in a more explicit and continuous manner, but specific methodological approaches are still required. We applied Gaussian decomposition to vertical height profiles derived from terrestrial laser scanning (TLS) point clouds across 25 permanent forest plots to characterize geometric vertical fuel continuity. A multiscale analysis spanning from the plot scale to ~0.5 $m^2$ units was used to evaluate geometric, probabilistic, and overlap metrics for characterizing fuel strata. The method reproduced the vertical transition between shrub and tree strata, with median Pearson correlations ranging from 0.83 to 0.96 across analysis levels. Probability density overlap metrics and separability indicators, such as the Jeffries-Matusita distance, provided complementary descriptors of vertical continuity. Intermediate spatial scales (3-6 m cells) provided a useful compromise between spatial detail and the consistent representation of shrub-canopy interaction patterns. Finer scales increased variability due to point density reduction and profile irregularity, and low mean squared error values were found insufficient as sole performance indicators. Gaussian decomposition applied to TLS point clouds enables explicit quantification of vertical fuel continuity, a limitation of current discrete classification systems. Continuous vertical connectivity metrics derived from this approach offer a pathway for improving ladder fuel characterization and strengthening decision-making support in wildfire risk assessment.
- Abstract（参考訳）: 垂直森林構造は、下層からキャノピーへの燃料接続を規制することによって火災行動に影響を与えるが、運用型燃料モデルは、垂直連続性のみを間接的にキャプチャする離散クラスを通して、この複雑さを表現している。
高密度の点雲は、より明示的で連続的な方法で垂直的な燃料接続を特徴づける機会を提供するが、具体的な方法論的アプローチは依然として必要である。
地中レーザー走査(TLS)点雲から得られた垂直高さ分布にガウス分解を適用し,地形的垂直燃料連続性を特徴付ける。
プロットスケールから0.5$m^2$単位までのマルチスケール解析を行い, 燃料層の特徴付けのための幾何的, 確率的, 重なり合いの測定を行った。
本手法は低木と木層間の垂直遷移を再現し,解析レベルではパーソン相関は0.83から0.96の範囲であった。
確率密度重なりのメトリクスとJeffries-Matusita距離のような分離性指標は、垂直連続性の相補的な記述子を提供した。
中間空間スケール(3-6m細胞)は、空間的詳細と低木-陰茎相互作用パターンの一貫した表現との間に有用な妥協をもたらした。
有限スケールでは点密度の減少とプロファイルの不規則性により変動が増大し, 平均2乗誤差値の低い値が単独のパフォーマンス指標として不十分であることが判明した。
TLS点雲に適用されたガウス分解は、現在の離散分類システムの制限である垂直燃料連続性の明示的な定量化を可能にする。
このアプローチから導かれた連続的な垂直接続性メトリクスは、山火事リスク評価において、はしご燃料のキャラクタリゼーションを改善し、意思決定支援を強化するための経路を提供する。
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