Harry Seely, Brent Murray, Yuwei Cao et Ahmed Ragab
Ensemble de données (2026)
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Abstract
This tutorial provides an introductory, hands-on guide to applying deep learning techniques to Enhanced Forest Inventories (EFIs) using airborne laser scanning (ALS) data. Developed for the Canadian Cross-Country EFI Checkup, the workshop covers the complete workflow: from understanding deep learning concepts, preparing and reading data, to training, evaluating, and deploying deep learning models for forest inventory tasks such as species classification and biomass prediction.
| Matériel d'accompagnement: | |
|---|---|
| Département: | Département de mathématiques et de génie industriel |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/73250/ |
| Source: | Zenodo |
| DOI: | 10.5281/zenodo.18420757 |
| Autres DOI associés à ce document: | 10.5281/zenodo.18420758 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.5281/zenodo.18420757 |
| Date du dépôt: | 23 févr. 2026 10:45 |
| Dernière modification: | 17 mars 2026 15:36 |
| Citer en APA 7: | Seely, H., Murray, B., Cao, Y., & Ragab, A. (2026). Deep learning with airborne laser scanning data for forest inventories [Ensemble de données]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.18420757 |
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