Thai University RankingsRESEARCH RADAR
← กลับฐานข้อมูลงานวิจัย
งานใหม่ที่น่าจับตา

Ground-Deconvolved GEDI Waveforms Reveal Ladder Fuel Structure in Open Dry Dipterocarp Forest: A Ground-to-Space Sensor Comparison

Ground-Deconvolved GEDI Waveforms Reveal Ladder Fuel Structure in Open Dry Dipterocarp Forest: A Ground-to-Space Sensor Comparison

สัญญาณผลกระทบ75/100
01

ข้อมูลจากบทคัดย่อ

ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง

Dry dipterocarp forest (DDF) in mainland Southeast Asia burns frequently in surface fires, yet the vertical fuel strata observable from airborne and spaceborne sensors remain uncertain. We compared handheld SLAM LiDAR, UAV LiDAR, GEDI, ICESat-2, PlanetScope, and Sentinel-1/2 at Sakaerat, Thailand, using spatial block-bootstrap validation. SLAM and UAV LiDAR converged on the 1–2 m and 2–5 m strata (r = 0.53 for both, n = 212) but not below 0.5 m, identifying the 2–5 m ladder fuel fraction as the strongest cross-platform target. Optical models explained at most 32% of understory and 37% of ladder fuel variance, with no benefit from finer pixels or Sentinel-1. GEDI relative-height metrics failed below 2 m because the ground return was broad (mean FWHM 4.2 m) and widened with slope. Subtracting a fitted ground Gaussian recovered a reproducible 1–5 m waveform signal correlated with UAV ladder fuel in both 2025 (ρ = 0.47) and 2026 (ρ = 0.42), robust across detection thresholds and fitting windows. Only 22% of regional GEDI footprints supported two-mode canopy-base detection, while ICESat-2 showed the same height-ordered sensitivity. In this open DDF stand, remote sensing was therefore best suited to ladder fuel and vertical continuity; near-surface fuel requires ground-based observation.

02

เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม

ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 75/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย

ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Remote Sensing and LiDAR Applications · Fire effects on ecosystems · Remote Sensing in Agriculture

03

บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย

Piyapong Tongdeenok · Naruemol Kaewjampa · Surachit Waengsothorn · Sitthisak Moukomla · Kasetsart University · Thailand Institute of Scientific and Technological Research · Thammasat University

04

ข้อจำกัดของข้อมูล

หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง