Publikasjoner
NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.
2022
Forfattere
Gunnhild SøgaardSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Aksel Bernhoft Elise Regine Andersen Arne Bardalen Tone Birkemoe Anne Lise Brantsæter Harald Johannes Gjein Knut Inge Klepp Dag Jørund Lønning Dag E Molteberg Ragnhild Nilsen Trygve T Poppe Per Kristian Rørstad Bal Ram Singh Aina Elstad StensgårdSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Rune Halvorsen Odd Arne Brenn Erik Framstad Geir Gaarder Ivar Gjerde Fride Høistad Schei Olav Skarpaas Ken Olaf Storaunet Anne Sverdrup-ThygesonSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Ken Olaf StoraunetSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Emily Lines Matthew Allen Carlos Cabo Kim Calders Amandine Debus Stuart Grieve Milto Miltiadou Adam Noach Harry JF Owen Stefano PulitiSammendrag
With the rise in high resolution remote sensing technologies there has been an explosion in the amount of data available for forest monitoring, and an accompanying growth in artificial intelligence applications to automatically derive forest properties of interest from these datasets. Many studies use their own data at small spatio-temporal scales, and demonstrate an application of an existing or adapted data science method for a particular task. This approach often involves intensive and time-consuming data collection and processing, but generates results restricted to specific ecosystems and sensor types. There is a lack of widespread acknowledgement of how the types and structures of data used affects performance and accuracy of analysis algorithms. To accelerate progress in the field more efficiently, benchmarking datasets upon which methods can be tested and compared are sorely needed.Here, we discuss how lack of standardisation impacts confidence in estimation of key forest properties, and how considerations of data collection need to be accounted for in assessing method performance. We present pragmatic requirements and considerations for the creation of rigorous, useful benchmarking datasets for forest monitoring applications, and discuss how tools from modern data science can improve use of existing data. We list a set of example large-scale datasets that could contribute to benchmarking, and present a vision for how community-driven, representative benchmarking initiatives could benefit the field.