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Semi- and nonparametric models are popular in the area-based approach (ABA) using airborne laser scanning. It is unclear, however, how many predictors and training plots are needed to provide accurate predictions without overfitting. This work aims to explore these limits for various approaches: ordinary least squares regression (OLS), generalized additive models (GAM), least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), random forest (RF), support vector machine (SVM), and Gaussian process regression (GPR). We modeled timber volume ([m.sup.3]*[ha.sup.-1]) for four boreal sites using ABA with 2-39 predictors and 20-500 training plots. OLS, GAM, LASSO, and SVM overfitted as the number of predictors approached the number of training plots. They required [greater than or equal to] 15 plots per predictor to provide accurate predictions (RMSE [less than or equal to] 30%). GAM required [greater than or equal to] 250 plots regardless of the number of predictors. The number of predictors only mildly affected RF and GPR, but they required [greater than or equal to] 200 and [greater than or equal to] 250 training plots, respectively. RF did not overfit in any circumstances, whereas GPR overfit even with 500 training plots. Overall, using up to 39 predictors did not generally result in overfit, and for most model types, it resulted in better accuracy for sufficiently large datasets ([greater than or equal to] 250 plots). Key words: LiDAR, machine learning, remote sensing, area-based approach, sampling size. Les modeles semi et non parametriques sont populaires avec l'approche territoriale (AT) qui utilise le balayage laser aeroporte. On ignore cependant combien de predicteurs et de parcelles d'entrainement sont necessaires pour generer des predictions justes sans surapprentissage. Cet article vise a explorer ces limites pour differentes approches : regression des moindres carres ordinaire (MCO), modeles additifs generaux (MAG), operateur de selection et reduction par moindres valeurs absolues (LASSO); foret aleatoire (FA), machine a vecteurs de support (MVS), et regression de processus gaussien (RPG). Nous avonsmodelise le volume de bois ([m.sup.3]*[ha.sup.-1]) dans quatre stations boreales a l'aide de l'AT avec 2 a 39 predicteurs et 20 a 500 parcelles d'entrainement. Les approches MCO, MAG, LASSO et MVS surajustaient lorsque le nombre de predicteurs approchait le nombre de parcelles d'entrainement. Elles exigeaient au moins 15 parcelles par predicteur pour generer des predictions justes (EMQ [less than or equal to] 30%). L'approche MAG necessitait au moins 250 parcelles peu importe le nombre de predicteurs. Le nombre de predicteurs influencait seulement legerement les approches FA et RPG mais elles exigeaient respectivement au moins 200 et 250 parcelles. L'approche FA ne surajustait pas quelles que soient les circonstances, tandis que l'approche RPG surajustait meme avec 500 parcelles d'entrainement. Dans l'ensemble, l'utilisation de 39 predicteurs n'engendrait generalement pas de surapprentissage et, avec la plupart des types de modeles, cela se traduisait par une precision accrue pour des jeux de donnees suffisamment importants (au moins 250 parcelles). [Traduit par la Redaction] Mots-cles : LiDAR, apprentissage machine, teledetection, approche territoriale, taille de l'echantillon., 1. Introduction The development of prediction models is an essential step when performing forest assessments through airborne laser scanning (ALS). In the area-based approach (ABA) to forest inventory with ALS [...]

Simple, operational tools are required for forest managers to quantify the effects of soil fertility on tree growth and ecosystem sustainability leading to precise, sustainable forest management. The simplified process-based 3-PG model (Landsberg, J.J., and Waring, R.H., For. Ecol. Manage. 95: 209-228, 1997) provides a useful framework for operational prediction of forest growth. However, no simple objective method for relating the effects of available soil nutrients to the model fertility parameter fertility rating (FR) is yet available. The present study aimed to compare several general modeling approaches for the estimation of FR values from soil relative nutrient contents (RNCs) to maximum nonlimiting values, measured in the whole soil profile, at continuous inventory plots of Eucalyptus globulus Labill. in several locations under different parent materials in northwestern Spain. The modeling approaches tested provided good predictions of FR values from RNCs. In particular, using the minimum value of the most significant RNCs showed considerable potential for modeling FR values and plantation growth responses to them. This modeling approach showed promise to be further tested as a generally applicable strategy for estimating the effect of soil nutrients on forest plantations growth. Resume: Des outils simples et operationnels sont necessaires aux amenagistes forestiers pour quantifier les effets de la fertilite du sol sur la croissance des arbres et la durabilite des ecosystemes menant a un amenagement forestier precis et soutenu. Le modele 3-PG simplifie, fonde sur des processus ecophysiologiques (Landsberg, J.J., et Waring, R.H., For. Ecol. Manage. 95: 209-228, 1997), offre un cadre utile de prevision operationnelle de la croissance forestiere. Cependant, aucune methode simple et objective n'est encore disponible pour faire le lien entre les effets de la disponibilite des nutriments du sol et le parametre d'indice de fertilite (IF) du modele. La presente etude vise a comparer plusieurs approches generales de modelisation pour estimer des valeurs d'IF a partir du contenu relatif en nutriments du sol (CRN) pouvant atteindre des valeurs maximales non limitatives. Le CRN a ete mesure dans le profil complet du sol de parcelles d'inventaire continu d'Eucalyptus globulus Labill. etablies a plusieurs endroits sur differents materiaux parentaux dans le nord-ouest de l'Espagne. Les approches de modelisation testees ont produit de bonnes previsions des valeurs d'IF a partir des CRN. En particulier, l'utilisation de la valeur minimale des CRN les plus significatifs a montre un potentiel considerable pour modeliser les valeurs d'IF de meme que son effet sur la reaction de croissance des plantations. Cette approche de modelisation prometteuse merite d'etre davantage testee comme strategie d'application generale pour estimer l'effet des nutriments du sol sur la croissance des plantations forestieres. [Traduit par la Redaction], Introduction In spite of the well-documented relevance of soil nutrition on tree growth (e.g., Merino et al. 2003, Laclau et al. 2010), there is a scarcity of practical modeling tools [...]

A system of equations for compatible prediction of total and merchantable volumes that allows for different definitions of tree volume was developed in this study. The use of the developed system will allow the conversion and subsequent comparison of results from forest inventories using different definitions of tree volume (e.g., including or not the top material of the tree and (or) the stump, inside or outside bark). The compatibility between taper, total volume, and volume ratio equations is ensured by properly integrating the taper equation. The diameter under the bark at any height is modeled with the Demaerschalk taper equation, and the corresponding diameter over the bark is obtained by assuming that bark thickness is also modeled with Demaerschalk's function. The set of equations that has contemporaneous cross-equation error correlation (known as nonlinear seemingly unrelated regression equations) was fit using nonlinear joint generalized least squares regression. The predictive ability was evaluated using an independent data set. The system is consistent and performs well when applied to maritime pine (Pinus pinaster Ait.) trees in Portugal, showing better performance than do other total volume equations for maritime pine used in the latest Portuguese national forest inventories. Resume: Un systeme d'equations capable de predire de facon compatible le volume total et le volume marchand et qui peut accepter differentes definitions du volume de l'arbre a ete developpe dans cette etude. L'utilisation du systeme propose permettra de convertir et de comparer les resultats des inventaires forestiers en utilisant differentes definitions du volume de l'arbre (p. ex. en incluant ou non la partie superieure de l'arbre ou la souche, avec ou sans ecorce). La compatibilite entre les equations du defilement, du volume total et du rapport de volume est assuree en integrant correctement l'equation du defilement. Le diametre sans ecorce a n'importe quelle hauteur est modelise avec l'equation du defilement de Demaerschalk et le diametre correspondant avec ecorce est obtenu en supposant que l'epaisseur de l'ecorce est egalement modelisee avec la fonction de Demaerschalk. L'ensemble des equations dont les termes d'erreur sont correles (connu sous le nom de regression sans correlation apparente) a ete ajuste a l'aide de la regression non-lineaire par la methode des moindres carres generalises. La valeur predictive a ete evaluee en utilisant un ensemble independant de donnees. Le systeme est coherent et fonctionne bien lorsqu'il est applique au pin maritime (Pinus pinaster Ait.) au Portugal. Il a une meilleure performance que les autres equations du volume total pour le pin maritime utilisees dans les derniers inventaires forestiers nationaux au Portugal. [Traduit par la Redaction], Introduction The volume of an individual tree requires careful definition, as stated by Clutter et al. (1983). However, different regions and countries have traditionally used different definitions of tree volume, [...]

We present a new dynamic dominant height growth model based on Cieszewski's generalized algebraic difference approach (GADA) advanced dynamic site equation strengthened by the use of explicit climate and soil variables (i.e., H = f([H.sub.0],[T.sub.0], T site conditions)). The results suggest that the inclusion of climatic variables would improve the applicability of the inter-regional model in regions in which climate and soil type lead to intea-regional variability. The new model reduces the bias present in a previous dynamic model that did not include climatic attributes and improves the model efficiency across the different age classes. Climate has a multiplicative effect on dominant tree growth in the early development stages ( Nous presentons ici un nouveau modele dynamique de croissance en hauteur dominante fonde sur l'equation de la methode de la difference algebrique generalise (GADA) de l'indice de qualite de station de Cieszewski renforcee par l'utilisation des variables explicites du climat et du sol, c.-a-d. H = f([H.sub.0], [T.sub.0], T, tat du site). Les resultats indiquent que l'inclusion des variables climatiques permettrait d'ameliorer l'applicabilite du modele interrgional dans les regions ou le climat et le type de sol sont a l'origine de la variabilite intrargionale. Le nouveau modele permet de rduire le biais present dans un modele dynamique precedent qui n'incluait pas les caracteristiques climatiques et ameliore l'efficacite de ce modele pour l'ensemble des classes d'age. Le climat exerce un effet multiplicateur sur la croissance des arbres dominants durant les premiers stades de developpement ( [Traduit par la Redaction], Introduction Mediterranean maritime pine (MMP; Pinus pinaster Ait.) is widely distributed in the Mediterranean basin, occupying approximately 4 x [10.sup.6] ha (Ribeiro et al. 2001). The species grows in a [...]

Abstract: The objective of this study was to develop a system of compatible equations to estimate eucalyptus (Eucalyptus globulus Labill.) tree aboveground biomass and biomass of tree components for forest [...]

Abstract: The work described in this paper aimed to establish a single set of parameter values for a process-based model (3-PG), applicable to Eucalyptus globulus Labill. in Portugal. Initial testing [...]

Abstract: Modelling growth of trees or stands when age is not available is often necessary. This is the case in national forest inventories or when age is not a main [...]