synthetic LiDAR point clouds, so th

synthetic LiDAR point clouds, so that we could maintain strict control over the spatial scale and complexity of
forest scenes, as well as the magnitude and type of planimetric error inherent in ground-reference and LiDAR
datasets. Our results showed that predictions of TAGB improved markedly as plot size increased from 314

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

LiDAR สังเคราะห์จุดเมฆ เพื่อให้เราสามารถรักษาควบคุมอย่างเข้มงวดกว่าพื้นที่ขนาดและความซับซ้อนของ
ฉากป่า ตลอดจนขนาด และชนิดของข้อผิดพลาด planimetric ในพื้นอ้างอิงและ LiDAR
datasets ผลของเราแสดงให้เห็นว่า การคาดคะเนของ TAGB ขึ้นอย่างเด่นชัดเป็นขนาดการลงจุดเพิ่มขึ้นจาก 314

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมฆจุด LiDAR สังเคราะห์เพื่อให้เราสามารถรักษาควบคุมอย่างเข้มงวดกว่าขนาดของพื้นที่และความซับซ้อนของ
ฉากป่าเช่นเดียวกับขนาดและชนิดของข้อผิดพลาด planimetric อยู่ในพื้นดินและการอ้างอิง LiDAR
ชุดข้อมูล ผลของเราแสดงให้เห็นว่าการคาดการณ์ของ TAGB ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัดเป็นขนาดที่เพิ่มขึ้นจากพล็อต 314

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สังเคราะห์ LIDAR จุดเมฆเพื่อให้เราสามารถรักษาควบคุมเข้มงวดขนาดพื้นที่และความซับซ้อนของ
ฉากป่า ตลอดจนขนาดและชนิดของข้อผิดพลาดในการปฏิบัติในการอ้างอิงและพื้นดิน LIDAR
ชุดข้อมูล ผลของเราแสดงให้เห็นว่าคำทำนายของ tagb ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ขนาดแปลงเพิ่มขึ้นจาก 314