Buchumschlag

Calibrating satellite maps with field data for improved predictions of forest biomass

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	May, Paul B., Finley, Andrew O.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Applications Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Spatial-temporal prediction of forest attributes using latent Gaussian models and inventory data
von: May, Paul B., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gridding and Parameter Expansion for Scalable Latent Gaussian Models of Spatial Multivariate Data
von: Peruzzi, Michele, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Hierarchical models for small area estimation using zero-inflated forest inventory variables: comparison and implementation
von: White, Grayson W., et al.
Veröffentlicht: (2025)

A spatial mixture model for spaceborne lidar observations over mixed forest and non-forest land types
von: May, Paul B., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Flexible domain prediction using mixed effects random forests
von: Krennmair, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Subdata selection for big data regression: an improved approach
von: Chasiotis, Vasilis, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Spatiotemporal factor models for functional data with application to population map forecast
von: Wakayama, Tomoya, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Targeted tuning of random forests for quantile estimation and prediction intervals
von: Berkowitz, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Elastic Bayesian Model Calibration
von: Francom, Devin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Improving prediction models by incorporating external data with weights based on similarity
von: Behrens, Max, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uncertainty estimation of machine learning spatial precipitation predictions from satellite data
von: Papacharalampous, Georgia, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Combining missing data imputation and internal validation in clinical risk prediction models
von: Mi, Junhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Residual lifetime prediction for heterogeneous degradation data by Bayesian semi-parametric method
von: Karmakar, Barin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Coarsened data in small area estimation: a Bayesian two-part model for mapping smoking behaviour
von: Gardini, Aldo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Link prediction in ecological networks under extreme taxonomic bias
von: Kampe, Jennifer N., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Analysing kinematic data from recreational runners using functional data analysis
von: Gunning, Edward, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Calibrated Sensitivity Analysis for Weighted Causal Decompositions
von: Shen, Andy A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Risk-Calibrated Process Capability Approval with Finite Samples
von: Jiang, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Slamming the sham: A Bayesian model for adaptive adjustment with noisy control data
von: Gelman, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2019)

A Personalized Predictive Model that Jointly Optimizes Discrimination and Calibration
von: Krikella, Tatiana, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Calibration of Bayesian Success Criteria and Operating Characteristics for Clinical Trials
von: Yang, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Quantifying uncertainty of individualized treatment effects in right-censored survival data: A comparison of Bayesian additive regression trees and causal survival forest
von: Kabata, Daijiro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Incorporating sparse labels into hidden Markov models using weighted likelihoods improves accuracy and interpretability in biologging studies
von: Sidrow, Evan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fast Emulation, Modular Calibration, and Active Learning for Simulators with Functional Response
von: Hutchings, Grant, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Simulation-based Calibration of Uncertainty Intervals under Approximate Bayesian Estimation
von: Savitsky, Terrance D., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fast Computer Model Calibration using Annealed and Transformed Variational Inference
von: Cho, Dongkyu Derek, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Simulation-based Bayesian predictive probability of success for interim monitoring of clinical trials with competing event data: two case studies
von: Micoli, Chiara, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Integrating representative and non-representative survey data for efficient inference
von: Dyrkton, Nathaniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unified calibration and spatial mapping of fine particulate matter data from multiple low-cost air pollution sensor networks in Baltimore, Maryland
von: Heffernan, Claire, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Non-parametric inference on calibration of predicted risks
von: Sadatsafavi, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian sample size calculations for external validation studies of risk prediction models
von: Sadatsafavi, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bad estimation, good prediction: the Lasso in dense regimes
von: Bratsberg, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Combining chains of Bayesian models with Markov melding
von: Manderson, Andrew A., et al.
Veröffentlicht: (2021)

A continuous-time Markov chain framework for population size estimation from multi-list data: accounting for absorbing lists and asymmetric interactions
von: Schaller, Ophélie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Logistic regression models for patient-level prediction based on massive observational data: Do we need all data?
von: John, Luis H., et al.
Veröffentlicht: (2020)

How to develop, externally validate, and update multinomial prediction models
von: Gehringer, Celina K, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Bayesian Multisource Fusion Model for Spatiotemporal PM2.5 in an Urban Setting
von: Riley, Abi I., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic prediction of death risk given a renewal hospitalization process
von: Pérez-Izquierdo, Telmo J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian weighted discrete-time dynamic models for association football prediction
von: Macrì-Demartino, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimating the duration of RT-PCR positivity for SARS-CoV-2 from doubly interval censored data with undetected infections
von: Blake, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2025)