3D Forest structure analysis from optical and LIDAR data

Análise 3D da estrutura da floresta com dados ópticos e da LIDAR

Stefan Lang, Dirk Tiede, Bernhard Maier, Thomaz Blaschke

Resumo


In Austria about half of the entire area (46 %) is covered by forests. The majority of these forests are highly managed and controlled in growth. Besides timber production, forest ecosystems play a multifunctional role including climate control, habitat provision and, especially in Austria, protection of settlements. The interrelationships among climatic, ecological, social and economic dimensions of forests require technologies for monitoring both the state and the development of forests. This comprises forest structure, species and age composition and, forest integrity in general. Assessing forest structure for example enables forest managers and natural risk engineers to evaluate whether a forest can fulfil its protective function or not. Traditional methods for assessing forest structure like field inventories and aerial photo interpretation are intrinsically limited in providing spatially continuous information over a large area. The Centre for Geoinformatics (Z_GIS) in collaboration with the National Park Bayerischer Wald, Germany and the Stand Montafon, Austria, has tested and applied advanced approaches of integrating multispectral optical data and airborne laser scanning (ALS) data for (1) forest stand delineation, (2) single tree detection and (3) forest structure analysis. As optical data we used RGBI line scanner data and CIR air-photos. ALS data were raw point data (10 pulses per sqm) and normalised crown models (nCM) at 0.5 m and 1 m resolution. (1) Automated stand delineation was done by (a) translating a key for manual mapping of forest development phases into a rule-based system via object-relationship modelling (ORM); and (b) by performing multi-resolution segmentation and GIS analysis. (2) Strategies for single tree detection using raw ALS data included (a) GIS modelling based on a region-growth local maxima algorithm and (b) object-based image analysis using super class information class-specific rule sets. (3) Vertical forest structure has been assessed statistically by (a) applying basic statistics (like mean, standard deviation, and variation coefficient) on the raw data using a moving window approach; and (b) by applying landscape metrics (Shannon Evenness Index, SHEI, and division index, DIVI) for different strata extracted from the nCM.

Resumo

Aproximadamente 46% da superfície da Áustria é coberta por florestas. A sua maior parte é manejada tendo o seu crescimento controlado. Além da produção de madeira, os ecossistemas florestais desempenham um papel multi-funcional, incluindo o controle climático e particularmente, proteção aos assentamentos humanos. As inter-relações entre as dimensões climáticas, ecológicas, sociais e econômicas de florestas requerem tecnologias para o monitoramento, tanto do estado como do desenvolvimento das florestas. Isto inclui a estrutura das florestas, espécies e composição etária bem como integridade da floresta em geral. A avaliação da estrutura florestal permite, por exemplo, aos gerentes de floresta e engenheiros prognosticar os riscos naturais e avaliar se uma área florestal pode satisfazer a sua função protetora ou não. Métodos tradicionais de avaliação da estrutura florestal, tal como inventários de campo e interpretação de fotografias aéreas são intrinsecamente limitados para fornecer informação espacialmente contínua numa grande área. O Centro de Geo-Informática (Z_GIS) em colaboração com o Parque Nacional Bayerischer Wald, (Alemanha) e o Stand Montafon (Áustria), testaram e aplicaram aproximações de pesquisas avançadas, integrando dados ópticos multi-espectrais e varredura a laser aerotransportados (ALS – airborne laser scanning) para (1) delineamento dos talhões florestais, (2) detecção de árvores individuais, (3) análise da estrutura de florestas. Os dados ópticos usados foram obtidos por scanner em linha RGBI e fotografias aéreas infra-vermelho coloridas (CIR). Dados ALS tiveram como característica uma resolução de 10 pontos por m2 e de modelos normalizado de copa (nCM) com uma resolução de 0,5 e 1,0 m. (1) A delineação automática dos talhões foi feita através de (a) migração de uma chave elaborada para mapeamento manual de fases de desenvolvimento de florestas para um sistema baseado em regras via modelagem do relacionamento dos objetos (ORM); e (b) da segmentação multi-resolução e análise de SIG. (2) Estratégias para a detecção de árvores individuais usando dados ALS brutos incluem (a) modelagem GIS baseado em algoritmos de máximas locais por crescimento de regiões, e (b) análise orientada a objetos usando a informação de super-classes de conjuntos e séries de regras de classes específicas. (3) a estrutura vertical de florestas foi avaliada estatisticamente através de (a) aplicação de estatística básica (como média, desvio-padrão e coeficiente de variação) nos dados brutos usando uma abordagem de janela móvel; e (b) aplicando métricas de paisagem (Shannon Evenness Index, SHEI e Índice de Divisão, DIVI) para diferentes estratos obtidos do nCM.


Palavras-chave


object-based image analysis; ALS data; forest monitoring; remote sensing.

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