Effects of pulse density on predicting characteristics of individual trees of Scandinavian commercial species using alpha shape metrics based on airborne laser scanning data

AbstractOperational pulse density affects the measurements based on airborne laser scanning (ALS) data, especially at the individual tree level. The minimum density required depends on the interpretation methodology used, i.e., knowing the requirements is a prerequisite for a successful ALS data acquisition. We evaluate these requirements for a recently introduced alpha shape metrics approach in which computational volume and complexity metrics derived from ALS point clouds are utilized to produce actual tree-level characteristics. We simulated thinnings to the ALS return data using a test dataset of a total of 92 dominant or codominant trees detected and delineated manually from very high density (approximately 40 returns/m2) initial ALS data and produced species and diameter at breast height estimates with the thinned datasets. We compared the alpha shape metrics approach with alternative methods, making additional use of tree-level ALS data, and examined the sensitivity of the different methods to pulse density. The results show that in addition to the species classification possibilities recognized earlier, alpha shape metrics computed from very high density ALS data are also useful for predicting tree dimensions. Upon analysing the thinned data, the alpha shape metrics were generally discovered to suffer most from a lower pulse density. On the other hand, tree level canopy height distribution variables appeared to be more neutral for the pulse density and could be used at low density levels to complement and stabilize the alpha shape based methods for predicting both species and diameter. The results indicate that, provided individual trees can be accurately delineated, the species and diameter of mature coniferous trees in particular can be predicted using ALS data, even with a very low pulse density. As the alpha shape metrics performed well at densities that were only moderate for the individual tree delineation approach, more research is suggested to determine their full potential. Additionally, identifying trees automatically using more representative data needs to be examined to generalize the obtained result.La densité d'impulsion opérationnelle affecte les mesures basées sur les données SLA (scanneur laser aéroporté), particulièrement au niveau de l'arbre individuel. La densité minimale requise dépend de la méthodologie d'interprétation utilisée, c.-à-d. la connaissance des contraintes est essentielle pour une acquisition de données SLA réussie. Nous évaluons ces contraintes dans cet article dans le contexte d'une approche basée sur les métriques A-forme (« alpha shape metrics ») récemment mise de l'avant dans laquelle des mesures de calcul de volume et de complexité dérivées des nuages de points SLA sont utilisées pour produire des caractéristiques réelles au niveau de l'arbre. Nous avons simulé des éclaircies à l'aide d'un ensemble de données expérimentales constitué de 92 espèces dominantes ou co-dominantes d'arbre détectées et délimitées manuellement à partir des retours SLA initiaux à très haute densité (approximativement 40 retours/m2) et nous avons produit des estimations d'espèces et de diamètres à hauteur d'homme avec les ensembles des données d'éclaircies. Nous avons comparé l'approche basée sur les métriques A-forme avec des méthodes alternatives faisant appel aux données SLA au niveau de l'arbre et nous avons examiné la sensibilité des différentes méthodes à la densité d'impulsion. Les résultats montrent, qu'en plus d'offrir des possibilités de classification d'espèces, tel que mentionné, les métriques A-forme calculées à l'aide des données SLA à très haute densité sont également utiles pour la prévision de la dimension des arbres. Lors de l'analyse des données d'éclaircies, on a pu observer que les métriques A-forme souffraient généralement davantage d'une densité d'impulsion faible. D'autre part, les variables de la répartition des hauteurs au niveau du couvert d'arbres apparaissaient plus neutres en ce qui concerne la densité d'impulsion et celles-ci pouvaient être utilisées à des niveaux de densité plus faibles pour complémenter et stabiliser les méthodes basées sur les métriques A-forme pour la prévision des espèces et du diamètre. Les résultats montrent que, pourvu que les arbres individuels puissent être délimités de façon précise, les espèces et le diamètre des conifères matures en particulier peuvent être prédits à l'aide des données SLA, même avec une densité d'impulsion très faible. Comme les métriques A-forme ont affiché une bonne performance à des densités d'impulsion qui n'étaient que modérées dans le cas de l'approche de délimitation des arbres individuels, on suggère de réaliser des recherches additionnelles pour déterminer leur potentiel global. De plus, il est nécessaire d'examiner la possibilité d'identifier automatiquement les arbres à l'aide de données plus représentatives pour pouvoir généraliser les résultats obtenus. [Traduit par la Rédaction]

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