Methods and techniques for forest change detection and growth estimation using airborne laser scanning data
Notice bibliographique
Résumé
Airborne laser scanning has been used increasingly for extracting and estimating forest parameters. Experiences in Nordic countries and Canada have shown that retrieval of stem volume and mean tree height on a tree or stand level from laser scanner data performs as well as, or better than, photogrammetric methods, and better than other remote sensing methods. \n The increasing interest in laser data for forestry applications has led to the present research, which quantifies forest growth and detects possible changes over time using repeated multi-temporal laser surveys over boreal forests. For the thesis, methods and techniques were developed for detecting change automatically and estimating forest growth using multi-temporal airborne laser scanning. The performance of these methods was evaluated based on the field measurements consisting of individual trees or sample plots. All the component studies were carried out in boreal forest at a test site in southern Finland. \n For the detection of change, e.g. harvested or fallen trees, an automatic method was developed based on the image differencing technique applied to digital canopy height models generated from laser data from different dates. New scientific approaches developed for height and volume growth estimation were the individual tree-top differencing method, digital surface differencing and canopy height distribution based analysis. In the individual tree-top differencing method, growth estimation was based on individual tree identification and a tree-to-tree matching algorithm. The digital surface differencing method was based on the difference image of digital surface models. In the analysis based on canopy height distribution, growth was determined as a function of the difference in corresponding percentiles of the canopy height distribution between different laser acquisitions. These methods can be applied at both the individual tree level and the plot/stand level. \n The findings reported in this thesis indicated that multi-temporal airborne laser scanner data can be used for estimating or predicting growth and detecting harvested area and fallen trees with an acceptable level of accuracy (an RMSE of less than 0.5 m for individual tree height growth, a standard deviation of about 6.7 m³ha−1 (26.8%) for volume growth and 0.15 m for mean height growth, and a detection accuracy of 80% for harvested trees). The methods developed could be used to complement field measurements, to improve predictions from a growth model and to develop new-generation forest growth models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».