Determination of the number of trees in the Bory Tucholskie National Park using crown delineation of the canopy height models derived from aerial photos matching and airborne laser scanning data

• Autorzy: Wężyk P. , Hawryło P. , Szostak M.

Identyfikatory

DOI

10.14681/afkit.2016.011

Warianty tytułu

PL

Określanie liczby drzew w Parku Narodowym Bory Tucholskie metodą segmentacji koron na modelach wysokościowych pochodzących z dopasowania zdjęć lotniczych oraz lotniczego skanownia laserowego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In recent years the term "precise forestry" has been used more and more often, referring to a modern and sustainable model of forest management. Functioning of such management of wood biomass resources is based, among others, on precisely defined and log-term monitored selected forest taxation parameters of single trees and whole forest stands based on modern geoinformation technologies, including Airborne Laser Scanning (ALS) and digital photogrammetry. The purpose of the work was the analysis of the usefulness of the CHM (Canopy Height Model) generated from the image-based point cloud or ALS technology to define the number of trees using the method of the segmentation of single Scots pine (Pinus sylvestris L.) crowns. The study was carried out in the Scots pine stands located in the Bory Tucholskie National Park (Poland). Due to the intentional lack of certain silviculture treatments, over the recent decades, these forest stands have been characterized by relatively high tree density, compared to managed forests. The CHM was generated from digital airborne photos (CIR composition; GSD 0.15 m) and on the other hand - from the ALS point clouds (4 points/m2 ; ISOK project). To generate point clouds from airborne photos using stereomatching method, the PhotoScan Professional (Agisoft) software was applied. The CHM coming from the Image-Based Point Cloud (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) and ALS data (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) were generated using FUSION (USDA Forest Service) software. The segmentation of tree crowns was carried out in eCognition Developer (TRIMBLE GeoSpatial) software. Apart from height models, also spectral information was used (so-called true CIR orthophotomaps; GSD: 0.3 and 0.75 m). To assess the accuracy of the obtained results, the ground truth data from 248 reference areas were used. The carried out analyses showed that in forest stands of younger age classes (< 120 years) better results were achieved applying the method of image matching (CHM_IPC), while in the case of older stands (> 120 years) the accuracy of the detection rate of tree crowns was the highest when CHM_ALS model was applied. The mean percentage error (defined by the number of trees, based on the detection of single pine crowns), calculated based on 248 ground truth areas was 0.89%, which shows a great potential of digital photogrammetry (IPC) and GEOBIA. In case of almost full nationwide cover in Poland of airborne digital images (present IPC models) and ALS point clouds (DTM and DSM), at almost 71% forest stands in the Polish State Forests National Forest Holding (PGL LP), one can assume wide application of geodata (available free of charge) in precise modelling of selected tree stand parameters all over Poland.

PL

W ostatnich latach coraz częściej w odniesieniu do nowoczesnej i zrównoważonej gospodarki leśnej używa się terminu "precyzyjne leśnictwo". Funkcjonowanie takiego modelu zarządzania zasobami biomasy drzewnej opiera się m.in. na dokładnie określonych i monitorowanych cyklicznie wybranych parametrach taksacyjnych drzewostanów i pojedynczych drzew w oparciu o nowoczesne technologie geoinformacyjne, w tym lotnicze skanowanie laserowe (ang. ALS) oraz fotogrametrię cyfrową. Celem pracy była analiza przydatności Modelu Koron Drzew (ang. CHM) generowanego z chmur punktów pochodzących z automatycznego dopasowania cyfrowych zdjęć lotniczych (ang. Image-Based Point Cloud) lub z technologii ALS w celu określania liczby drzew metodą segmentacji pojedynczych koron sosen. Badania realizowano w drzewostanach sosnowych (Pinus sylvestis L.) na obszarze Parku Narodowego "Bory Tucholskie". Drzewostany te poprzez celowe zaniechanie w ostatnich dekadach pewnych zabiegów hodowlanych charakteryzowały się stosunkowo dużym zagęszczeniem drzew w porównaniu do drzewostanów gospodarczych. Model Koron Drzew wygenerowano w jednym wariancie ze zdjęć lotniczych CIR (GSD 0.15 m) a w drugim z chmur punktów ALS (4 pkt/m2 ; CODGiK ISOK). Do generowania chmur punktów ze zdjęć lotniczych metodą dopasowania zastosowano oprogramowanie Photoscan Professional (Agisoft). Modele Koron Drzew pochodzące z dopasowania zdjęć lotniczych (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) oraz z danych ALS (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) zostały wygenerowane w oprogramowania FUSION (USDA Forest Service). Segmentację koron prowadzono w oprogramowaniu eCognition Developer. Oprócz modeli wysokościowych wykorzystano także informację spektralną (tzw. prawdziwe ortofotomapy CIR; GSD: 0.3 i 0.75 m). Do oceny dokładności otrzymanych wyników wykorzystano dane pochodzące z 248 powierzchni referencyjnych. Przeprowadzona analiza wykazała, że w drzewostanach młodszych klas wieku (< 120 lat), lepsze wyniki można osiągnąć stosując metody dopasowania zdjęć (CHM_IPC) natomiast w drzewostanach starszych (> 120 lat) dokładność wykrywania koron drzew jest najwyższa przy stosowaniu wariantu CHM_ALS. Średni błąd procentowy określania liczby drzew w oparciu o detekcję pojedynczych koron sosen obliczony na podstawie 248 powierzchni referencyjnych wyniósł 0.89% co świadczy o ogromnym potencjale fotogrametrii cyfrowej (metod dopasowania zdjęć) oraz analizy obrazu (OBIA; Object-Based Image Analysis). W aspekcie niemal całkowitego pokrycia kraju danymi ALS oraz blisko 70% udziału drzewostanów sosnowych w Lasach Państwowych można założyć szerokie wykorzystanie tych nieodpłatnie dostępnych geodanych w celu zbudowania modelu precyzyjnego leśnictwa dla obszaru całego kraju.

Słowa kluczowe

EN

image segmentation; object classification; point clouds; airborne laser scanning; National Park; Bory Tucholskie

PL

segmentacja obrazu; klasyfikacja obiektowa; chmura punktów; lotnicze skanowanie laserowe; Park Narodowy; Bory Tucholskie

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2016
• Tom: Vol. 28
• Strony: 137--156
• Opis fizyczny: Bibliogr. 23 poz.

Twórcy

autor

Wężyk P.

• Department of Forest Management, Geomatics and Forest Economics Institute of Forest Resources Management, Faculty of Forestry University of Agriculture in Krakow

autor

Hawryło P.

• Department of Forest Management, Geomatics and Forest Economics Institute of Forest Resources Management, Faculty of Forestry University of Agriculture in Krakow

autor

Szostak M.

• Department of Forest Management, Geomatics and Forest Economics Institute of Forest Resources Management, Faculty of Forestry University of Agriculture in Krakow

Bibliografia

• Banaszak J., Tobolski K., 2002. Park Narodowy „Bory Tucholskie”.
• Będkowski K., 2011. Trees crowns segmentation on the basis of a digital surface model obtained from the interpolation of airborne laser scanning data. Information Systems in Management. Business Intelligence and Knowledge Management, 13, pp. 7-18.
• Będkowski K., Mikrut S., 2006. Skanowanie laserowe jako źródło informacji przestrzennych dotyczących lasów, Stare Jabłonki 2006
• Będkowski K., Stereńczak K., 2008. Porównanie zasięgów koron drzew wyznaczonych na podstawie danych skanowania laserowego i pomiarów fotogrametrycznych. Czasopismo Techniczne, pp. 16-25
• Dandois J.P., Ellis E.C., 2013. High spatial resolution three-dimensional mapping of vegetation spectral dynamics using computer vision. Remote Sensing of Environment, 136, pp. 259–276.
• Leberl F., Irschara A., Pock T., Meixner P., Gruber M., Scholz S., Wiechert A., 2010. Point Clouds: Lidar versus 3D Vision. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 76, pp. 1123–1134.
• Maltamo M., Mustonen K., Hyyppä J., Pitkänen J., Yu X., 2004. The accuracy of estimating individual tree variables with airborne laser scanning in a boreal nature reserve. Canadian Journal of Forest Research, 34, pp. 1791–1801.
• Maltamo M., Naesset E., Vauhkonen J., 2014. Forestry Applications of Airborne Laser Scanning. Concepts and Case Studies. Springer.
• Marmol U., Będkowski K., 2008. Dokładność określenia wysokości drzew na podstawie Numerycznego Modelu Koron Drzew z w wykorzystaniem danych lotniczego skanowania laserowego. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji vol.18, pp. 377-385
• McGaughey R.J., 2015. FUSION/LDV: Software for LIDAR Data Analysis and Visualization. USDA Forest Service, Pacific Northwest Research Station: Seattle, WA, USA.
• Preuss R., 2014. Automatyzacja procesu przetwarzania danych obrazowych. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 26, pp. 119–127.
• Stepper C., Straub C., Pretzsch H., 2015. Using semi-global matching point clouds to estimate growing stock at the plot and stand levels : application for a broadleaf-dominated forest in central Europe. Canadian Journal of Forest Research, 123, pp. 111–123.
• Stereńczak K., 2009. Single tree detection based on airborne LIDAR (ALS) data. Annals of Geomatics, VII, 2(32), pp. 121-126.
• Stereńczak K., 2013. Określenie zagęszczenia drzewostanów sosnowych i mieszanych z wykorzystaniem danych z lotniczego skanowania laserowego. Sylwan, 157 (8), pp. 607−617.
• Stereńczak K., Będkowski K., Weinacker H., 2008. Accuracy of crown segmentation and estimation of selected trees and forest stand parameters in order to resolution of used DSM and nDSM models generated from dense small footprint LIDA data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 38 (B6b), pp. 27–33.
• Stereńczak K., Miścicki S., 2012. Crown delineation influence on standing volume calculations in protected area. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 39, pp. 441–445.
• Turner D., Lucieer A., Watson C., 2012. An automated technique for generating georectified mosaics from ultra-high resolution Unmanned Aerial Vehicle (UAV) imagery, based on Structure from Motion (SFM) point clouds. Remote Sensing, 4, pp. 1392–1410.
• Wang Y., Weinacker H., Koch B., Stereńczak K., 2008. Lidar point cloud based fully automatic 3d single tree modelling in forest and evaluations of the procedure. International Archives of Photogrametry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 37 (B6B), pp. 45−51.
• Wężyk P., Tompalski P., de Kok R., Szostak M., Kukawski M., 2010. Metoda szacowania liczby drzew w drzewostanie z wykorzystaniem danych ALS i ortoobrazów. Sylwan, 154, pp. 773–782.
• Wężyk P., Tompalski P., Szostak M., Glista M., Pierzchalski M., 2008. Describing the selected canopy layer parameters of the Scots pine stands using ALS data. 8th international conference on LiDAR applications in forest assessment and inventory. SiliviLaser 2008. Sept. 17−19. 2008; Edinburgh; pp. 636−645.
• White J., Wulder M., Vastaranta M., Coops N., Pitt D., Woods M., 2013. The Utility of Image-Based Point Clouds for Forest Inventory: A Comparison with Airborne Laser Scanning. Forests, 4, pp. 518–536.
• Wulder M., Franklin S.E., 2003. Remote Sensing of Forest Environments: Concepts and Case Studies. Springer.
• Zhen Z., Quackenbush L.J., Zhang L., 2016. Trends in Automatic Individual Tree Crown Detection and Delineation—Evolution of LiDAR Data. Remote Sensing, 8, pp. 1–26.