Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Quantitative Estimate of Trees in Urbanized Area Based on Automatic Detection of Afforestation

Piotrowski P.

Geomatics and Environmental Engineering

|

2018

|

Vol. 12, no. 2

93--100

PL

W ostatnich latach mieszkańcy polskich miast odczuwają skutki rosnącego niedoboru roślinności. Polityka przestrzenna w tych miastach nie skupia się obecnie na formowaniu nowych terenów zielonych. Istotną informacją dla właściwego zarządzania terenami zielonymi jest ilość drzew, która obrazuje stan roślinności wysokiej na danym terenie. Badaniami został objęty fragment miasta charakteryzującego się wysokim wskaźnikiem intensywności zabudowy. Artykuł prezentuje metodykę automatycznej detekcji drzew na podstawie danych pochodzących z lotniczego skaningu laserowego. Zadrzewienie wykrywano z wykorzystaniem modelowania baldachimowego danych LiDAR (Light Detection and Ranging). W rezultacie otrzymano informację o położeniu drzew. Dzięki różnicy modeli DSM (Digital Surface Model) i DTM (Digital Terrain Model) utworzono numeryczny model koron drzew, który dostarczył informacji o wysokości poszczególnych drzew. Ważną cechą drzewostanu jest ilość drzew i ich powierzchniowe zagęszczenie. Parametry te zmieniają się dynamicznie w trakcie całego okresu żywotności drzewostanu. Podczas realizacji badań przy użyciu oprogramowania GIS zostały obliczone statystyki dotyczące stanu istniejącego zadrzewienia. Przeprowadzone analizy wykazały, że dane laserowe umożliwiają przybliżone oszacowanie ilości drzew oraz dostarczają informacji o ich wymiarach.

EN

In recent years, inhabitants of Polish towns have been affected by an increasing shortfall in green vegetation. The spatial planning policy in those towns is not currently focused on the formation of new green areas. The crucial information for the proper management of green areas is the number of trees, which reflects the current state of high vegetation in the particular region. The study was conducted in respect to the part of town characteristic of a high rate of intensity in housing development. Hereby, the article presents methodology of the automatic detection of trees based on airborne laser scanning data. The detection of trees was performed based on the canopy modeling of LiDAR data (Light Detection and Ranging). As a result, the information about their situation could be obtained. Thanks to the differences between the DSM (Digital Surface Model) and DTM (Digital Terrain Model), it was possible to create a numerical model of tree crowns, which provided data regarding the heights of respective trees. The essential feature of a tree stand is the number of trees and their spatial density. The parameters change dynamically throughout the entire life span of the tree stand. While carrying out the study using GIS software, the statistics concerning the current state of the tree stand were calculated. The conducted analyses proved that laser data enabled an approximate estimation of the number of trees and provided information about their spatial dimensions.

2

Określanie wysokości drzewostanów Nadleśnictwa Chojna w oparciu o lotniczy skaning laserowy (ALS)

Wężyk P., Solecki K.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2008

|

Vol. 18b

663--672

PL

Praca omawia nowe możliwości określania wysokości drzew i drzewostanów w oparciu o techniki lotniczego skaningu laserowego (LiDAR) porównując uzyskane wyniki do tradycyjnych metod inwentaryzacji lasu. Obiekt badawczy stanowił Obręb Piasek (Nadleśnictwo Chojna) o powierzchni 6.380,26 ha. Zestaw danych referencyjnych stanowiło 276 powierzchni próbnych (zwane TEREN) założone w 2006 roku oraz zaktualizowana baza danych opisowych (SILP) z roku 2005. Do analiz wysokości drzew na powierzchniach kołowych oraz całych wydzieleń wykonywanych w oparciu o ALS, posłużył zNMPT (nDSM; 90 percentyl). Badania wykazały, iż na podstawie ALS uzyskano wyższe wartości wysokości drzewostanów w porównaniu do wyników urządzania lasu (SILP 2005). Największą zgodność wyników z danymi referencyjnymi zaobserwowano w przypadku całych drzewostanów liściastych, dla których średnie różnice wynosiły: +1.07 m (LIDAR - SILP) ÷ -1.72 m (TEREN – LIDAR). Inaczej było w przypadku drzewostanów iglastych +3.58 m (LIDAR - SILP)÷ -3.01 m (TEREN – LIDAR). W przypadku niektórych powierzchni kołowych stwierdzono tendencję zaniżania wysokości określanej na podstawie ALS (drzewostany iglaste: -0.02m (LIDAR - SILP) ÷ +0.76 m (TEREN – LIDAR); d-stany liściaste -0.41 m (LIDAR - SILP), co potwierdzają w zasadzie wyniki innych prac naukowych. Otrzymane wyniki pozwalają wnioskować, iż technologia ALS wspomagana ortofotomapami doskonale nadaje się do obiektywnego i precyzyjnego określania wysokości całych drzewostanów i rewizji wektora LMN.

EN

The paper describes the most recent development in using the airborne laser scanning technology (ALS; LiDAR) to determine heights of individual trees and tree stands and compares the results to data derived from the traditional forest inventory. The Piasek Forest of 6,380.26 ha (the Chojna forest district managed by the Regional State Forest Administration in Szczeci) was chosen as a test site. The first reference data set for the forest stand height was obtained from the SILP data base (LAS tables) updated a year (2005) before the ALS was performed. The other reference data set (called TERRAIN) was assembled during the ground-truthing campaign in 2006, which resulted in establishing 276 circular inventory plots (148 plots in 67 deciduous stands and 128 plots in 66 coniferous forest stands). The nDSM (90th percentile) was selected as the input data for the height analysis. The results showed that the ALS-based tree heights were higher than those recorded in the official SILP database for the Chojna district. In the deciduous forest stand, differences between the LiDAR and SILP data were not particularly large and amounted to as little as about 1.07 m (R² = 0.92). Differences between the LIDAR and TERRAIN data sets were about 1.72 m (R²=0.77), higher values being obtained using ALS. In the coniferous stands, differences between the LIDAR and SILP were considerably higher, up to +3.58 m (R² = 0.93), whereas the other TERRAIN set, when compared to the LIDAR data, showed that the traditional forest inventory underestimated the Scots pine height by about -3.01 m. A detailed analyses revealed that, in some inventory plots, the LIDAR data underestimated the tree stand height (LIDAR vs SILP; coniferous: -0.02m; deciduous: -0.41 m). Such underestimation may be explained by the lack of signals coming back from warming tops of the trees. The results obtained allow to conclude that the LIDAR technology supported by the digital orthophotomaps can objectively and precisely supply height data not only for single trees, but it makes it possible to measure the whole stand (whole trees). Therefore, the existing inventory methods need to be changed to make forest planning and monitoring more precise, faster, comparable, cheaper, and not dependable on subjective measurements.

3

Modelowanie chmury punktów ze skaningu laserowego w obszarze koron drzew

Wężyk P.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2008

|

Vol. 18b

685--695

PL

Celem pracy było określenie przydatności i zaproponowanie rozwiązań automatyzacji procesu określania wybranych parametrów taksacyjnych drzewostanów związanych z koronami drzew, w oparciu o dane z lotniczego skaningu laserowego (ALS). Analiza przydatności danych ALS bazuje na pomiarach referencyjnych 432 sosen w obszarze badawczym Milicz (RDLP Wrocław). Osiągnięte wyniki wskazują, iż: (1) wysokość pojedynczych drzew określona na podstawie modelowanej chmury punktów ALS w zależności od użytego algorytmu, prowadzi do niewielkiego zaniżenia wartości (średnia różnica -0.90 m CHM1 lub -0.12 m CHM2); (2) średnia wysokość analizowanych drzewostanów na powierzchniach kołowych określana na podstawie ALS, była wyższa (+0.85 m) od wartości zapisanych w bazie danych SILP (2005) co w efekcie prowadzić może do zaniżenia zasobności drzewostanów w całym obrębie; (3) automatycznie analizowana średnia wysokość drzewostanów sosnowych (95 centyl FE) była wyższa o +0.46 m w stosunku do danych z SILP; (4) automatycznie określona podstawa korony sosny wykazuje błąd zaledwie około 0.56 m; (5) analiza histogramów chmury punktów umożliwiła określenie długości korony z przeszacowaniem o +0.44 m w stosunku do danych referencyjnych; (6) modelowanie warstwy koron otwiera dyskusje na temat homogeniczności jednowiekowych i jednogatunkowych pododdziałów oraz istniejącego podziału przestrzennego. Nowa metoda inwentaryzacji leśnej bazująca na technologii pozyskiwania danych ALS i modelowaniu chmury punktów ma duże szanse na wdrożenie w lasach Polski o powinno przynieść ze sobą wzrost dokładności jak i obniżyć koszty prac urządzeniowych.

EN

The study was aimed at determining the utility of and to improve the understanding of the airborne laser scanning (ALS) technology in acquisition of selected parameters of canopy layers for individual trees and whole stands. This approach, based on ALS data (TopoSys fiber scanner; swing mode + optical line scanner), was compared with reference data drawn from a forest inventory (432 Scots pines). The study showed that: (1) the height of a single tree, as derived from ALS data, leads to underestimation (mean difference -0.90 m or +0.12 m depending on CHM generation algorithm); (2) the mean stand height was higher (+0.85 m) than the height recorded in the SILP database, which may result in underestimation of the timber volume in the entire Milicz forest district; (3) the stand mean height (understood as 95th percentile of the FE point cloud) was +0.46 m higher than the height recorded in the SILP inventory database; (4) it was possible to estimate the canopy base with 0.56 m overestimation; (5) the canopy length as measured during the forest inventory was +0.44 m lower compared to the ALS data (histogram analysis); (6) the homogeneity of a contemporaneous-pine stand is questionable. In a very near future, a new approach to the forest inventory, supported by ALS data, will be presented as a list of new parameters and guidelines.

4

Dokładność określenia wysokości drzew na podstawie numerycznego modelu koron drzew opracowanego z wykorzystaniem danych lotniczego skanowania laserowego

Marmol U., Będkowski K.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2008

|

Vol. 18a

377--385

PL

Wysokość drzew i drzewostanu jest ważnym elementem opisującym przestrzeń leśną. W artykule przedstawiono wyniki badań nad zastosowaniem danych skanowania laserowego do wyznaczania wysokości pojedynczych drzew. Badania prowadzono na powierzchniach próbnych rozmieszczonych w uroczysku leśnym Głuchów, należącym do Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Dla obszaru badawczego zostały wykonane dwa naloty – w okresie wiosennym i letnim, z wykorzystaniem systemu FALCON II (TopoSys, 2008). Numeryczny model pokrycia terenu (DSM) interpolowano z wykorzystaniem pierwszego echa impulsu lasera. Istotnym elementem badań było także opracowanie numerycznego modelu terenu (DTM). W tym celu konieczne było wyodrębnienie w zbiorze punktów ostatniego echa, punktów położonych na powierzchni topograficznej. Wykorzystano dwie metody filtracji: algorytm częstotliwościowy oparty na transformacji FFT (Marmol, 2005) i algorytm aktywnego modelu TIN (Axelsson, 2000). Stwierdzono, że zastosowane algorytmy dla znacznej części badanego obszaru we właściwy sposób przeprowadziły selekcję na punkty stanowiące elementy pokrycia i punkty terenowe. Największe błędy pojawiły się na terenach porośniętych niską, gęstą roślinnością, gdyż zostały one w całości zaklasyfikowane do powierzchni topograficznej. Konieczna stała się ręczna korekta uzyskanych rezultatów i usuwanie błędnie zaklasyfikowanych punktów. Prace badawcze zostały przeprowadzone na dwóch polach testowych. Wyznaczono wysokość pojedynczych drzew, z wykorzystaniem wyłącznie danych laserowych, a następnie porównano je z wynikami kontrolnych pomiarów terenowych. Dla pierwszego pola testowego satysfakcjonujące wyniki otrzymano na podstawie numerycznego modelu koron drzew (DCM), który utworzono jako różnicę modeli DSM i DTM. Wartość średnia odchyłek wyniosła –0,623 m. Na drugim polu testowym model DCM wygładzono z wykorzystaniem filtru Gaussa, po czym zastosowano segmentację wododziałową, co umożliwiło wydzielenie zasięgu koron pojedynczych drzew. Wysokość każdego drzewa określono jako wartość maksymalną w granicach wyznaczonej korony. Wartość tą traktowano jako wysokość drzewa z pomiaru laserowego i porównano z niezależnym pomiarem terenowym. Uzyskano wartość średnią odchyłek równą –0,273 m.

EN

The tree height of a forest stand is a crucial parameter determining a forest space. In this paper, results of a study aimed at extracting the height of individual trees using only LIDAR data are presented. The study focused on the Gluchow forest owned by the Warsaw University of Life Sciences (SGGW). Laser data were acquired twice – in spring and in summer. The laser-sampling density was approximately 6 points/m². An unsophisticated algorithm for DSM generation, using the first laser impulse, was developed. DTM generation, i.e., extraction of points belonging to the topographic surface from point clouds formed an important part of the study. Two filtering methods: the FFT-based frequency analysis and the adaptive TIN model were used. The accuracy analysis of DTM and DSM was performed at two test sites. The filtering algorithms were found to have some limitations. The largest errors were detected for areas with low, dense vegetation, which were completely classified to topographic surface. It was necessary to correct the results and eliminate the incorrectly classified points. Heights of individual trees were determined using only laser data. At the first test site satisfying results were produced by using the simple method of subtracting DTM from DSM. The calculated tree heights were compared with check point data collected during a high-accuracy topographic survey. The mean deviation of -0.456 m was completely sufficient. The other test site was more complex and required more advanced methods of analysis. At the first step, a digital crown model (DCM) was calculated by subtracting DTM from DSM. DCM was smoothed by a Gaussian filter. The following step involved segmentation of the watershed to estimate crown areas. The heights of individual trees was determined as the local maxima. These values were compared with the check point data, whereby a mean deviation equal to –0.273 m was obtained. To conclude, the results of this study demonstrated lidar data to have a high potential for use in tree height estimation.