Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Określenie biomasy sosny zwyczajnej (pinus sylvestris l.) w Puszczy Niepołomickiej na podstawie przestrzennego rozkładu chmury punktów naziemnego skaningu laserowego

Wężyk P., Szostak M., Tompalski P.

Roczniki Geomatyki

|

2012

|

T. 10, z. 5

79--89

PL

Najnowocześniejsze technologie teledetekcyjne takie jak naziemny skaning laserowy (TLS) umożliwiają pomiar 3D rzeczywistej struktury obiektów przestrzeni w tym drzew. Dane dostarczone przez TLS - bardzo gęste chmury punktów - reprezentują kształty i powierzchnie obiektów oraz ich rodzaj (np. z wykorzystaniem intensywności wiązki laserowej). Ekosystem leśny odgrywa ważną rolę w aspekcie regulacji zawartości dwutlenku węgla (CO2) w atmosferze jak również w zakresie sekwestracji węgla. Węgiel w lesie jest kumulowany w biomasie drzewnej: pnie drzew, gałęzie, Korzenie, liście (igły) oraz w materii organicznej w glebie. W modelowaniu sekwestracji węgla w krajobrazie z wykorzystaniem analiz przestrzennych oraz w zarządzaniu przestrzenią leśną informacja 2D wydaje się nie być wystarczająca. Potrzebna jest informacja 3D tj. rozkład przestrzenny biomasy i objętości drzewostanu. Jest to ważne nie tylko dla zarządzających przestrzenią leśną, ale i w aspekcie polityki energetycznej oraz konwencji międzynarodowych. Dla określenia przestrzennego rozkładu biomasy przeprowadzono badania w Puszczy Niepołomickiej (Regionalna Dyrekcja Lasów Państwowych w Krakowie, pododdział 153f) w drzewostanie sosnowym (Pinus sylvestris L.). Średni wiek drzewostanu wynosił 147 lat, średnia wartość pierśnicy D = 42 cm i wysokości H = 27 metrów (wg SILP). Kołowa powierzchnia badawcza (r = 18 m; powierzchnia 1017.88 m2) składała się z 16 sosen (średnia: D 46 cm; H = 26.0 m), które zostały zeskanowane przy użyciu skanera laserowego FARO PHOTON 80. Wykonano 4 skany (1 pozycja centralna i 3 dodatkowe wokół) aby uzyskać pełną reprezentację pni i koron drzew (gałęzie z igłami). Dla określenia biomasy została wybrana testowa sosna zwyczajna o pierśnicy 52.7 cm, wysokości 28.3 m, długości korony 8.6 m oraz szerokości korony 9.3 m. W celu uzyskania referencji dla analiz chmury punktów TLS zostały w terenie pomierzone średnica i obwód pnia w sekcjach co 1 m. W terenie zebrano: 490.0 kg gałęzi, 109.3 kg pędów z igłami oraz 13.5 kg jemioły. W sumie biomasa mokrej korony wyniosła 612.8 kg (96.3 t/ha). Badania laboratoryjne przeprowadzono na 6 próbkach pędów z igłami, które po wysuszeniu ważyły 53.3 kg, w tym: igły 34.0 kg, pędy 19.3 kg. Wartości z badań laboratoryjnych porównano do wyznaczonych wg wzoru empirycznego (Socha, Wężyk 2007), które wyniosły: dla pędów z igłami w stanie wilgotnym 104.1 kg. (-4.8% różnicy) i w stanie suchym 71.2 kg (33.5% różnicy). Na podstawie analizy chmury punktów TLS (woksele) został wyznaczony pionowy rozkład biomasy.

EN

The state of the art technology like Terrestrial Laser Scanning (TLS) allows measuring the 3D structure of real world objects, including trees. The data delivered by the TLS - very dense point clouds - represent shapes and surfaces of the objects and their type (e.g. using intensity of the laser beam). Forest ecosystem plays an important role in the regulation of the carbon dioxide (CO2) content in the atmosphere and in carbon sequestration as well. In forest, carbon is stored in wood biomass: tree trunks, branches, roots, foliage (needles and leaves) and in the organic material in soil. Using GIS spatial analyses for the carbon sequestration modeling, the 2D information seems to be not sufficient. 3D information of the spatial biomass and volume distribution is needed and is important not only for forest professionals, but also for energy policy and international conventions. The study was done in the Niepolomice Forest in the mature Scots pine (Pinus sylvestris L.) stand (Regional Forest Directorate Krakow. compartment 153f). The age of the stand was 147 years and mean values of DBH 42 cm and height 27 m. The study circular plot (r=18m; area ~1000sqm) consisted of 16 pines (mean: DBH 46 cm; H = 26.0 m) which were scanned using the FARO PHOTON 80. The 4 scans (1 central position and 3 additional around the central one) were made to get full representation of the tree stems and crowns (branches with needles). Tree number 13 (DBH 52.7 cm; H 28.3 m; crown length 8.6 m. crown width 9.3 m) was selected for the biomass study. The stem diameter and perimeter was measured every 1m (section) to get the references for the TLS analysis. The wet biomass of the selected tree parts was: 490.0 kg - branches. 109.3 kg shoots with needles 13.5 kg – mistletoe. The sum of the wet crown biomass was 612.8 kg (96.3 t/ha). The laboratory elaboration based of 6 samples from the crown allowed to receive the dry biomass of crown (53.3 kg) and its fractions: needles 34.0 kg, shoots 19.3 kg. The obtained results were compared to empiric formula (Socha, Wężyk 2007), which delivered results for the wet biomass of shots with needles 104.1 kg (4.8 % difference) and dry biomass 71.2 kg (33.5 % difference). Based on the voxel analysis of the TLS data the vertical characteristic of the volume and biomass distribution was determined.

2

Zastosowanie narzędzi geoinformatycznych dla oceny poziomu zanieczyszczenia gleb metalami ciężkimi w rejonie ZGH "Bolesław" w Bukownie

Pająk M., Szostak M., Socha J., Wężyk P., Tompalski P., Mucha S., Lesiak M.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2012

|

Vol. 23

315--325

PL

Celem badań było określenie stopnia zanieczyszczenia metalami ciężkimi ściółki i wierzchniej warstwy gleby (0 – 20 cm) na terenach leśnych w promieniu do 2 km od środka osadnika ZGH „Bolesław” w Bukownie. Do przetwarzania danych pochodzących z monitoringu środowiskowego zastosowano metody geostatystyki. Podstawą analiz była baza danych zawierająca oznaczenia zawartości metali ciężkich: Zn, Pb, Cd, Cu, Ni, Cr oraz współrzędne X i Y określające lokalizację poboru próbek gleby. Badano zasięg i stopień zanieczyszczenia gleb w rejonie osadnika. Oznaczono podstawowe charakterystyki zawartości metali ciężkich w ściole i glebie oraz wykonano analizy statystyczne dla ustalenia zależności koncentracji metali ciężkich od wybranych właściwości ściółki, gleby, cech drzewostanu, lokalizacji względem osadnika oraz ZGH „Bolesław”. Przy wykorzystaniu korelacji liniowych Pearsona określono zależności koncentracji pomiędzy poszczególnymi metalami ciężkimi zarówno w ściole, jak i w glebie. W analizach badano między innymi wpływ położenia stanowisk badawczych, który opisano w terenie za pomocą azymutu. Dokonując interpolacji danych pomiarowych sporządzono mapy rozkładu stężeń poszczególnych metali ciężkich w warstwie ścioły oraz gleby. Wyniki analiz wykazały bardzo wysokie stężenia takich pierwiastków, jak cynk, ołów i kadm zarówno w ściole, jak i w glebie. Koncentracje miedzi, niklu i chromu w przebadanych elementach środowiska kształtowały się na poziomie stężeń naturalnych. Wykazano zasadniczą różnicę pomiędzy wielkością zdeponowanych metali po stronie zachodniej osadnika a ich ilością po stronie wschodniej.

EN

The aim of this study was to determine the level of the heavy metals (Zn, Pb, Cd, Ni, Cr) pollution in the topsoil layer (0 – 20 cm) and in the duff of the woodland on the distance of 2 km from the centre of the sedimentation pond of MMW "Bolesław". For the processing of environmental monitoring data geostatistics tools were applied. A database containing the Zn, Pb, Cd, Cu, Ni, Cr content data and coordinates X and Y specifying the sample locations constituted a basis for the geostatistical analysis. The extent and degree of soil pollution in areas near of the sedimentation pond were analyzed. The basic characteristics of heavy metals in the duff and soil and the statistical analysis were performed to determine the concentration of heavy metals depending on the selected properties of duff and soil, stand characteristics and location of the sedimentation pond of MMW "Bolesław". Pearson's linear correlations were used to determine the concentration dependence between heavy metals both in duff and soil. The impact of the position research positions, which are described in the field with azimuth, was tested in the analysis. Maps of the distribution of individual heavy metal concentrations in the duff and soil were drawn with using the interpolation of measurement data. The researches and lab analyses showed a very high level of the accumulation of Zn, Pb, Cd in the duff and soil. The values of the Cu, Ni and Cr have been accumulated in the accepted norms. In the paper it is also pointed out the fundamental difference between the level of the metals accumulation on the west side of the sedimentation pond, and their accumulation on the east side.

3

Wykorzystanie wskaźników przestrzennych 3D w analizach cech roślinności miejskiej na podstawie danych z lotniczego skanowania laserowego

Tompalski P.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2012

|

Vol. 23

443--456

PL

W pracy przedstawiono wyniki badań nad zastosowaniem zintegrowanych danych z lotniczego skanowania laserowego (ALS) oraz zobrazowań satelitarnych (GeoEye-1) w celu automatycznego kartowania roślinności (obiektowa analiza obrazu) oraz generowania wskaźników przestrzennych 3D opisujących w sposób syntetyczny strukturę roślinności. Utworzone wskaźniki charakteryzują zróżnicowanie pionowe roślinności wysokiej (VDI – Vegetation Diversity Index) oraz objętość wypełnionej przez nią przestrzeni (FR – Filling Ratio, V2A – Volume to Area). Ponadto opracowany został wskaźnik VV2BV (Vegetation Volume to Built-up Volume) wyrażający stosunek objętości roślinności do objętości (kubatury) budynków. Wskaźnik ten stosowany może być do przyrodniczej waloryzacji obszarów zabudowanych.

EN

The paper presents results of studies on the application of integrated data from airborne laser scanning (ALS) and satellite imagery (GeoEye-1) for the automatic mapping of vegetation (object-oriented image analysis) and to generate 3D spatial indices describing the structure of the vegetation. Created indices characterize the vertical diversity of vegetation (VDI – Vegetation Diversity Index) and the amount of space filled by vegetation (FR – Filling Ratio, V2A – Volume to Area). In addition, the VV2BV index (Vegetation Volume to Built-up Volume) is expressing the ratio of volume of vegetation to volume of buildings. This indicator can be applied for valorization of built-up areas.

4

Kartowanie pokrycia terenów zurbanizowanych przy zastosowaniu klasyfikacji obiektowej zintegrowanych geodanych lotniczego skanowania laserowego oraz zobrazowań GeoEye-1

Tompalski P., Wężyk P.

Roczniki Geomatyki

|

2011

|

T. 9, z. 2

121-132

PL

Głównym celem prezentowanych badań było opracowanie zautomatyzowanej metody kartowania klas pokrycia terenu występujących w przestrzeni miejskiej, na drodze integracji komplementarnych technologii, tj.: wysokorozdzielczych zobrazowań satelitarnych (GeoEye-1) oraz chmur punktów lotniczego skanowania laserowego (ALS). Cel cząstkowy polegał również na porównaniu dokładności klasyfikacji OBIA zbiorowisk roślinnych w oparciu o różne zestawy danych wejściowych, w stopniu możliwie maksymalnie zautomatyzowanym, bez stosowania jakichkolwiek pól treningowych. Jednocześnie autorzy postawili sobie za cel przedstawienie statystyk przestrzennych opisujących zieleń miejską w wymiarze 3D i zaproponowali szersze wykorzystanie danych ALS.

EN

The paper presents first results of advanced research concerning the use of integrated airborne laser scanning data and high resolution satellite images for the purpose of urban land cover mapping, particularly vegetation. Object-based image analysis was used for data processing, without any training areas and with three different approaches: A - only ALS data; B - based on GeoEye-1 satellite image only; C - based on both integrated datasets. Using integrated point clouds with spectral information stored in GeoEye-1 bands resulted in the best classification outcome (Kappa = 0.83), allowing detection of all classes that were the subject of analysis. Vertical structure assessment possibilities with the use of point cloud data were also shown in the paper.

5

Opracowanie metody zautomatyzowanego określania wysokości drzewostanów na podstawie danych lotniczego skanowania laserowego oraz jej weryfikacja w Nadleśnictwie Milicz

Wężyk P., Szostak M., Tompalski P.

Roczniki Geomatyki

|

2010

|

T. 8, z. 7

73-81

PL

Celem prezentowanej pracy było opracowanie zautomatyzowanych procedur weryfikacji atrybutu wysokości drzewostanów zapisanych w bazie danych SILP/LAS dla zasięgu całego obrębu nadleśnictwa, w oparciu o dane pozyskane technologią lotniczego skaningu laserowego. Badania miały potwierdzić przydatność stosowania w praktyce leśnej nowoczesnych technologii teledetekcyjnych, które poza możliwością pomiaru wysokości wszystkich drzewostanów, w szybkim czasie dają wyniki weryfikowalne i obiektywne w odniesieniu nie tylko do wybranych cech taksacyjnych drzew, ale również zasięgu (granic) i przestrzennej zmienności cechy w obrębie pododdziału. W ramach prowadzonych badań opracowano i przetestowano metodykę automatycznego procesu przetwarzania chmur punktów ALS, którą zintegrowano z analizami przestrzennymi GIS, w celu korekcji błędów geometrii obiektów podstawowych tworzących LMN, a także detekcji: luk, polan, obszarów nowych zrębów, wiatrołomów czy obszarów o niskim zwarciu drzewostanu (halizny). Wyniki automatycznego procesu weryfikacji i aktualizacji baz danych geometrycznych i atrybutowych (wysokość) w oparciu o technologię ALS porównano do danych referencyjnych opracowanych metodami tradycyjnymi na drodze ekranowej wektoryzacji ortofotomapy lotniczej, wzmocnionej informacją o wysokości drzewostanu (zNMPT). Dane referencyjne dotyczące wysokości drzewostanu pochodziły z baz SILP/LAS, które były aktualizowane w oparciu o informacje zebrane w terenie metodami tradycyjnymi w roku 2006, tj. w roku poprzedzaj?cym nalot ALS.

EN

The aim of the research was implementation of airborne laser scanning (ALS) data for automated updating of compartment borders (LMN . forest digital map) and height attribute (SILP . descriptive database). The Milicz forest district was chosen as the test area. New fields in the database were filled with the mean stand height value and the difference to existing height value from the last inventory (2006). The updated compartment height values were calculated without gaps and without the 5 m border buffer belt of the stand as 95th percentile of normalized height point cloud values. In order to compare these results with tree height values from the forest inventory, raster layers (GRID) representing both heights were generated and map algebra was used to calculate the differences (HDiff). The study area consisted of 1,434 compartments with total area equal to 5,353.82 ha, from which 1084 compartments were pine stands (4,393.43 ha; 82.06%). The height values from the descriptive SILP/ LAS database were on average lower with regard to all analyzed tree species and stands than the heights from ALS data. The difference was equal to +2,3m (3.2m for absolute values). It was found that numerous pine young stands significantly contributed to the height difference value due to their outdated height parameter, which sometimes even reached the value by 3.13m lower then ALS data. The research confirmed that the use of modern remote sensing technologies like ALS in forest practice opens a new space in the quick and precise forest inventory. The proposed automated procedures of stand height verification based on airborne laser scanning data allow for fast assessment of geometric and descriptive data update status.

6

Określanie parametru zagęszczenia drzew w drzewostanach sosnowych na podstawie analizy chmury punktów naziemnego skaningu laserowego

Wężyk P, Tompalski P.

Roczniki Geomatyki

|

2010

|

T. 8, z. 7

83-90

PL

Pomimo, iż zasięg skanera FARO LS 880 wynosił aż 76 m (Faro, 2007), to w warunkach analizowanego drzewostanu sosnowego, w strefie powyżej 19,54 m (analizowana powierzchnia ok. 1200 m2), różnica w określaniu zagęszczenia drzew przekroczyła 5% w stosunku do danych referencyjnych. Wynika to przede wszystkim z faktu wzajemnego przesłaniania się pni drzew oraz obecności podszytu, który również jest barierą dla promieni lasera. Należy podkreślić, iż parametr zagęszczenia drzew określany na większej powierzchni (> 500 m2) powinien lepiej reprezentować całe wydzielenie, jednak sposób rozmieszenia stanowisk skanera nie był dla tego celu zoptymalizowany. Pozycje skanera mogłyby być oddalone bardziej od siebie i należałoby zwiększyć liczbę sfer referencyjnych (np. do 10÷15 szt.), jak i rozdzielczość samego skanowania, którą obniżono do 1/4 możliwości modelu FARO LS880. Lokalizacje stanowisk skanera były dobierane jedynie pod kątem standardowych procedur związanych z inwentaryzacją lasu na kołowych powierzchniach próbnych (500 m2). Można sądzić, iż czynnikiem który miał decydujący wpływ na dokładność określenia liczby drzew (tym samym zagęszczenia) było rozmieszczenie stanowisk skanera w drzewostanie, których lokalizacja była determinowana przez rozmieszczenie pni drzew na powierzchni kołowej. Rozszerzenie analiz poza standardową kołową powierzchnię próbną wskazuje, iż można wykorzystać pozyskane dane TLS w celu zwiększenia próby, co zapewnia większa powierzchnia pozyskania danych. Im większa powierzchnia próbna tym lepiej odzwierciedla ona charakter drzewostanu, jednak parametr zagęszczenia nie powinien być określany powyżej progowej wartości (oko?o 19,5 m). Uzyskanie odpowiedzi na pytanie - czy skanować więcej mniejszych powierzchni czy też mniejszą liczbę większych obszarów - wciąż wydaje się niemożliwe bez odpowiednich danych referencyjnych i integracji wielu źródeł informacji, takich jak lotniczy skaning laserowy czy pomiar DGPS.

EN

Modern multifunctional forestry model requires accurate knowledge of the amount of wood stock, which is controlled by means of forest inventory. One of many important forest parameters is density understood as the number of trees per area unit (1ha). This paper presents a method for defining this parameter with the use of terrestrial laser scanning data (TLS), based on data from one or a couple of scans (circular plot). The analysis was performed on 5 plots located in 107 year old pine stand (Milicz Forest District), on which TLS data was collected with the use of FARO LS 880. The results are highly correlated with ground-truth data from forest inventory. Increasing the radius of the analysis outside the borders of study plot leads to lowering of the density parameter, which is mainly caused by the shadowing effect. The maximum measurement distance of the FARO scanner is equal to 76m but stems and understory are limiting this value. Over 20m (r=19,54m; 1200m2) the errors of the TLS method exceed 5%. Further work of the authors is directed at selecting statistically representative TLS plots based on Airborne Laser Scanning.

7

Aktualizacja baz danych SILP oraz leśnej mapy numerycznej w oparciu o dane z lotniczego skaningu laserowego

Wężyk P., Szostak M., Tompalski P.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2010

|

Vol. 21

437--446

PL

Celem pracy było zaimplementowanie danych pozyskanych technologią lotniczego skaningu laserowego (ALS) w zautomatyzowanej procedurze aktualizacji granic pododdziałów, tj. przebiegu wektorów obiektów podstawowych Leśnej Mapy Numerycznej (LMN) oraz weryfikacji atrybutu wysokości drzewostanów, zapisanej w bazie danych Systemu Informatycznego Lasów Państwowych (SILP). Obiektami testowymi były obręby w Nadleśnictwach Milicz (Milicz) i Chojna (Piasek). Obszar badań w każdym z obrębów obejmował ok. 6 000 ha lasów, z czego blisko 80% stanowiły drzewostany sosnowe. Prace rozpoczęto od aktualizacji przebiegu granic wektora (SHAPE) pododdziałów zapisanych w bazie geometrycznej LMN w oparciu o modele generowane z chmury punktów ALS oraz obraz cyfrowej ortofotomapy. Następnie przeprowadzono aktualizację atrybutowej bazy danych SILP/LAS. Określenie wysokości całego drzewostanu oparto na powierzchni pododdziału z wyłączeniem luk, wykorzystując analizę chmury punktów ALS, tj. 95 percentyl. W celu porównania wyników do danych referencyjnych zbieranych metodami tradycyjnymi (SILP), wygenerowano modele rastrowe (GRID) wysokości drzewostanów określone metodą ALS (HALS) oraz HSILP. W obu obrębach stwierdzono zaniżenie wartości wysokości z bazy SILP/LAS. Średnia różnica (HDiff) wyznaczenia wysokości metodą ALS w stosunku do SILP wyniosła dla obrębu Piasek i Milicz, przy uwzględnieniu znaków odchyłek, odpowiednio +0.9 m oraz +2.3 m, natomiast w przypadku wartości bezwzględnych 2.1 m oraz 3.2 m. Ustalono, że zasadniczą rolę w wartości błędu odegrały licznie występujące drzewostany młodszych klas wieku.

EN

Automatic processing of remotely sensed data, like ALS point clouds, is crucial for modern economy, including forestry. The aim of the study was to develop automated procedures for digital forest map (LMN) revision and automated verification of the attributes (height) stored in the forest descriptive database (SILP), both based on airborne laser scanner datasets. The study areas were the Piasek (Chojna) and Milicz management forest districts, covering about 6,000 ha (80% Scots pine stands). The workflow of verifying and updating a digital map started with updating the compartment borders, which was based on nDSM (created from classified point cloud) and digital ortophoto (RGB+NIR) as well. The developed method, based on normalized ALS point cloud and GIS analysis, provided instant possibility for compartment border update, revealing additional objects like gaps or tree biogroups. The total area of automatically detected objects was around 15% lower when compared to the reference data for Chojna forest district and 10% higher regarding Milicz forest district. Around 84.0% and 85.5% of the gaps matched the reference for Chojna and Milicz forest districts, respectively. A method based on point cloud distribution (95th percentile) within compartment borders to assess its height was presented in the study. The results were compared to a height model (GRID) generated from descriptive database. For both the study areas the height stored in SILP database was lower than the height value derived from ALS data. The difference was equal to +0.9 m (Chojna; absolute difference 2.1 m) and +2.3 m (Milicz; absolute difference 3.2 m). When the stand area was used as a weight in the difference calculation, the difference values (HDiff) changed to +0.6 m (Chojna; absolute difference1.5 m) and +2.4 m (Milicz; absolute difference 2.7 m). Concerning the deciduous stands, the difference was higher (~+1 m) than for the Scots pine stands. The analysis performed confirms the possibility of using airborne laser scanning for geometrical (LMN) and descriptive (SILP/height) database updating. Periodical stand monitoring based on ALS technology can guarantee keeping the databases up to date without the necessity of costly and time consuming field measurements.

8

Determining the number of trees using airborne laser scanning and true orthoimagery

Tompalski P., Wężyk P., de Kok R., Kukawski M.

Roczniki Geomatyki

|

2009

|

T. 7, z. 2

133-141

EN

A multi-level forestry model, which is not only to predict income, requires accurate and rapid information about its resources. Precisely determined parameters such as diameter at breast height (dbh), height, canopy closure and volume are essential for proper decision making and therefore for forest management. Typical methods of tree/forest measurement in Poland are based on statistical methods and define average stand parameters from surveys done on selected areas (grid of forest inventory plots). It has been shown by many authors that CIR images and airborne laser scanning (ALS) data are suitable for determining selected forest parameters (Dubayah, Drake 2000; Lefsky et al., 2002). The main issue with airborne laser scanning, for forests concerns the vertical structure (Hyyppä et al., 2006; Wężyk et al., 2008). Airborne images (photos or line scanner multi- or hyperspectral imagery), on the other hand, can deliver information about tree species and health conditions by means of interpretation and classification (Wężyk et al., 2003; Lillesand et al., 2007). Both types of data can be used for determining tree numbers, tree density and spatial arrangement (Brandtberg, Walter, 1998; Leckie et al., 2003; Wang et al., 2004; Koch et al., 2006). The number of trees in the forest unit changes over the time. The older the forest stand is, the fewer tree stems it has, and even if planted in a regular order, different habitat conditions and competition between them, lead to diversified spatial distribution of trees in the stand. The purpose of this study was to test the different approaches of determining the number of trees using ALS and true orthoimagery datasets and compare the results to a reference. The study transect was located in the central-west Poland, in the Milicz Forest District RDLP Wrocław (WGS84: 51°27' N; 17°12' E), covering approximately 3.2 ha. The area was selected from a homogeneous part of a subcompartment (236a) covered by Scots Pine forest (Pinus sylvestris L.). The age of the stand, according to Polish State Forest database (SILP/LAS), was 107 years, the mean height was 23 m and the dbh was 30 cm.

PL

Stosowany obecnie model leśnictwa wielofunkcyjnego wymaga aktualnej i dokładnej informacji o jego zasobach. Jednym z wielu ważnych parametrów drzewostanu jest liczba drzew i ich przestrzenne rozmieszczenie. Obie te cechy zmieniają się w czasie życia drzewostanu. Im starszy jest drzewostan tym mniej drzew posiada. Pomimo faktu, że drzewa sadzone są z reguły w regularnej więźbie, zróżnicowanie warunków siedliskowych oraz konkurencja pomiędzy drzewami prowadzi do niejednakowego przestrzennego rozmieszczenia drzew oraz zróżnicowania ich rozmiaru. Celem badań było okre ślenie liczby drzew w drzewostanie sosnowym (Pinus silvestris L.) na podstawie danych z lotniczego skaningu laserowego (ALS) oraz obrazu pozyskanego za pomocą skanera linijkowego (true ortho RGB/NIR). Analizy zostały przeprowadzone w wybranym transekcie 107 letniego drzewostanu na terenie nadleśnictwa Milicz. Jako danych referencyjnych użyto liczby drzew określonej na podstawie zwektoryzowanych koron. Dwie różne metody zostały zastosowane do automatycznego określenia liczby drzew i ich położenia. Pierwsza metoda, nazwana "GIS watershed" oparta była na modelach koron generowanych z danych ALS. Zastosowano różne algorytmy w celu znalezienia optymalnego modelu jak najdokładniej reprezentującego powierzchnię koron drzew. Druga metoda nazwana OBIA oparta była o segmentację oraz klasyfikację obrazu true ortho (R, G, B, NIR) i prowadziła do wykrycia tzw. hot-spot. Zastosowano również metodę łączącą dane lidarowe oraz true ortho (data fusion). Do porównania uzyskanych wyników zastosowano analizy przestrzenne. Wyniki wskazują że zarówno dane ALS jak i dane obrazowe mogą być użyte do określania liczby drzew w rębnym drzewostanie sosnowym. Dokładność wykrycia drzew wyniosła 67% dla metody pierwszej (ALS) oraz 74.5% dla metody drugiej (true ortho). Połączenie zestawów danych zaowocowało wynikiem równym 72.6%. Badania będą kontynuowane w celu poprawy rezultatów dla zastosowanych metod, również dla drzewostanów w innym wieku i o innym składzie gatunkowym.

9

Wykorzystanie technologii naziemnego skaningu laserowego w określaniu wybranych cech drzew i drzewostanów

Wężyk P., Sroga R., Szwed P., Szostak M., Tompalski P., Kozioł K.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2009

|

Vol. 19

447--457

PL

Rozwój technologii pozyskiwania geodanych nabrał w ostatnich latach dużego tempa co skutkuje rewolucyjnymi zmianami w wielu dziedzinach gospodarki, w tym w leśnictwie, gdzie obserwuje się wdrażanie takich rozwiązań jak naziemny skaning laserowy (Terrestrial Laser Scanning; TLS). Pomiary wybranych cech drzew takich jak: wysokość, średnica, zbieżystość i objętości (miąższość grubizny) pnia są przedmiotem badań i wdrożeń. Generowane zbiory danych (chmur punktów) TLS wymagają automatycznego procesu ich przetwarzania. Prezentowana praca dotyczy zastosowania metody TLS w inwentaryzacji lasu, tj. określaniu wybranych parametrów takich jak pole przekroju pierśnicowego drzewa (g), wysokości (h) i w efekcie miąższość pnia (V). Analizie poddano drzewostan sosnowy w Nadleśnictwie Milicz (wydzielenie 236a; wiek 105 lat). Skaning przeprowadzono z 4 stanowisk stosując skaner fazowy FARO LS 880. Dane referencyjne dla średnicy pnia pozyskano tradycyjnymi instrumentami (pierśnicomierz) oraz w oparciu o lotniczy skaning laserowy dla wysokości. Testowano szereg metod i wzorów na obliczenie miąższości grubizny pni 21 drzew, tj.: metodę brył obrotowych (3 różne zestawy par przekrojów: 1.3 /6.0; 2.0/5.0 oraz 2.0/6.0 m nad gruntem) oraz pomiar sekcyjny. Obie bazują na algorytmie określania pola przekroju wycinków pnia metodą otoczki wypukłej. Za referencję przyjęto tzw. wzór empiryczny dla sosny oraz zamiennie pomiar sekcyjny TLS (długość sekcji 0.5m). Stosowano także tradycyjną metodę bazującą na tzw. tablicach miąższości drzew stojących. Wyniki wskazują, iż miąższości uzyskane metodą sekcyjnego pomiaru TLS nie różnią się istotnie statystycznie od stosowanego w praktyce leśnej wzoru empirycznego, a wartości różnic sięgają jedynie 1.5%. W przypadku wzoru na bryły obrotowe, różnice w określaniu miąższości na poziomie powierzchni sięgają od 6.1% (przekroje z wysokości: 2.0/6.0m) do 8.4% (2.0/5.0m;) powodując jej zaniżenie. Wartości maksymalne określone na poziomie pojedynczych drzew różnią się czasem aż o 38.4% (2.0/5.0), co wskazuje na zmienność geometryczną brył pni drzew. Praca potwierdziła przydatność metody pomiaru sekcyjnego TLS oraz potrzebę dalszych prac nad opracowaniem nowych standardów i parametrów w inwentaryzacji lasu oraz konieczność stosowania zautomatyzowanych procesów przetwarzania danych.

EN

The development of geodata acquiring technology has become very fast in recent years and leads to changes in many areas of economy, also in forestry, where new, revolutionary solutions such as terrestrial laser scanning are being implemented. Measurements of such tree characteristics, as the tree height, DBH, taper and the stem volume are subject of a number of studies. Generated sets of data (point clouds) need a chain of automatic processing. This paper describes the application of TLS in forest inventory control, i.e. in determining several parameters such as basal area (g), height (h) and finally the stem volume (V). The 105 years old pine stand in Milicz Forest District was analysed (plot no. 8). Scanning was performed from 4 stations with the use of a FARO LS 880 laser scanner. Reference data were collected using both the traditional instruments (DBH), and airborne laser scanning (h). Several methods and formulas were tested to calculate the stem volume, i.e. methods based on solid of revolution (involving 3 different pairs of cross-sections: 1.3 /6.0; 2.0/5.0 and 2.0/6.0 m above the ground), and sectional measurements. In both methods, the surface area of the crosssections was calculated using the author's algorithm (convex hulls). As the reference, the so-called empirical formula designed for pine was applied, together with volume calculated for 0.5 m sections on TLS point cloud. Traditional methods based on tables with volumes calculated for single trees were also used. The results indicate that volume measurements based on sections do not differ statistically from volumes calculated by means of the empirical formula, while the differences amount to 1.5 % only. As regards the method based on solid of revolution, the differences amount to 6.1% (cross-sections: 2.0/6.0 m, Std. dev 8.0) and 8.4% (2.0/5.0 m) causing the underestimation of the volume. Maximum values, calculated for single trees, are sometimes very high (38.4% for 2.0/5.0 m cross-sections), which indicates geometrical differences in the stem solid. The paper confirmed usability of section measurements within TLS point cloud and the need for further research on defining new standards and parameters for forest inventory control, as well as the necessity of applying automatic algorithms for data processing.

10

Porównanie dokładności metody ”FOTO” z automatyczną analizą danych lotniczego skaningu laserowego dla celów kontroli dopłat bezpośrednich

Wężyk P., Szostak M., Tompalski P.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2009

|

Vol. 20

445--456

PL

Około 1.5 mln producentów rolnych w Polsce składa co roku wnioski o dopłaty bezpośrednie z funduszy UE. Mechanizmy zarządzania i kontroli dopłat bezpośrednich opierają się w dużej mierze na wykorzystaniu technologii geoinformatycznych będących częścią systemu IACS. Kontrola wniosków, tzw. kontrola „na miejscu” realizowana jest dwoma metodami, tj.: inspekcji terenowej lub „Foto”. Obie bazują na danych z LPIS (System Identyfikacji Działek Rolnych). W 2008 roku ok. 107 tys. gospodarstw skontrolowano metodą „Foto” w oparciu o ortoobrazy satelitarne lub lotnicze. Najwięcej nieprawidłowości (ok. 19%) wykazano dla województwa dolnośląskiego. Badania opisane w niniejszym artykule dotyczą obszaru testowego w powiecie Milicz (obręb ewidencyjny Pracze; woj. dolnośląskie). W roku 2007 przeprowadzono dla tego obszaru lotniczy skaning laserowy (ALS) oraz wygenerowano ortofotografię w oparciu o zdjęcia cyfrowe VEXCEL. Pole testowe objęło 68 działek ewidencyjnych (EGiB) o łącznej powierzchni 68.57 ha, składającej się łącznie z 13 klas użytków gruntowych. Według danych EGiB z 2009 roku, użytek Ls zajmował 5.77 ha (14.10%) obszaru testowego. W oparciu o ortofotografię lotniczą (kompozycja RGB; piksel 15 cm) oraz wektor działek EGiB, operator wektoryzował obszary podlegające sukcesji leśnej, które nie podlegają dopłatom bezpośrednim. Wyniki prac wskazują, iż użytek Ls zajmuje w rzeczywistości obszar 19.04 ha, czyli ponad 3 razy więcej niż wykazał EGiB. Równolegle wykonano analizy przestrzenne GIS bazujące na znormalizowanym Numerycznym Modelu Powierzchni Terenu (zNMPT) wygenerowanym w oparciu o chmurę punktów lotniczego skaningu laserowego. Testowano 3 warianty zNMPT, tj. powyżej progu: 1 m, 2 m oraz 3 m nad gruntem, reprezentującego wysokości roślinności. Automatyczne przetwarzanie było możliwe dzięki przygotowaniu odpowiedniego modelu w aplikacji ArcGIS (ESRI). Wyniki wskazują, iż obszary pokryte roślinnością o wysokości powyżej 1 m zajmują 19.84 ha (48.5%). Niewielka różnica powierzchni lasu (0.8 ha) dla modelu zNMPT >1 m, w stosunku do metody „Foto”, wynika z problemów generowania ortoobrazów w oparciu o NMT. Automatyczna kontrola bazująca na klasyfikacji obrazów lotniczych czy satelitarnych wsparta informacją o wysokości obiektów (zNMPT), wydaje się być wręcz koniecznością w kontekście cyklicznego procesu monitoringu i kontroli obszarów rolniczych w Polsce.

EN

Every year about 1.5 mln Polish farmers submit applications for direct subsidies from EU money. The mechanism of management and control of these subsidies is very often based on geoinformation technologies being a part of an IACS system. The verification of the applications submitted is done by field measurements (RFV) or by using the so called „Photo” method. Both of these are based on the LPIS (Land Parcel Identification System) data. During 2008 about 107,000 farms in Poland were checked using the „Photo” method, based on satellite or aerial images. The number of anomalies was highest in the Dolnośląskie voivodeship (19%). The paper presents results from a test site located in Milicz. In 2007 airborne laser scanning was performed and orthophotos were created based on aerial images (VEXCEL camera). The test site consisted of 68 parcels (68.57 ha), divided in 13 classes of land-use type. According to the cadastral system (EGiB), the class forest occupies 5.77 ha (14.1%) of test area. Using orthophoto and vector layer of parcels, the operator vectorized areas with forest succession which are not eligible for subsidies. The results show that the forest class occupies an area over 3 times larger (19.04 ha) than in the EGiB data base. The GIS analyses were also performed based on nDSM generated from the ALS point cloud. Three approaches were used with different heights of vegetation (1, 2 and 3 m). The analysis was done automatically using ArcGIS (ESRI). The results indicate that there is only a small difference between the “Photo” method and the automatic method based on ALS (19.84 ha). Automatic verification based on classification of aerial or satellite images, supported by information about the height of objects, is recommended for periodic monitoring and control of agricultural areas in Poland.

11

Naziemny skaning laserowy w inwentaryzacji zieleni miejskiej na przykładzie Plant w Krakowie

Tompalski P.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2009

|

Vol. 20

421--431

PL

Praca prezentuje wyniki badań nad zastosowaniem naziemnego skaningu laserowego (TLS) w inwentaryzacji zieleni miejskiej. Obiektem badań na którym wykonano analizy, był fragment Plant w Krakowie. Pozyskano dane referencyjne (położenie, grubość, wysokość, wysokość podstawy korony, wielkość korony), a następnie przeprowadzono skanowanie, łącznie na 13 stanowiskach, za pomocą skanera FARO LS 880. Pozyskane chmury punktów połączono, w programie Faro Scene używając do tego punktów wiążących rozmieszczonych w terenie podczas skanowania. Analizy chmury punktów (filtracja, klasyfikacja) przeprowadzono w oprogramowaniu TerraSolid. Wygenerowane przekroje, w kilku wariantach, posłużyły do określenia położenia drzew oraz ich pierśnicy. Mierzono również wysokość drzew oraz wybrano przykładowe drzewo, na którym podjęto próbę modelowania oraz dokładnego pomiaru miąższości pnia i korony. Uzyskane wyniki potwierdzają wysoką dokładność pomiaru wszystkich mierzonych cech, charakteryzują się ponadto powtarzalnością oraz obiektywnością.

EN

This paper presents research results concerning the use of terrestrial laser scanning (TLS) for creating an urban green inventory. The research was performed in Krakow`s city-centre Planty park. Firstly field measurements were made to collect information about tree positions, dbh, height, crown base height and crown area. A Faro LS 880 laser scanner was then used to collect 13 point clouds. Single scans were then joined in Faro Scene. After that Terrasolid software was used to filter and classify the point cloud. Slices in several options were generated and were used in further analysis concerning tree position, dbh and single tree crown modelling. The results confirm the high accuracy and reliability of measurements based on the LIDAR data collected. The measurements are repetitive and objective.