Estimación del área basimétrica en masas maduras de Pinus sylvestris en base a una única medición del escáner láser terrestre (TLS)
DOI:
https://doi.org/10.31167/csecfv0i45.19887Resumen
El láser escáner terrestre (TLS) ha surgido como un nuevo dispositivo de tecnología LiDAR con un gran potencial para ser implementado en inventarios forestales (IIFF). En este trabajo se ha desarrollado un algoritmo con el que se obtienen métricas capaces de estimar el área basimétrica a nivel de parcela (G) en base a una única medición del TLS. El estudio se ha realizado en masas maduras de Pinus sylvestris, inventariadas mediante una red de 40 parcelas que cubren casi por completo el área de distribución y rango de calidades de la especie en España. Este algoritmo se compone de cuatro pasos fundamentales: (1) normalización de la nube de puntos obtenida con el TLS, (2) identificación de los árboles, (3) reducción de la densidad de la nube de puntos, y (4) obtención de las métricas relacionadas con el G. Los mejores resultados se han obtenido con el G estimada en parcelas de 7 m de radio, alcanzando un coeficiente de correlación de Pearson de 0.86 significativo al 95 %. Esto ha permitido obtener modelos de regresión lineal simple con valores de R2adj y RECM de 0.75 y 10.66 m2 para toda la colección de parcelas, y 0.82 y 8.57 m2 para las parcelas agregadas por sitio. Aunque estos resultados sugieren que el TLS podría ser útil para la estimación del G en pinares de P. sylvestris, sería necesario contrastarlo en masas que cubran todos los estados de desarrollo para validar su uso en un mayor rango de estados estructurales.
Citas
Arias-Rodil, M., Diéguez-Aranda, U., Álvarez-González, J., Pérez-Cruzado, C., Castedo-Dorado, F., González-Ferreiro, E., 2018. Modeling diameter distributions in radiata pine plantations in Spain with existing countrywide LiDAR data. Ann. For. Sci. 75(2), 36. https://doi.org/10.1007/s13595-018-0712-z
Brede, B., Lau, A., Bartholomeus, H. M., Kooistra, L., 2017. Comparing RIEGL RiCOPTER UAV LiDAR Derived Canopy Height and DBH with Terrestrial LiDAR. Sens. 17(10), 2371. https://doi.org/10.3390/s17102371
Cabo, C., Ordóñez, C., López-Sánchez, C.A., Armesto, J., 2018. Automatic dendrometry: Tree detection, tree height and diameter estimation using terrestrial laser scanning. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinformation. 69, 164-174. https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.01.011
Clutter, J.L., Fortson, J.C., Piennard, L.V., Brister, G.H., Bailey, R.L., 1983. Timber management: a quantitative approach. John Wiley & Sons, Inc., New York.
Corona, P., Di Biase, R.M., Fattorini, L., D'Amati, M., 2019. A Monte Carlo appraisal of tree abundance and stand basal area estimation in forest inventories based on terrestrial laser scanning. Can. J. Forest Res. 49(1), 41-52. https://doi.org/10.1139/cjfr-2017-0462
Ducey, M.J., Astrup, R., 2013. Adjusting for nondetection in forest inventories derived from terrestrial laser scanning. Can. J. Remote Sens. 39(5), 410-425
Ester, M., Kriegel, H.P., Sander, J., Xu, X., 1996. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. Kdd. 96(34), 226-231
Gobakken, T., Næsset, E., 2004. Estimation of diameter and basal area distributions in coniferous forest by means of airborne laser scanner data. Scand. J. For. Res. 19(6), 529-542. https://doi.org/10.1080/02827580410019454
Guerra-Hernández, J., Tomé, M., González-Ferreiro, E., 2016. Cartografia de variables dasométricas en bosques Mediterráneos mediante análisis de los umbrales de altura e inventario a nivel de masa con datos LiDAR de baja resolución. Rev. Teledetec. 46, 103-117. https://doi.org/10.4995/raet.2016.3980
Holmgren, J., 2004. Prediction of tree height, basal area and stem volume in forest stands using airborne laser scanning. Scand. J. For. Res. 19(6), 543-553. https://doi.org/10.1080/02827580410019472
Hopkinson, C., Chasmer, L., Young-Pow, C., Treitz, P., 2004. Assessing forest metrics with a ground-based scanning lidar. Can. J. Remote Sens. 34(3), 573-583. https://doi.org/10.1139/x03-225
Roussel, J., Auty, D., De Boissieu, F., Meador, A., 2019. Airborne LiDAR Data Manipulation and Visualization for ForestryApplications. R package version 2.1.2.
Liang, X., Hyyppä, J., Kaartinen, H., Lehtomäki, M., Pyörälä, J., Pfeifer, N., Holopainen, M., Brolly, G., Francesco, P., Hackenberg, J., Huang, H., Jo, H., Katoh, M., Liu, L., Mokroš, M., Morel, J., Olofsson, K., Poveda-Lopez, J., Trochta, J., Wang, D., Wang, Y., Wang, J., Xi, Z., Yang, B., Zheng, G., Kankare, V., Luoma, V., Yu, X., Chen, L., Vastaranta, M., Saarinen, N., Wang, Y., 2018. International benchmarking of terrestrial laser scanning approaches for forest inventories. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 144, 137-179. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.06.021
Liang, X., Kankare, V., Hyyppä, J., Wang, Y., Kukko, A., Haggrén, H., Yu, X., Kaartinen, H., Jaakkola, A., Guan, F., Holopainen, M., Vastaranta, M., 2016. Terrestrial laser scanning in forest inventories. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 115, 63-77. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.01.006
Lovell, J.L., Jupp, D.L.B., Newnham, G.J., Culvenor, D.S., 2011. Measuring tree stem diameters using intensity profiles from ground-based scanning lidar from a fixed viewpoint. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 66(1), 46-55. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2010.08.006
Moskal, L.M., Zheng, G., 2012. Retrieving Forest Inventory Variables with Terrestrial Laser Scanning (TLS) in Urban Heterogeneous Forest. Remote Sens. 4(1), 1-20. https://doi.org/10.3390/rs4010001
Newnham, G.J., Armston, J.D., Calders, K., Disney, M.I., Lovell, J.L., Schaaf, C.B., Strahler, A.H., Danson, F.M., 2015. Terrestrial Laser Scanning for Plot-Scale Forest Measurement. Curr. Forestry Rep. 1(4), 239-251. https://doi.org/10.1007/s40725-015-0025-5
Olofsson, K., Holmgren, J., Olsson, H., 2014. Tree Stem and Height Measurements using Terrestrial Laser Scanning and the RANSAC Algorithm. Remote Sens. 6(5), 4323-4344. https://doi.org/10.3390/rs6054323
R Core Team, 2019. R: a language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing
Strahler, A.H., Jupp, D.L., Woodcock, C.E., Schaaf, C.B., Yao, T., Zhao, F., Yang, X., Lovell, J., Culvenor, D., Newnham, G., Ni-Miester, W., Boykin-Morris, W., 2008. Retrieval of forest structural parameters using a ground-based lidar instrument (Echidna®). Can. J. Remote Sens. 34(sup2), S426-S440. https://doi.org/10.5589/m08-046
Torralba, J., Ruiz, L.A., Carbonell-Rivera, J.P., Crespo-Peremarch, P., 2019. Análisis de posiciones y densidades TLS (Terrestrial Laser Scanning) para optimizar la estimación de parámetros forestales. In: Ruiz, L.A., Javier Estornell, Abel Calle and Juan Carlos Antuña-Sánchez, (eds.), Teledetección: hacia una visión global del cambio climático. 443-446
Van Leeuwen, M., Nieuwenhuis, M., 2010. Retrieval of forest structural parameters using LiDAR remote sensing. Eur. J. Forest Res. 129(4), 749-770. https://doi.org/10.1007/s10342-010-0381-4
Yao, T., Yang, X., Zhao, F., Wang, Z., Zhang, Q., Jupp, D., Lovell, J., Culvenor, D., Newnham, G., Ni-Meister, W., Schaaf, C., Woodcock, C., Wang, J., Li, X., Strahler, A., 2011. Measuring forest structure and biomass in New England forest stands using Echidna ground-based lidar. Remote Sens. Environ. 115(11), 2965-2974. https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.03.019
Zhang, W., Qi, J., Wan, P., Wang, H., Xie, D., Wang, X., Yan, G., 2016. An Easy-to-Use Airborne LiDAR Data Filtering Method Based on Cloth Simulation. Remote Sens. 8(6), 501. https://doi.org/10.3390/rs8060501
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Las obras que se publican en esta revista están sujetas a los siguientes términos:
- Las obras se publican en edición electrónica, en acceso abierto y bajo una licencia Creative Commons Attribution-Non Comercial License 3.0. Se permite a otros distribuir, copiar o adaptar las obras así como crear obras derivadas siempre que se cite la autoría del trabajo y su publicación inicial en esta revista. No se permite el uso de estas obras ni de sus derivadas con fines comerciales.
- Los autores conservan los derechos de autor, garantizan a la revista el derecho de ser la primera publicación del trabajo y están de acuerdo con la licencia de uso utilizada por la revista, con las condiciones de autoarchivo y con la política de acceso abierto.
- Se permite y anima a los autores a difundir sus trabajos electrónicamente (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su propio sitio web) ya que puede dar lugar a intercambios productivos, así como a una mayor citación de los trabajos publicados.