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

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.

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.