Comparando la precisión de la exploración láser aérea y las imágenes de radar TerraSAR-X en la estimación de variables forestales a nivel de parcela
Autores: Holopainen, Markus; Haapanen, Reija; Karjalainen, Mika; Vastaranta, Mikko; Hyyppä, Juha; Yu, Xiaowei; Tuominen, Sakari; Hyyppä, Hannu
Idioma: Inglés
Editor: Molecular Diversity Preservation International
Año: 2010
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencia y tecnología de los recursos naturales
Palabras clave
Estudio
Datos
Variables del bosque
Nivel de parcela
Conjunto de características
TerraSAR-X
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
En este estudio comparamos la precisión de los datos de escaneo láser aéreo (ALS) de baja pulso, los datos de radar TerraSAR-X no interferométricos de alta resolución multitemporal y un conjunto de características combinado derivado de estos datos en la estimación de variables forestales a nivel de parcela. El conjunto de datos de TerraSAR-X consistió en siete imágenes en modo Stripmap de polarización dual (HH/HV o VH/VV) de todas las estaciones del año. Estábamos especialmente interesados en distinguir entre las especies de árboles. Las variables dependientes estimadas incluyeron el volumen medio, el área basal, la altura media, el diámetro medio y los volúmenes medios específicos por especie de árbol. La selección del mejor conjunto de características posible se basó en un algoritmo genético (GA). Se aplicó el algoritmo no paramétrico de k-vecinos más cercanos (k-NN) a la estimación. El material de investigación consistió en 124 parcelas circulares medidas a nivel de árbol y ubicadas en las cercanías de Espoo, Finlandia. Hay grandes variaciones en la elevación y la estructura forestal en el área de estudio, lo que hace que la interpretación de imágenes sea exigente. El mejor conjunto de características contenía 12 características, nueve de ellas provenientes de los datos de ALS y tres de los datos de TerraSAR-X. Los RMSE relativos para el conjunto de características de mejor rendimiento fueron 34.7% (volumen medio), 28.1% (área basal), 14.3% (altura media), 21.4% (diámetro medio), 99.9% (volumen medio de pino silvestre), 61.6% (volumen medio de abeto noruego) y 91.6% (volumen medio de especies de árboles de hoja caduca). El conjunto de características combinado superó marginalmente a un conjunto de características basado en ALS; de hecho, este último fue mejor en el caso de los volúmenes específicos por especie. Las características de TerraSAR-X por sí solas tuvieron un rendimiento deficiente. Sin embargo, debido a la favorable resolución temporal, la imagen de radar a bordo de satélite es una fuente de datos prometedora para actualizar inventarios forestales de gran área basados en ALS de baja pulso.
Descripción
En este estudio comparamos la precisión de los datos de escaneo láser aéreo (ALS) de baja pulso, los datos de radar TerraSAR-X no interferométricos de alta resolución multitemporal y un conjunto de características combinado derivado de estos datos en la estimación de variables forestales a nivel de parcela. El conjunto de datos de TerraSAR-X consistió en siete imágenes en modo Stripmap de polarización dual (HH/HV o VH/VV) de todas las estaciones del año. Estábamos especialmente interesados en distinguir entre las especies de árboles. Las variables dependientes estimadas incluyeron el volumen medio, el área basal, la altura media, el diámetro medio y los volúmenes medios específicos por especie de árbol. La selección del mejor conjunto de características posible se basó en un algoritmo genético (GA). Se aplicó el algoritmo no paramétrico de k-vecinos más cercanos (k-NN) a la estimación. El material de investigación consistió en 124 parcelas circulares medidas a nivel de árbol y ubicadas en las cercanías de Espoo, Finlandia. Hay grandes variaciones en la elevación y la estructura forestal en el área de estudio, lo que hace que la interpretación de imágenes sea exigente. El mejor conjunto de características contenía 12 características, nueve de ellas provenientes de los datos de ALS y tres de los datos de TerraSAR-X. Los RMSE relativos para el conjunto de características de mejor rendimiento fueron 34.7% (volumen medio), 28.1% (área basal), 14.3% (altura media), 21.4% (diámetro medio), 99.9% (volumen medio de pino silvestre), 61.6% (volumen medio de abeto noruego) y 91.6% (volumen medio de especies de árboles de hoja caduca). El conjunto de características combinado superó marginalmente a un conjunto de características basado en ALS; de hecho, este último fue mejor en el caso de los volúmenes específicos por especie. Las características de TerraSAR-X por sí solas tuvieron un rendimiento deficiente. Sin embargo, debido a la favorable resolución temporal, la imagen de radar a bordo de satélite es una fuente de datos prometedora para actualizar inventarios forestales de gran área basados en ALS de baja pulso.