Retrieving Suppressed Trees from Model-Based Height Distribution by Combining High- and Low-Density Airborne Laser Scanning Data

摘要

La detection des arbres individuels (ITD) utilisant des donnees SLA (scanneur laser aeroporttî; [airborne laser scanning; ALS]) souffre d'un probleme de sous-estimation des attributs totaux de la foret, cause par la detectabilite deficiente des arbres supprimes. Une nouvelle methode a ete proposee dans cette etude pour recuperer des informations de hauteur pour les arbres supprimes afin d'ameliorer l'estimation du volume total des tiges de la foret au niveau de la parcelle. Une approche basee sur la zone (area-based approach; ABA) et une approche selon l'ITD ont ete appliques pour predire les distributions des hauteurs au niveau de la parcelle. Une detection automatique des seuils qui distinguent les arbres dominants des arbres supprimes a ete dtîveloppee. Les arbres supprimes dans la distribution des hauteurs derivtîe par ITD ont ete recuperes a partir des classes de hauteurs correspondantes de la distribution des hauteurs derivee par ABA. Les 2 distributions des hauteurs de base et les 5 distributions de hauteur calibrées ont ete evahrées en utilisant l'indice d'erreur de Reynolds et des estimations du volume des tiges. Malgré que l'ITD ait montre une sous-estimation systematique, elle a obtenu une meilleure précision pour le volume des tiges compare a l'ABA.Aprés étalonnage, l'ecart-type relatif (root mean square error; RMSE) pour le volume des tiges estime a diminue de 18,66 a 16,70 %, et le biais a diminue de 10,39 a -0,41 %, au mieux.%The individual tree detection (ITD) using airborne laser scanning (ALS) data suffers fromthe problem of underestimatingrnforest total attributes, caused by deficient detectability of suppressed trees. A new method is proposed in this study to retrievernheight information for suppressed trees in order to improve the estimation of forest total stem volume at plot level. Area-basedrnapproach (ABA) and ITD were, respectively, applied to predict plot-level height distributions. Automatic detection of the cutrnpoints that distinguish dominant and suppressed trees was developed. Suppressed trees in the ITD-derived height distributionrnwere retrieved from the corresponding height classes of the ABA-derived height distribution. The 2 basic and 5 calibrated heightrndistributions were assessed using the Reynolds error index and stem volume estimates. ITD, although exposed to systematicrnunderestimation, obtained better accuracy for the stem volume than ABA did. After calibration, the relative root mean squarernerror (RMSE) for the estimated stem volume decreased from 18.66% to 16.70%, and the bias decreased from 10.39% to −0.41%,rnat best.