Wykorzystanie numerycznego modelu terenu i modelu pokrycia terenu do klasyfikacji drzewostanów na podstawie ich struktury pionowej i gatunkowej

摘要

Aim of the presented study was to use DTM, DSM and CHM, generated from LIDAR data acquired in two year seasons, for forest species composition and structure analysis. Study was carried out in Gtuchdw Forest District (central Poland). Obtained results proved that using a DSM and DTM or DSM, DTM and CHM classification enables to reach 71-79 % of accuracy in forest stands classification.%Struktura pionowa lasów jest ważnym czynnikiem, mającym znaczny wpływ na warunki ich rozwoju. Informacje dotyczące poszczególnych warstw w drzewostanach gromadzi się w trakcie okresowych inwentaryzacji. Zebrane dane są wykorzystywane do szacowania wielkości zasobów (biomasy), a także w procesie planowania różnorodnych czynności pielęgnacyjnych. Obecnie inwentaryzacja wykonywana jest za pomocą pomiarów naziemnych, które z powodu dużej pracochłonności ograniczone są do powierzchni próbnych. Jej wyniki, po opracowaniu statystycznym, są wiarygodne dla dużego kompleksu leśnego, jednak nie zawsze dobrze odzwierciedlają warunki występujące w poszczególnych drzewostanach. Zmienność czynników przyrodniczych oraz efekty działalności gospodarczej sprawiają bowiem, że drzewostany różnią się między sobą. Istnieje także zmienność wewnątrz każdego drzewostanu - między poszczególnymi jego fragmentami mogą występować różnice podstawowych cech, np. wysokości drzew, ich liczby na jednostce powierzchni (zagęszczenia), zwarcia, form zmieszania lub struktury pionowej.