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Using low density LiDAR data to map Mediterranean forest characteristics by means of an area-based approach and height threshold analysis

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Using low density LiDAR data to map Mediterranean forest characteristics by means of an area-based approach and height threshold analysis

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dc.contributor.author Guerra-Hernández, J. es_ES
dc.contributor.author Tomé, M. es_ES
dc.contributor.author González-Ferreiro, E. es_ES
dc.coverage.spatial east=-6.272718499999996; north=38.0890499; name= Monesterio, Badajoz, Espanya
dc.date.accessioned 2017-05-03T09:02:42Z
dc.date.available 2017-05-03T09:02:42Z
dc.date.issued 2016-06-27
dc.identifier.issn 1133-0953
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/80380
dc.description Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección
dc.description.abstract [EN] This study reports progress in forest inventory methods involving the use of low density airborne LiDAR data and an area-based approach (ABA). It also emphasizes the usefulness of the Spanish countrywide LiDAR dataset for mapping forest stand attributes in Mediterranean stone pine forest characterized by complex orography. Lowdensity airborne LiDAR data (0.5 first returns m–2) was used to develop individual regression models for a set of forest stand variables in different types of forest. LiDAR data is now freely available for most of the Spanish territory and is provided by the Spanish National Aerial Photography Program (Plan Nacional de Ortofotografía Aérea, PNOA). The influence of height thresholds (MHT: Minimun Height Threshold and BHT: Break Height Threshold) used in extracting LiDAR metrics was also investigated. The best regression models explained 61-85%, 67-98% and 74-98% of the variability in ground-truth stand height, basal area and volume, respectively. The magnitude of error for predicting structural vegetation parameters was higher in closed deciduous and mixed forest than in the more homogeneous coniferous stands. Analysis of height thresholds (HT) revealed that these parameters were not particularly important for estimating several forest attributes in the coniferous forest; nevertheless, substantial differences in volume modelling were observed when the height thresholds (MHT and BHT) were increased in complex structural vegetation (mixed and deciduous forest). A metric-by-metric analysis revealed that there were significant differences in most of the explanatory variables computed from different height thresholds (HBT and MHT).The best models were applied to the reference stands to yield spatially explicit predictions about the forest resources. Reliable mapping of biometric variables was implemented to facilitate effective and sustainable management strategies and practices in Mediterranean Forest ecosystems. es_ES
dc.description.abstract [ES] Este estudio presenta avances en la metodología de inventario forestal a nivel de masa (area-based approach, ABA) con datos LiDAR aerotransportado de baja densidad y destaca la utilidad de los datos LiDAR disponibles para España a escala nacional para realizar cartografía de las principales variables dasométricas en un bosque Mediterráneo de pino piñonero, caracterizado por una compleja orografía. Para ello, se ajustaron modelos lineales de regresión en cada tipo de bosque, a partir de los datos LiDAR de baja densidad (0,5 primeros retornos m–2), proporcionados por el PNOA (Plan Nacional de Ortofotografía Aérea) y los datos obtenidos en campo. Además, se investigó la influencia de los umbrales de altura usados en la extracción de los estadísticos de la nube de puntos LiDAR (MHT: Minimun Height ThresholdyBHT: Break Height Threshold). Los mejores modelos de regresión explicaron un 61-85%, 67-98%, 74-98% de la variabilidad en altura de masa, área basimétrica y volumen, respectivamente. El error de estimación en las variables de masa fue mayor en bosques cerrados mixtos y puros de caducifolias que en los bosques más homogéneos de coníferas. Los resultados demostraron que los umbrales de altura no fueron especialmente críticos en la estimación de las variables de masa en bosques de coníferas, pero hubo diferencias sustanciales en el caso de volumen, cuando aumentaron los umbrales de altura (HBTy MHT) en las masas de estructura más compleja (bosque mixto y puro de caducifolias). Un análisis métrica a métrica reveló la existencia de diferencias significativas en la mayor parte de las variables explicativas extraídas a partir de diferentes umbrales de altura (HBTy MHT). Los mejores modelos de predicción se aplicaron a los rodales de referencia y se elaboró una cartografía espacialmente explícita que representa las principales variables de masa, facilitando así la toma de decisiones para la gestión forestal sostenible en los ecosistemas de bosque mediterráneo es_ES
dc.description.sponsorship Thanks to: i) the Portuguese Science Foundation (SFRH/BD/52408/2013); ii) the Galician Government and European Social Fund (Official Journal of Galicia – DOG nº 52, 17/03/2014 p. 11343, exp: POS-A/2013/049); iii) the foresters of the Extremadura Forest Service iv) Dr. Juan Gabriel Álvarez González (Department of Agroforestry Engineering, University of Santiago de Compostela) for the relevant remarks, suggestions and his advice using the statistical software SAS/STAT; and v) anonymous referees of “Revista de Teledetección”, whose comments helped us to improve the article. The research was carried out in the Centro de Estudos Florestais: a research unit funded by Fundação para a Ciência e a Tecnologia (Portugal) within UID/AGR/00239/2013.
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València
dc.relation FCT/SFRH/BD/52408/2013
dc.relation FCT/UID/AGR/00239/2013
dc.relation Xunta de Galicia/POS-A/2013/049
dc.relation.ispartof Revista de Teledetección
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Láser escáner aerotransportado es_ES
dc.subject Inventario forestal es_ES
dc.subject Cartografía atributos forestales es_ES
dc.subject Teledetección es_ES
dc.subject Modelización forestal es_ES
dc.subject Airborne laser scanning data es_ES
dc.subject Forest inventory es_ES
dc.subject Forest attribute mapping es_ES
dc.subject Remote sensing es_ES
dc.subject Forest modelling es_ES
dc.title Using low density LiDAR data to map Mediterranean forest characteristics by means of an area-based approach and height threshold analysis es_ES
dc.title.alternative Cartografía 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 es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.date.updated 2017-05-03T07:01:23Z
dc.identifier.doi 10.4995/raet.2016.3980
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/FCT/5876/147339/PT en_EN
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Guerra-Hernández, J.; Tomé, M.; González-Ferreiro, E. (2016). Using low density LiDAR data to map Mediterranean forest characteristics by means of an area-based approach and height threshold analysis. Revista de Teledetección. (46):103-117. doi:10.4995/raet.2016.3980. es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/raet.2016.3980 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 103 es_ES
dc.description.upvformatpfin 117 es_ES
dc.type.version info:eu repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.issue 46
dc.identifier.eissn 1988-8740
dc.contributor.funder Fundação para a Ciência e a Tecnologia, Portugal (FCT)
dc.contributor.funder Xunta de Galicia


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