Integrating High and Moderate Spatial Resolution Image Data to Estimate Forest Age Structure

RÉSUMÉ

La collecte de l'information spatiale pour mesurer les changements à l'état et à la condition de l'environnement est une composante fondamentale pour l'économie ou l'utilisation soutenable des forêts tropicales et subtropicales. L'âge est un attribut structural important des forêts de vieille-croissance qui influence la diversité biologique dans les forêts d'eucalyptus de l'Australie. La traduction des photographies aériennes a été traditionnellement utilisée pour tracer l'âge et la structure des peuplements de forêt, cependant, cette méthode est subjective et ne capture pas assez bien les variations d'échelle fine et horizontale qui sont nécessaires aux études écologiques. L'identification et le tracé des attributs structuraux végétatifs aux échelles fines et horizontale permettront la compilation d'information associée aux indicateurs de processus Montréal 1b et 1d, qui cherchent à déterminer les liens entre la répartition par âge et la diversité et l'abondance de populations de faune de forêt. Ce projet intégre des mesures des attributs structuraux dérivés d'un modèle d'altitude de la voûte avec les résultats d'un modèle d'analyse de mélanges géometrique-optique/spectral pour tracer la répartition par âge de forêt à l'échelle horizontale. La disponibilité de données à multiple-échelle permet le transfert des attributs à haute résolution pour la surveillance à l'échelle horizontale. Des données d'image multispectrales ont été obtenues à partir d'un capteur DMSV (vidéo digital multispectral) au-dessus de la forêt St. Mary's State Forest, au sud-est du Queensland, en Australie. Des niveaux locaux de variance de scène pour différents types de forêt calculés à partir des données DMSV ont été employés pour optimiser les données de densité d'arbre et de taille de la voûte dans un modèle géométrique-optique appliqué aux données du cartographe thématique de Landsat (TM).

Des données aéroportées de module de balayage à laser obtenues au-dessus de la zone de projet ont été employées pour calibrer un filtre digital pour extraire des tailles d'arbre à partir d'un modèle digital d'élévation dérivé des stereopairs balayés de couleur. Les évaluations modelées de la taille d'arbre, de la taille de couronne, et de densité ont été utilisées pour produire une classification à étape de succession de forêt à l'échelle horizontale. Les résultats obtenus (exacts à 72%), limités dans la validation, démontrent quand même le potentiel de la méthodologie à multiple-échelle pour fournir l'information spatiale qui assisterait les objectifs de la politique de sylviculture (c.- à-d., la surveillance de la répartition par âge de forêt).

SUMMARY

The collection of spatial information to quantify changes to the state and condition of the environment is a fundamental component of conservation or sustainable utilization of tropical and subtropical forests. Age is an important structural attribute of old-growth forests influencing biological diversity in Australia's eucalypt forests. Aerial photograph interpretation has traditionally been used for mapping the age and structure of forest stands. However, this method is subjective and is not able to accurately capture fine to landscape scale variation necessary for ecological studies. Identification and mapping of fine to landscape scale vegetative structural attributes will allow the compilation of information associated with Montreal Process indicators 1b and 1d, which seek to determine linkages between age structure and the diversity and abundance of forest fauna populations. This project integrated measurements of structural attributes derived from a canopy-height elevation model with results from a geometrical-optical/spectral mixture analysis model to map forest age structure at a landscape scale. The availability of multiple-scale data allows the transfer of high-resolution attributes to landscape scale monitoring. Multi-spectral image data were obtained from a DMSV (Digital Multi-Spectral Video) sensor over St Mary's State Forest in Southeast Queensland, Australia. Local scene variance levels for different forest types calculated from the DMSV data were used to optimize the tree density and canopy size output in a geometric-optical model applied to a Landsat Thematic Mapper (TM) data set. Airborne laser scanner data obtained over the project area were used to calibrate a digital filter to extract tree heights from a digital elevation model that was derived from scanned colour stereopairs. The modelled estimates of tree height, crown size, and tree density were used to produce a decision-tree classification of forest successional stage at a landscape scale. The results obtained (72% accuracy), were limited in validation, but demonstrate potential for using the multi-scale methodology to provide spatial information for forestry policy objectives (i.e., monitoring forest age structure).

Additional information

Notes on contributors

P. Scarth

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Peter Scarth, Stuart R. Phinn and Clive McAlpine are with the Biophysical Remote Sensing Group, Department of Geographical Sciences & Planning, University of Queensland, Brisbane, Queensland, Australia, 4072. E-mail: [email protected], [email protected] and [email protected] Tel: [phone] and 61-7-33656620, Fax: [phone].

S.R. Phinn

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Peter Scarth, Stuart R. Phinn and Clive McAlpine are with the Biophysical Remote Sensing Group, Department of Geographical Sciences & Planning, University of Queensland, Brisbane, Queensland, Australia, 4072. E-mail: [email protected], [email protected] and [email protected] Tel: [phone] and 61-7-33656620, Fax: [phone].

C. McAlpine

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Peter Scarth, Stuart R. Phinn and Clive McAlpine are with the Biophysical Remote Sensing Group, Department of Geographical Sciences & Planning, University of Queensland, Brisbane, Queensland, Australia, 4072. E-mail: [email protected], [email protected] and [email protected] Tel: [phone] and 61-7-33656620, Fax: [phone].