Automated estimation of individual conifer tree height and crown diameter via two-dimensional spatial wavelet analysis of lidar data

Abstract

We describe and evaluate a new analysis technique, spatial wavelet analysis (SWA), to automatically estimate the location, height, and crown diameter of individual trees within mixed conifer open canopy stands from light detection and ranging (lidar) data. Two-dimensional Mexican hat wavelets, over a range of likely tree crown diameters, were convolved with lidar canopy height models. Identification of local maxima within the resultant wavelet transformation image then allowed determination of the location, height, and crown diameters of individual trees. In this analysis, which focused solely on individual trees within open canopy forests, 30 trees incorporating seven dominant North American tree species were assessed. Two-dimensional (2D) wavelet-derived estimates were well correlated with field measures of tree height (r = 0.97) and crown diameter (r = 0.86). The 2D wavelet-derived estimates compared favorably with estimates derived using an established method that uses variable window filters (VWF) to estimate the same variables but relies on a priori knowledge of the tree height – crown diameter relationship. The 2D spatial wavelet analysis presented herein could potentially allow automated, large-scale, remote estimation of timber board feet, foliar biomass, canopy volume, and aboveground carbon, although further research testing the limitations of the method in a variety of forest types with increasing canopy closures is warranted.

Nous décrivons et évaluons une nouvelle technique d'analyse, l'analyse spatiale en ondelettes (ASO) pour estimer automatiquement la localisation, la hauteur et le diamètre de la couronne des arbres individuels dans des peuplements de conifères mixtes à couvert ouvert à partir de données lidar (light detection and ranging). Des ondelettes à deux dimensions de type chapeau mexicain pour une variété de diamètres de couronnes d'arbres potentiels ont été convoluées avec des modèles de hauteur de couvert lidar. L'identification de maximums locaux à l'intérieur de l'image de transformation en ondelettes résultante a permis par la suite la détermination de la localisation, de la hauteur et des diamètres des couronnes des arbres individuels. Dans cette analyse, qui s'est concentrée seulement sur les arbres individuels à l'intérieur de forêts à couvert ouvert, 30 arbres représentant sept espèces dominantes d'arbres d'Amérique du Nord ont été évalués. Les estimations 2-D dérivées des ondelettes étaient bien corrélées avec les mesures de terrain de la hauteur des arbres (r = 0,97) et du diamètre de la couronne (r = 0,86). Les estimations 2-D dérivées des ondelettes se comparaient avantageusement aux estimations dérivées à l'aide d'une méthode établie utilisant des filtres de fenêtre variable (FFV) pour l'estimation de ces mêmes variables, mais qui est basée sur la connaissance a priori de la relation hauteur des arbres/diamètre de la couronne. L'analyse spatiale en ondelettes 2-D présentée ici pourrait potentiellement permettre l'estimation automatisée à grande échelle par télédétection du pied-planche de bois de sciage, de la biomasse foliaire, du volume du couvert et du carbone aérien, bien que des recherches additionnelles pour tester les limites de la méthode dans divers types de forêts avec des fermetures du couvert croissantes soient nécessaires.[Traduit par la Rédaction]