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

Abstract

The individual tree detection (ITD) using airborne laser scanning (ALS) data suffers from the problem of underestimating forest total attributes, caused by deficient detectability of suppressed trees. A new method is proposed in this study to retrieve height information for suppressed trees in order to improve the estimation of forest total stem volume at plot level. Area-based approach (ABA) and ITD were, respectively, applied to predict plot-level height distributions. Automatic detection of the cut points that distinguish dominant and suppressed trees was developed. Suppressed trees in the ITD-derived height distribution were retrieved from the corresponding height classes of the ABA-derived height distribution. The 2 basic and 5 calibrated height distributions were assessed using the Reynolds error index and stem volume estimates. ITD, although exposed to systematic underestimation, obtained better accuracy for the stem volume than ABA did. After calibration, the relative root mean square error (RMSE) for the estimated stem volume decreased from 18.66% to 16.70%, and the bias decreased from 10.39% to −0.41%, at best.

Résumé

La détection des arbres individuels (ITD) utilisant des données SLA (scanneur laser aéroporté; [airborne laser scanning; ALS]) souffre d’un problème de sous-estimation des attributs totaux de la forêt, causé par la détectabilité déficiente des arbres supprimés. Une nouvelle méthode a été proposée dans cette étude pour récupérer des informations de hauteur pour les arbres supprimés afin d’améliorer l’estimation du volume total des tiges de la forêt au niveau de la parcelle. Une approche basée sur la zone (area-based approach; ABA) et une approche selon l’ITD ont été appliquées pour prédire les distributions des hauteurs au niveau de la parcelle. Une détection automatique des seuils qui distinguent les arbres dominants des arbres supprimés a été développée. Les arbres supprimés dans la distribution des hauteurs dérivée par ITD ont été récupérés à partir des classes de hauteurs correspondantes de la distribution des hauteurs dérivée par ABA. Les 2 distributions des hauteurs de base et les 5 distributions de hauteur calibrées ont été évaluées en utilisant l’indice d’erreur de Reynolds et des estimations du volume des tiges. Malgré que l’ITD ait montré une sous-estimation systématique, elle a obtenu une meilleure précision pour le volume des tiges comparé à l’ABA. Après l’étalonnage, l’écart-type relatif (root mean square error; RMSE) pour le volume des tiges estimé a diminué de 18,66 à 16,70 %, et le biais a diminué de 10,39 à −0,41 %, au mieux.