Investigating the use of Landsat thematic mapper data for estimation of forest leaf area index in southern Sweden

Abstract

The study aims at investigating the use of Landsat thematic mapper (TM) for mapping leaf area index (LAI) in coniferous and deciduous forests in southern Sweden. LAI has been estimated in the field with optical measurements, allometric equations, and litter-trap data, and empirical relationships between LAI estimates and satellite-measured reflectances have been analysed. Several common vegetation indices and multiple regressions where estimated LAI is predicted as a function of various spectral bands are tested. The results indicate significant relationships between Landsat TM reflectances and parameters related to LAI, and the relationships are improved when separating coniferous and deciduous stands. The best relationships occur between Landsat TM data and the product of effective LAI as estimated with the LAI-2000 instrument and a needle clumping factor (L_G), which explains about 80% of the variation in coniferous stands and about 50% of the variation in deciduous stands. The best single bands in coniferous stands are the middle-infrared bands (TM5 and TM7), and the best vegetation index is the moisture stress index (TM5/TM4). The best single band in deciduous stands is TM4, and the best vegetation index is the simple ratio (SR).

L'objectif de cette étude est de faire le point sur l'utilisation de Landsat-TM pour la cartographie de l'indice de surface foliaire (LAI) dans des forêts de conifères et de feuillus du Sud de la Suède. L'indice LAI a été estimé sur le terrain à l'aide de mesures optiques, d'équations allométriques et des données de pièges à litière, et des relations empiriques entre les estimations de LAI et les réflectances mesurées par satellite ont été analysées. Plusieurs indices de végétation couramment utilisés et des régressions multiples basées sur des estimations de LAI dérivées en fonction de diverses bandes spectrales sont testées. Les résultats montrent qu'il y a des relations significatives entre les réflectances Landsat-TM et les paramètres reliés au LAI, et que ces relations se bonifient lorsque l'on sépare les peuplements de conifères et de feuillus. Les meilleures relations sont observées entre les données Landsat-TM et les estimations du produit de LAI tel qu'estimé à l'aide de l'instrument LAI-2000 et d'un facteur d'agrégation des aiguilles (L_G), ce qui permet d'expliquer approximativement 80 % de la variation dans les peuplements de conifères et environ 50 % de la variation dans les peuplements de feuillus. Les meilleures bandes uniques pour les peuplements de conifères sont les bandes du moyen-infrarouge (TM5 et TM7) et le meilleur indice de végétation est l'indice " moisture stress " (TM5/TM4). Pour les peuplements de feuillus, la meilleure bande unique est la bande TM4 et le meilleur indice de végétation est l'indice SR (" simple ratio ").[Traduit par la Rédaction]