Detection of fallen trees in forested areas using small footprint airborne laser scanning data

Abstract

Deadwood was identified as an important indicator for habitat condition and biodiversity in forests. The assessment of downed trees is therefore part of sustainable forest management and ecological monitoring. However, manual quantification of deadwood in forests is challenging, time consuming, and considered cost-inefficient. Full-waveform airborne laser scanning (FWF-ALS) can be used to support the assessment process. The amplitude and width of the backscattered pulses contain information on the properties of the surface. We used these observations for the identification of downed trees in a Natura2000 forest site. A high density FWF-ALS data set was acquired under leaf-off conditions. Echo width and type (i.e., first, intermediate, and last) information as well as normalized echo heights were used to filter the point cloud and derive a digital height model (DHM). This DHM depicts downed stems as line-like features. Image processing was applied to derive and refine regions representing fallen trees. Terrestrial reference data consisting of locations and dimensions of downed trees, as well as state of decay were used for evaluation. Direct identification of downed trees in FWF-ALS point clouds was possible (completeness 75%, correctness 90%), but it was influenced by factors such as dimension, state of decay, vegetation density, and penetration of the laser.

Le bois mort a été identifié comme indicateur important de la condition des habitats et de la biodiversité dans les forêts. L'évaluation des arbres abattus constitue ainsi une composante de la gestion durable de la forêt et du suivi écologique. Cependant, la quantification manuelle des arbres morts dans les forêts est ardue, chronophage et généralement perçue comme inefficace en termes de coûts. Les données scanneur laser aéroporté à retour d'onde complète (SLA-ROC) peuvent être utilisées en soutien au processus d'évaluation. L'amplitude et la largeur des impulsions rétrodiffusées contiennent une information sur les propriétés de la surface. On utilise ces observations pour l'identification des arbres abattus dans un site forestier Natura 2000. Un ensemble de données SLA-ROC à haute densité a été acquis dans des conditions d'absence de feuilles. L'information sur la largeur et le type d'écho (i.e. premier, intermédiaire et dernier) de même que les hauteurs normalisées des échos sont utilisées pour filtrer le nuage de points et dériver un modèle numérique de hauteur (MNH). Le MNH dépeint les tiges d'arbres abattus comme des objets linéaires. Un traitement d'images est appliqué pour dériver et raffiner les régions où il y a présence d'arbres tombés. On utilise des données de référence au sol relatives à la localisation et à la taille des arbres tombés de même qu'au statut de décomposition de ceux-ci pour les besoins de l'évaluation de la méthode. L'identification directe des arbres abattus dans les nuages de points SLA-ROC est possible (75% d'exhaustivité, 90% d'exactitude), mais celle-ci est influencée par des facteurs tels que la taille, l'état de décomposition, la densité de la végétation et la pénétration du signal laser. [Traduit par la Rédaction]

Acknowledgements

This study was partly funded by the “NEWFOR” project financed by the European Territorial Cooperation “Alpine Space” and the “ChangeHabitats2” project (Marie Curie - FP7-PEOPLE-2009-IAPP - Grant Agreement Number 251234). We would also like to extend our gratitude to RIEGL Laser Measurements GmbH for kindly providing the ALS data used in this study and to Professor Hermann Heilmeier for his constructive feedback on the manuscript.