Developing an Enhanced Forest Inventory in Maine Using Airborne Laser Scanning: The Role of Calibration Plot Design and Data Quality

Forests provide essential ecosystem services such as carbon sequestration, clean water, lumber, and more. It is important that foresters be able to collect accurate forest inventories, especially in a changing climate. Foresters need to know what is in the forest not only to manage for the economic benefits, but also to manage for social acceptability and ecological soundness to prevent further degradation of these ecosystem services. One way to collect accurate and precise forest inventories is through the utilization of remote sensing products. These enhanced forest inventories (EFIs) can be done at varying resolutions that are contingent on the plot design creating wall-to-wall raster data and thus, complete spatial knowledge of these estimates can be determined. A popular remote sensing product to be used to create EFIs is airborne laser scanning (ALS). Although best practices guides have been created in other countries, research on the best plot type and design has not been done for Maine’ structurally diverse and intensively managed forests. The goal of this study was to investigate a range of forest designs to determine the best ground-based calibration plot specifications for developing EFI models from ALS data in Maine. We developed a model that compared fixed versus variable radius plots, sampling size and intensity, and sample design with ALS data to map EFI variables like percent softwood, volume, BA, and tree count. Data were collected from the Penobscot Experimental Forest (PEF) in summer 2022 that had two different plot types, two sample sizes and sampling intensities, and two different sample designs. Data from other study sites were provided to us from our partners that only included one plot type, sample size and intensity, and sample design each. For validation, we used data collected in the Demeritt Forest also in summer 2022. We assessed R2, root mean square error (RMSE), coefficient of variation (CV), and mean bias for models with varying forest inventory designs to establish the best calibration plot for ALS in our study areas. It was determined that a principal component analysis for plot placement gave better model results than randomly placed plots. Also, fixed radius plots (FRPs) and a smaller sample size generated better evaluation statistics when predicting percent softwood, volume, and tree count in the PEF. In contrast, VRPs with a smaller sample size provided better model outcomes when predicting basal area (BA). Once the best forest inventory calibration plot design was identified and validated, we applied it to the PEF to estimate aboveground biomass. Although there were obvious trends in our results, there is still more research to be done to ensure that our potential recommendations are correct. It seems that there was better model performance in spruce-fir forest types than other forest types like oak-pine. Our results provide insights on an optimal approach for specific conditions and underscore the importance of future research to assist decision-making on plot type and sample design for the broad range of conditions on forested landscapes in Maine

Reconstitution historique (1976-2020) de la croissance en hauteur des peuplements forestiers en régénération en forêt boréale par photogrammétrie

La forêt boréale est une ressource d’importance tant pour sa capacité à stocker le carbone que pour sa valeur économique pour l’industrie forestière et les activités de villégiature. L’acquisition de meilleures connaissances sur la dynamique de croissance de cette forêt permet de l’aménager durablement. À cet effet, il est déterminant de connaître le plus précisément possible leur taux de croissance annuel sur de longues périodes et notamment la croissance en hauteur qui est un intrant important des modèles de croissance. Cependant, les connaissances sont fragmentaires concernant l’évolution des jeunes peuplements (< 7 m) issus de coupes forestières en forêt boréale. Compte tenu de leur croissance lente et de l’accès difficile aux jeunes peuplements quelques années après la coupe, il est ardu d’en faire le suivi par des inventaires terrestres sur plusieurs décennies. Les photos aériennes historiques destinées à la photogrammétrie sont alors une source potentielle de données pour évaluer la croissance en hauteur de ces peuplements en fonction du temps écoulé depuis la coupe. De telles données sont essentielles puisqu’elles sont utilisées pour évaluer la croissance de métriques telles que la surface terrière et la valeur marchande. Une nouvelle méthode de traitement photogrammétrique structure from motion (SfM) est utile pour faciliter la création de séries temporelles à partir de photos. La méthode nommée Time-SIFT consiste à utiliser simultanément des photos prises à différentes dates afin de créer des nuages de points géoréférencés. Cette méthode augmente le taux de couverture entre les photos et permet d’évaluer avec plus de précision le positionnement et les caractéristiques des caméras (longueur focale, coefficients de distorsion) qui sont parfois manquantes. Les nuages de points sont ensuite décomposés selon les années d’acquisition des photos. Les nuages de points produits peuvent être traités afin d’estimer la hauteur dominante des peuplements. L’objectif principal de cette étude vise la mise en œuvre d'une approche photogrammétrique pour le suivi de la croissance des jeunes sapinières issues d’une coupe totale dans trois sites de la forêt boréale du Québec. L’étude comporte deux parties. Dans une première partie, nous avons généré des modèles de hauteur de canopée (MHC) issus de 11 séries de photos et des données lidar correspondantes pour 3 sites distincts (1) Zec Chauvin - Sapinière à bouleau blanc de l'Est, (2) Réserve faunique de Matane - Sapinière à bouleau blanc de l'Est, (3) Territoire non-organisé de Rivière-aux-Outardes - Pessière à mousse de l’Est). Les séries de photos utilisées sont diverses tant dans leurs types (numérique ou argentique, noir et blanc, couleur ou couleur infrarouge) que dans la disponibilité des informations concernant l’orientation interne des caméras (longueur focale, positionnement du plan focal, coefficients de distorsion). Ces séries de photos ont été traitées pour créer des nuages de points pour des périodes respectives de 31, 13 et 29 années pour chaque site. Les nuages de points ont fait l’objet d’une correction verticale avant d’être normalisés grâce aux modèles numériques de terrain (MNT) issus du lidar pour obtenir des modèles de hauteur de canopée (MHC). Les mêmes traitements ont été effectués avec et sans la méthode Time-SIFT pour permettre de comparer les deux méthodes. Il a été constaté que la qualité des nuages résultants varie considérablement selon les sites et les années allant d’une racine de l’erreur quadratique moyenne (REQM) verticale de 0,22 m à l’échec partiel de l’alignement des images. La seconde partie du projet concerne le site de la Zec Chauvin pour lequel il existe des mesures de hauteur des arbres prises sur le terrain pour 46 placettes d’inventaire de 400 m2 entre 1988 et 2018. Cette partie de l’étude vise à utiliser les MHC résultants de la photogrammétrie pour estimer la hauteur dominante (hauteur moyenne des 100 plus gros arbres à l’hectare) des peuplements forestiers. Les hauteurs à des percentiles entre 20 et 100 % ont été extraites des MHC pour chacune des placettes d’inventaire. Des modèles de régression linéaire ont été calibrés en utilisant la meilleure métrique prédictive de la hauteur dominante retenue dans le cadre de notre étude, soit le 65e quantile. Pour le site de la Zec Chauvin, le meilleur modèle développé concerne les peuplements ayants fait l’objet d’une coupe avec protection de la régénération et des sols avec un R2 de 0,93 et une racine de l’erreur quadratique moyenne (REQM) de 0,93 m, ce qui est comparable avec la précision obtenue par des mesures sur le terrain à l’aide d’un clinomètre-vertex. Notre étude a montré que la méthode SfM / Time-SIFT permet de reconstituer la croissance d’un site pendant 37 ans après la coupe totale (de 1976 à 2013). Toutefois, cette méthode n’a pu être testée sur d’autres sites que celui de la Zec Chauvin compte tenu du manque de données de validation sur le terrain. De plus, la grande variabilité dans les données sources (photos) ainsi dans la qualité des nuages de points générés suggèrent qu’il serait pour le moment important d’évaluer le potentiel d’autres sites où des données de validation sont disponibles avant de transposer le modèle à plus grande échelle