Methodology comparison for canopy structure parameters extraction from digital hemispherical photography in boreal forests

The retrieval of canopy architectural parameters using off-the-shelf digital cameras with fish-eye lens is investigated. The technique used takes advantage of the sensor’s linear response to light of these cameras to improve the estimation of gap fraction using: (1) the digital numbers of mixed sky-canopy pixels to estimate the within-pixel gap fraction; and (2) this process is done considering the variation in view zenith angle to take into account the sky radiance distribution and the canopy multiple scattering effects. The foliage element clumping index is retrieved over a wide range of view zenith angles using: (1) the accumulated gap size distribution theory developed for the TRAC by Chen and Cihlar (1995a); (2) the Lang and Xiang (1986) finite-length averaging method; and (3) a method combining the gap size distribution and the Lang and Xiang finite-length methods. Using data from Canadian and Russian boreal forests, comparisons of gap fraction, clumping index and plant area index measured with the tracing radiation and architecture of canopies (TRAC) and digital hemispherical photography are presented. Evaluation of the LAI estimated from digital hemispherical photography with allometric LAI of two boreal forest stands suggest that that the clumping index combined method may be more accurate

Estimation of gap fraction and clumping index with Terrestrial and Airborne Laser Scanner data

El dosel forestal es una zona de intercambio de flujos y energía entre la superficie de la tierra y la atmósfera. Su estructura está representada por la organización espacial de todos los elementos vegetales que se encuentran sobre la superficie. La estructura del dosel condiciona una serie de variables microclimáticas en el interior de este espacio, las que influyen en la disponibilidad de los recursos y el comportamiento de las especies que cohabitan en él. Existe una serie de variables que permiten describir la estructura del dosel. Entre las más importantes se encuentran el índice de área foliar, cuyo cálculo y corrección depende de otros parámetros como la fracción de huecos (gap fraction, GF) y el índice de agrupamiento foliar (clumping index, CI). En este documento se estudian y desarrollan métodos para la estimación de GF y CI a partir de escáneres láser terrestres y aerotransportados (Terrestrial (TLS) and Airborne (ALS) Laser Scanners). Para lograr esto, se llevaron a cabo mediciones con TLS en Las Majadas del Tiétar (Cáceres, España) en el año 2009 y con ALS en Jasper Ridge (California, EE.UU.) en el 2007. En el caso de la estimación de GF a partir TLS, se desarrolló un nuevo método que calculaba la proporción entre píxeles vacíos y su totalidad a partir de imágenes angulares, una vez que se conocía su resolución. La validación del método fue realizada mediante simulaciones de datos con diversas resoluciones angulares y patrones de huecos en el dosel. El método se comparó también con los resultados de GF a partir de fotografías hemisféricas (hemispherical photography, HP), una vez que los datos TLS se reproyectaron para simular HP (TLS-SHP). La estimación del CI se llevó a cabo aplicando la teoría de la distribución del tamaño de los huecos de Chen y Cihlar (1995) sobre las TLS-SHP, que se contrastó con los valores de CI de las HP. En la zona de Jasper Ridge las estimaciones de GF se realizaron empleando métricas basadas en la ley de transmisividad de Beer-Lambert que miden el porcentaje de retornos láser que llegan al suelo, considerando parcelas circulares de datos ALS con diferentes tamaños de radio, para compararlas con la GF estimado de las HP. Del mismo modo, se probó también con la relación entre las intensidades de los retornos del suelo y las de todos ellos al interior de las parcelas. El CI se estimó a partir de métricas ALS derivadas de la altura de la vegetación y se relacionaron con el CI de las HP. Además, se adaptó con el mismo propósito el índice de segregación espacial de Pielou (1962), que se aplicó sobre imágenes de GF generadas para parcelas de datos ALS con distintos tamaños de radio y que fueron comparadas con el CI generado desde las HP. Para los experimentos llevados a cabo con los datos TLS, la GF fue sobreestimada en un 14% respecto a las HP, siendo las correlaciones estadísticamente significativas. El algoritmo desarrollado es operativo siempre y cuando el ruido en los datos angulares sea inferior al 6% de la resolución angular. Por encima de este umbral el método presentó un alto error, especialmente en los datos simulados con una estructura de huecos agrupados (cluster). El CI se subestimó en 27% respecto a los valores obtenidos por las HP. Los principales problemas vienen dados por la diferencia en la distribución del tamaño de los huecos registrados por las HP y las TLS-SHP. Por otra parte, la GF derivada de los datos ALS subestimó en un 3% y sobrestimó en un 43% comparado con las HP, para las parcelas de bosque y matorral, respectivamente. La GF obtenida presentó una clara dependencia del radio de los datos ALS considerados, que varió según el tipo de vegetación. Respecto a las estimaciones del CI, las métricas ALS de las alturas de la vegetación no mostraron buenos resultados. Esta circunstancia es contraria a estudios previos, lo que parece indicar que estas relaciones empíricas sólo funcionarían para el tipo de vegetación y sitio para el que fueron desarrolladas. Sin embargo, la modificación del algoritmo de Pielou subestimó el CI en sólo 6% y 4% para las parcelas de bosques y matorrales, respectivamente. Las posibles causas de estas diferencias radican en las distintas perspectivas y resolución espacial que poseen los datos ALS y HP

Estimation of gap fraction and clumping index with Terrestrial and Airborne Laser Scanner data

El dosel forestal es una zona de intercambio de flujos y energía entre la superficie de la tierra y la atmósfera. Su estructura está representada por la organización espacial de todos los elementos vegetales que se encuentran sobre la superficie. La estructura del dosel condiciona una serie de variables microclimáticas en el interior de este espacio, las que influyen en la disponibilidad de los recursos y el comportamiento de las especies que cohabitan en él. Existe una serie de variables que permiten describir la estructura del dosel. Entre las más importantes se encuentran el índice de área foliar, cuyo cálculo y corrección depende de otros parámetros como la fracción de huecos (gap fraction, GF) y el índice de agrupamiento foliar (clumping index, CI). En este documento se estudian y desarrollan métodos para la estimación de GF y CI a partir de escáneres láser terrestres y aerotransportados (Terrestrial (TLS) and Airborne (ALS) Laser Scanners). Para lograr esto, se llevaron a cabo mediciones con TLS en Las Majadas del Tiétar (Cáceres, España) en el año 2009 y con ALS en Jasper Ridge (California, EE.UU.) en el 2007. En el caso de la estimación de GF a partir TLS, se desarrolló un nuevo método que calculaba la proporción entre píxeles vacíos y su totalidad a partir de imágenes angulares, una vez que se conocía su resolución. La validación del método fue realizada mediante simulaciones de datos con diversas resoluciones angulares y patrones de huecos en el dosel. El método se comparó también con los resultados de GF a partir de fotografías hemisféricas (hemispherical photography, HP), una vez que los datos TLS se reproyectaron para simular HP (TLS-SHP). La estimación del CI se llevó a cabo aplicando la teoría de la distribución del tamaño de los huecos de Chen y Cihlar (1995) sobre las TLS-SHP, que se contrastó con los valores de CI de las HP. En la zona de Jasper Ridge las estimaciones de GF se realizaron empleando métricas basadas en la ley de transmisividad de Beer-Lambert que miden el porcentaje de retornos láser que llegan al suelo, considerando parcelas circulares de datos ALS con diferentes tamaños de radio, para compararlas con la GF estimado de las HP. Del mismo modo, se probó también con la relación entre las intensidades de los retornos del suelo y las de todos ellos al interior de las parcelas. El CI se estimó a partir de métricas ALS derivadas de la altura de la vegetación y se relacionaron con el CI de las HP. Además, se adaptó con el mismo propósito el índice de segregación espacial de Pielou (1962), que se aplicó sobre imágenes de GF generadas para parcelas de datos ALS con distintos tamaños de radio y que fueron comparadas con el CI generado desde las HP. Para los experimentos llevados a cabo con los datos TLS, la GF fue sobreestimada en un 14% respecto a las HP, siendo las correlaciones estadísticamente significativas. El algoritmo desarrollado es operativo siempre y cuando el ruido en los datos angulares sea inferior al 6% de la resolución angular. Por encima de este umbral el método presentó un alto error, especialmente en los datos simulados con una estructura de huecos agrupados (cluster). El CI se subestimó en 27% respecto a los valores obtenidos por las HP. Los principales problemas vienen dados por la diferencia en la distribución del tamaño de los huecos registrados por las HP y las TLS-SHP. Por otra parte, la GF derivada de los datos ALS subestimó en un 3% y sobrestimó en un 43% comparado con las HP, para las parcelas de bosque y matorral, respectivamente. La GF obtenida presentó una clara dependencia del radio de los datos ALS considerados, que varió según el tipo de vegetación. Respecto a las estimaciones del CI, las métricas ALS de las alturas de la vegetación no mostraron buenos resultados. Esta circunstancia es contraria a estudios previos, lo que parece indicar que estas relaciones empíricas sólo funcionarían para el tipo de vegetación y sitio para el que fueron desarrolladas. Sin embargo, la modificación del algoritmo de Pielou subestimó el CI en sólo 6% y 4% para las parcelas de bosques y matorrales, respectivamente. Las posibles causas de estas diferencias radican en las distintas perspectivas y resolución espacial que poseen los datos ALS y HP

Assessing the accuracy of the MODIS LAI 1-km product in southeastern United States loblolly pine plantations: Accounting for measurement variance from ground to satellite

Leaf area index (LAI), defined here as one-half of the total leaf area per unit ground surface area (Chen, 1996), has been estimated at a global scale from spectral data processed from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor aboard two NASA EOS-AM spacecraft, Terra (launched in 1999) and Aqua (launched in 2002). The MOD15A2 LAI product is a 1 km global data product composited over an 8-day period and is derived from a three-dimensional radiative transfer model driven by an atmosphere corrected surface reflectance product (MOD09), a land cover product (MOD12) and ancillary information on surface characteristics. The United States Environmental Protection Agency (US EPA) initiated validation research (2002) in the evergreen needle leaf biome, as defined in the MOD12 classification, in a regional study located in the southeastern United States. The validation effort was prompted by the potential use of MODIS LAI inputs into atmospheric deposition and biogenic emission models developed within the US EPA Office of Research and Development. The MODIS LAI validation process involves the creation of a high spatial resolution LAI surface map, which when scaled to the MOD15A2 resolution (1 km) allowed for comparison and analysis with the 1 km MODIS LAI product. Creation of this LAI surface map involved: (1) the collection of in situ LAI measurements via indirect optical measurements, (2) the correlation of land cover specific LAI estimates with spectral values retrieved from high resolution imagery (20 m--30 m), and (3) the aggregation of these 30 m cells to 1 km spatial resolution, matching the resolution of the MODIS product and enabling a comparison of the two LAI values (Morisette et al. 2006). This research assessed the uncertainty associated with the creation of the high-resolution LAI reference map, specifically addressing uncertainty in the indirect in situ optical measurements of LAI and the uncertainty in the land cover classification process. Also addressed was the influence of vegetative understory on satellite-derived vegetation indices from the IKONOS sensor

Applicability of leaf area index products for boreal regions of Sweden

Leaf area index (LAI) of boreal ecosystems were estimated with optical instruments at the Laxemar and the Forsmark investigation areas in Sweden. The aim was to study the relationship between LAI and the normalized difference vegetation index (NDVI) from Landsat-5 and SPOT and evaluate the applicability of the MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) LAI product for small boreal regions. Relationships between ground-estimated LAI and NDVI were significant for coniferous, deciduous and mixed forest sites in Laxemar. For Forsmark, effective LAI was correlated to NDVI for all sites. LAI estimated from NDVI was also used for evaluating accuracy of the MODIS LAI product. The comparison showed no correlation between MODIS LAI and NDVI-based LAI in Forsmark whereas there was in Laxemar. MODIS LAI was on average 2.28 higher than NDVI-based LAI and it also showed larger scatter. Scale issues were the main explanation to high MODIS LAI, since the heterogeneous landscapes with open areas (given a value of zero in the NDVI estimates) was seen as forest in the large pixels of the MODIS LAI product. Therefore, we do not recommend using the MODIS LAI product in small boreal regional landscapes, such as the Forsmark and Laxemar investigation areas

A new global fAPAR and LAI dataset derived from optimal albedo estimates: comparison with MODIS products

We present the first comparison between new fAPAR and LAI products derived from the GlobAlbedo dataset and the widely-used MODIS fAPAR and LAI and products. The GlobAlbedo derived products are produced using a 1D two-stream radiative transfer (RT) scheme designed explicitly for global parameter retrieval from albedo, with consistency between RT model assumptions and observations, as well as with typical large-scale land surface model RT schemes. The approach does not require biome-specific structural assumptions (e.g. cover, clumping, understory), unlike more detailed 3D RT model approaches. GlobAlbedo-derived values of fAPAR and LAI are compared with MODIS values over 2002-2011 at multiple flux tower sites within selected biomes, over 1200 × 1200 km regions and globally. GlobAlbedo-derived fAPAR and LAI values are temporally more stable than the MODIS values due to (1) the smoothness of the underlying albedo, derived via optimal estimation (assimilation) using an a priori estimate of albedo derived from an albedo ‘climatology’ (composited multi-year albedo observations) and (2) space-time invariant prior information in the inversion of the two-stream RT scheme. Parameters agree closely in timing but with GlobAlbedo values consistently lower than MODIS, particularly for LAI. Larger differences occur in winter (when values are lower) and in the Southern hemisphere. Globally, we find that: GlobAlbedo-derived fAPAR is ~0.9- 1.01 × MODIS fAPAR with an offset of ~0.03; GlobAlbedo-derived LAI is ~0.6 × MODIS LAI with an offset of ~0.2. Differences arise due to the RT model assumptions underlying the products, meaning care is required in interpreting either set of values, particularly when comparing to finescale ground-based estimates. We present global calibrations between GlobAlbedo-derived and MODIS products.JRC.H.5-Land Resources Managemen

Estimation of leaf area index in eucalypt forest with vertical foliage, using cover and fullframe fisheye photography

This study compared fullframe fisheye photography and cover photography with destructive leaf area index (L) estimation and the Licor LAI-2000 plant canopy analyser (PCA) in plantations of the vertical leaved species Eucalyptus globulus. Fullframe fisheye photography differs from circular fisheye photography in that the images have reduced field of view such that the zenithal range of 0-90° extends to the corners of the rectangular image, roughly doubling image resolution compared to circular images. Cover images instead are obtained by pointing a 70 mm equivalent focal length lens (in 35 mm format) straight upwards. Measurements of cover and indirect estimates of plant area index (Lt) were made in 12 stands of 6-8 years old Eucalyptus globulus. L was measured using destructive sampling and allometry in nine of these stands and ranged from 2.5 to 6.6. Both foliage cover and Lt from the PCA were well correlated with L from allometry, but fullframe fisheye photography provided poor estimates of L despite corrections for foliage clumping. Sampling location had a significant effect on estimates of crown porosity, crown cover and zenithal clumping index from cover photography. The zenithal extinction coefficient (k), calculated from L, crown porosity and cover, ranged from 0.14 to 0.25 and appeared to decrease as L increased; hence, we were unable to obtain an unambiguous estimate of k for E. globulus stands. Nonetheless, the study showed that L can be estimated from foliage cover with similar certainty to that of the PCA. We conclude that the greatest challenge facing indirect estimation of L in forests using photographic methods is to separate the effects of foliage angle from those of foliage clumping. © 2007 Elsevier B.V. All rights reserved

Evaluation of the MODIS LAI product using independent lidar-derived LAI: A case study in mixed conifer forest

This study presents an alternative assessment of the MODIS LAI product for a 58,000 ha evergreen needleleaf forest located in the western Rocky Mountain range in northern Idaho by using lidar data to model (R2=0.86, RMSE=0.76) and map LAI at higher resolution across a large number of MODIS pixels in their entirety. Moderate resolution (30 m) lidar-based LAI estimates were aggregated to the resolution of the 1-km MODIS LAI product and compared to temporally-coincident MODIS retrievals. Differences in the MODIS and lidar-derived values of LAI were grouped and analyzed by several different factors, including MODIS retrieval algorithm, sun/sensor geometry, and sub-pixel heterogeneity in both vegetation and terrain characteristics. Of particular interest is the disparity in the results when MODIS LAI was analyzed according to algorithm retrieval class. We observed relatively good agreement between lidar-derived and MODIS LAI values for pixels retrieved with the main RT algorithm without saturation for LAI LAI≤4. Moreover, for the entire range of LAI values, considerable overestimation of LAI (relative to lidar-derived LAI) occurred when either the main RT with saturation or back-up algorithm retrievals were used to populate the composite product regardless of sub-pixel vegetation structural complexity or sun/sensor geometry. These results are significant because algorithm retrievals based on the main radiative transfer algorithm with or without saturation are characterized as suitable for validation and subsequent ecosystem modeling, yet the magnitude of difference appears to be specific to retrieval quality class and vegetation structural characteristics