Forest Canopy Cover and Height from MISR in Topographically Complex Southwestern US Landscapes Assessed with High Quality Reference Data

This study addresses the retrieval of spatially contiguous canopy cover and height estimates in southwestern US forests via inversion of a geometric-optical (GO) model against surface bidirectional reflectance factor (BRF) estimates from the Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR). Model inversion can provide such maps if good estimates of the background bidirectional reflectance distribution function (BRDF) are available. The study area is in the Sierra National Forest in the Sierra Nevada of California. Tree number density, mean crown radius, and fractional cover reference estimates were obtained via analysis of QuickBird 0.6 m spatial resolution panchromatic imagery using the CANopy Analysis with Panchromatic Imagery (CANAPI) algorithm, while RH50, RH75 and RH100 (50%, 75%, and 100% energy return) height data were obtained from the NASA Laser Vegetation Imaging Sensor (LVIS), a full waveform light detection and ranging (lidar) instrument. These canopy parameters were used to drive a modified version of the simple GO model (SGM), accurately reproducing patterns of MISR 672 nm band surface reflectance (mean RMSE = 0.011, mean R 2 = 0.82, N = 1048). Cover and height maps were obtained through model inversion against MISR 672 nm reflectance estimates on a 250 m grid. The free parameters were tree number density and mean crown radius. RMSE values with respect to reference data for the cover and height retrievals were 0.05 and 6.65 m, respectively, with R 2 of 0.54 and 0.49. MISR can thus provide maps of forest cover and height in areas of topographic variation although refinements are required to improve retrieval precision

Forest Canopy Cover and Height from MISR in Topographically Complex Southwestern US Landscapes Assessed with High Quality Reference Data

This study addresses the retrieval of spatially contiguous canopy cover and height estimates in southwestern US forests via inversion of a geometric-optical (GO) model against surface bidirectional reflectance factor (BRF) estimates from the Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR). Model inversion can provide such maps if good estimates of the background bidirectional reflectance distribution function (BRDF) are available. The study area is in the Sierra National Forest in the Sierra Nevada of California. Tree number density, mean crown radius, and fractional cover reference estimates were obtained via analysis of QuickBird 0.6 m spatial resolution panchromatic imagery using the CANopy Analysis with Panchromatic Imagery (CANAPI) algorithm, while RH50, RH75 and RH100 (50%, 75%, and 100% energy return) height data were obtained from the NASA Laser Vegetation Imaging Sensor (LVIS), a full waveform light detection and ranging (lidar) instrument. These canopy parameters were used to drive a modified version of the simple GO model (SGM), accurately reproducing patterns of MISR 672 nm band surface reflectance (mean RMSE = 0.011, mean R 2 = 0.82, N = 1048). Cover and height maps were obtained through model inversion against MISR 672 nm reflectance estimates on a 250 m grid. The free parameters were tree number density and mean crown radius. RMSE values with respect to reference data for the cover and height retrievals were 0.05 and 6.65 m, respectively, with R 2 of 0.54 and 0.49. MISR can thus provide maps of forest cover and height in areas of topographic variation although refinements are required to improve retrieval precision

Seeing the snow through the trees : towards a validated canopy adjustment for satellite fractional snow-covered area

Forest canopy cover presents a major challenge for remote sensing of fractional snow-covered area (ƒSCA). Snow cover is systematically underestimated where satellites sensors cannot penetrate the forest canopy. Current canopy adjustments scale observable ƒSCA with the vegetation fraction, assuming that snow cover distributions are similar between sub-canopy and open locations. This assumption may be invalid because snow accumulation and ablation processes depend on forest characteristics. This study addresses how individual trees and the forest canopy affect snow cover distributions with the goal of determining metrics that can characterize spatial patterns of sub-canopy snow cover. In situ snow cover and forest canopy measurements were made at several snow study sites in the Oregon Cascades. These were compared to canopy-adjusted satellite estimates of ƒSCA. Differences between in situ and satellite ƒSCA were assessed based on forest canopy structure derived from manual surveys along transects, and 3-D terrestrial laser scanning (TLS). For larger spatial context, a simple geometric-optical model (SGM) was used to estimate forest canopy parameters from aerial photographs and multi-angular satellite data. The canopy adjustment resulted in improvements over unadjusted ƒSCA. However, a single canopy adjustment function is not able to adequately adjust for snow under trees in all cases. At the lower elevation sites, snow was present in the low-density forest sites for at least 14 days after it had completely disappeared from the high-density forested sites. At the higher elevation sites, snow remained in the high-density forested sites for at least 7 days after it had completely disappeared from the low-density sites. In assessing the vegetation survey results we found that TLS effectively depicted tree heights and crown radii, but the SGM estimates of canopy structure from aerial photographs and satellite multi-angular reflectance data require further refinement in dense forests before being applied for operational canopy adjustments

Changes in Tall Shrub Abundance on the North Slope of Alaska, 2000-2010

The observed greening of Arctic vegetation and the expansion of shrubs in the last few decades has likely had profound implications for the tundra ecosystem, including feedbacks to climate. Uncertainty surrounding the magnitude, direction, and implications of this vegetation shift calls for monitoring of vegetation structural parameters, such as fractional cover of shrubs. Due to the extent of the North Slope of Alaska and its extreme environments, remote sensing may be the most suitable tool to produce wall-to-wall fractional shrub cover maps for the entire region, however, most regional maps have relied on vegetation indices or needed many years worth of data to cover the whole region. Here, a new mapping approach is presented that uses satellite imagery from the Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR) sensor and some landscape variables to predict tall shrub (\u3e 0.5 m) cover with the ultimate goal of evaluating temporal changes in tall shrub fractional cover during the period of 2010-2000. Specifically, we: 1) undertook two field surveys in the North Slope of Alaska to obtain estimates of tall shrub cover, canopy height, crown radius, and total number of shrubs at 26 sites (250 m × 250 m each); 2) evaluated the ability of the semi-automated image interpretation algorithm CANAPI - CANopy Analysis from Panchromatic Imagery, to derive structural data for tall (\u3e 0.5 m) shrubs in the Arctic; 3) constructed a robust reference database with estimates of shrub structural parameters; 4) trained and validated the boosted regression tree model to predict tall shrub fractional cover from moderate resolution imagery; 5) created the 2000 and the 2010 tall shrub fractional cover map for the North Slope of Alaska; and 6) evaluated the changes in shrub abundance during the period 2010-2000 in the North Slope of Alaska. Results from the field surveys suggested that tall shrub fractional cover was less than 5% at 250 m scales. The evaluation of the CANAPI algorithm showed that CANAPI could successfully retrieve fractional cover (R2 = 0.83, P \u3c 0.001), mean crown radius (R2 = 0.81, P \u3c 0.001), and total number of shrubs (R2 = 0.54, P \u3c 0.001) from very-high resolution imagery. As a result, a robust reference database was constructed with estimates of tall shrub fractional cover, canopy radius, and total number of shrubs for 1,039 sites across the domain of the North Slope. After the training and validation of the Boosted Regression Tree (BRT), the best model used 14 predictor variables and explained 52% of the variation in the response variable, fractional cover. The red reflectance, slope, nadir Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) adjusted weight of determination, and isotropic scattering kernel were the variables more often used to generate the regression trees, and therefore they contributed the most to the model. The trained BRT model was used to construct the tall shrub fractional cover map for the year 2000 and 2010 using moderate resolution imagery. The maps revealed that cover ranged from 0.00 to 0.21 and about 75% of the sites had a fractional cover less than 0.013. High cover values were predicted along floodplains, creeks, and sloped terrain. The 2000 MISR-derived fractional cover map presented here outperformed the 2000 Landsat-derived tall shrub fractional cover map when compared to the robust validation data set (R2= 0.38, Root Mean Square Error (RMSE) = 0.08). Temporal comparisons of tall shrub abundance in the MISR-derived maps suggested that shrubs expanded during the period 2000-2010. The extent of the area that unequivocally experienced a robust change in tall shrub cover was less than 1 % (1,487 km2) of the total area of the North Slope of Alaska (213,090 km2). It is possible that tall shrubs may have expanded throughout a larger area but there is insufficient precision in the MISR-based estimates to make an unequivocal determination. Nevertheless, it seems that there was a positive trend toward an increase in shrub cover considering that 95% of the locations that had a robust change saw an increase. The tall shrub cover expansion rate varied between 0.006 yr-1 and 0.017 yr-1, being higher along the forest-tundra ecotone, north of the Brooks Range. More research is necessary to determine if the increase in cover corresponded to the advance of the tree line, or to the expansion of the tall shrubs, or both

Spectrodirectional sensors for monitoring the American tropical dry forest succession

Programa de Doctorado en Diversidad y Función de Ecosistemas MediterráneosEl bosque tropical seco es un "hot-spot" a nivel mundial no solo por la biodiversidad que engloba, si no por su fragilidad y por estar altamente amenazado por el impacto humano, al ser un ecosistema que provee de diversos servicios ambientales, dadas las características climáticas y ambientales que lo definen. En comparación con el bosque tropical húmedo, al bosque tropical seco se le ha prestado mucha menos atención en el ámbito científico y legislativo. Es por ello que es prioritario el estudio de este ecosistema a escala de paisaje, para desarrollar estrategias de gestión y conservación. El bosque tropical seco se ha deforestado durante siglos para ser sustituido por zonas de pastos para ganado, con fines agrícolas o para extraer maderas preciosas. A partir de los informes presentados por el Club de Roma en 1968 acerca del desarrollo económico en curso y los efectos sobre la sociedad y el medio ambiente (presentados en la Cumbre de Estocolmo en 1978), y en el informe Bruntland de la ONU en 1987, que desembocaron en la Cumbre de la Tierra de Rio de Janeiro en 1992 y en Johannesburgo en 2002, la presión internacional acerca del estado del medio ambiente y de la necesidad de preservarlo, llevaron a los gobiernos de muchos países a dictar legislación referente a la protección del medio ambiente dentro de sus territorios nacionales. Gracias a ello, en el caso del bosque tropical seco, se protegieron ciertas zonas dedicadas a la conservación del ecosistema, comenzando así un proceso de regeneración del bosque, o en términos ecológicos, de sucesión ecológica. Diversos estudios apuntan la necesidad de tener en cuenta el estado de desarrollo del bosque a la hora de estimar los servicios ambientales que pueden proporcionar, y de cara a la gestión de estos espacios. Por eso es necesario determinar la extensión y localización precisa del bosque tropical seco, especificando el estado de sucesión ecológica en el que se encuentra. La teledetección se erige como una herramienta de alta utilidad para estudios a escala paisaje, especialmente en ecosistemas que no sean de acceso fácil, como el bosque tropical seco. Además, es una herramienta que proporciona un monitoreo continuo a escala temporal y espacial a bajo coste. Hasta el momento los satélites en órbita eran capaces de identificar elementos de la superficie de la tierra, y en el caso de la vegetación, distinguen diferentes ecosistemas e incluso rasgos fenológicos de la vegetación. Sin embargo, no son capaces de proporcionar información acerca de procesos ecológicos al detalle, como el estado de sucesión ecológica en el que se encuentra el bosque tropical seco. Los satélites de nueva generación, como Chris Proba, apuestan por tecnologías hasta el momento poco exploradas, como sensores hiperespectrales y observación del objeto en estudio desde varios ángulos de observación. En esta tesis, queremos estudiar la capacidad de Chris Proba para indagar más en profundidad en procesos ecológicos como la sucesión ecológica, o la productividad de pastos tropicales. En una primera aproximación al estudio de las imágenes Chris Proba, se han analizado los valores de reflectancia de imágenes adquiridas para México, Nicaragua y Brasil (cubriendo todo el eje latitudinal de distribución del bosque tropical seco en el continente americano). Se han utilizado imágenes de la época seca y la época de lluvias con cinco ángulos de observación diferentes (-55º, -36º, 0º, +36º, +55º). Las áreas de trabajo corresponden con tres estadios sucesionales dentro del bosque tropical seco secundario (temprano, intermedio y maduro), que fueron caracterizados a partir de su estructura y composición florística. Las técnicas estadísticas empleadas incluyen un análisis de las firmas espectrales para cada ángulo de observación, estadio sucesional y estación del año y análisis de la varianza para cada una de las 18 bandas espectrales del sensor. Además se realizó un análisis multidimensional con las 18 bandas que ofrece este satélite y estudios estadísticos de separación espectral de los estados sucesionales del bosque tropical seco. Los resultados apuntan a que Chris Proba es capaz de distinguir los tres estadios sucesionales del bosque tropical seco en los tres puntos del continente americano estudiados en función de sus características espectrodireccionales, especialmente durante la época seca. Una vez demostrada la potencialidad de Chris Proba para la discriminación de estados sucesionales del bosque tropical seco (capítulo 2), se hace necesaria la elaboración de mapas de distribución de dichos estados sucesionales, que supondrá una herramienta real para la gestión de este tipo de espacio. Para el desarrollo del capítulo 2, se han utilizado imágenes del bosque tropical seco brasileño, por el alto conocimiento de campo que se tiene del área. Para la generación de mapas de clasificación, se han empleado modelos estadísticos no paramétricos, que se adaptan mejor a las características de la ecología del bosque tropical, que no se definen por una distribución normal de datos. Se han utilizado árboles decisiones como método estadístico. Se han analizado diversas combinaciones de variables a introducir en el modelo estadístico (nº de ángulos de observación y nº de estaciones del año) para dilucidar cuál es la mejor opción en la creación de un mapa de clasificación de estados sucesionales del bosque tropical seco, en función de los resultados de precisión de los mapas resultantes. Una vez habiendo explorado las técnicas apropiadas para generar un mapa de estados sucesionales de bosque tropical seco en área planas, nos enfrentamos al reto de elaborar un mapa de similares características en México, donde existe la dificultad añadida de la topografía del área. En el mundo de la teledetección, no se ha logrado una corrección radiométrica de los valores de reflectancia de píxeles afectados por sombras que crea el relieve con una precisión adecuada. Sin embargo, es del todo necesario tener mapas de los estados sucesionales del bosque tropical seco para la gestión del mismo, por lo que la limitación de la topografía debe ser superada, y éste es el interés de nuestro estudio. Para Chris Proba, además, se debe considerar el efecto del ángulo de observación en la iluminación de la superficie terrestre. Una vez las imágenes Chris Proba fueron corregidas atmosféricamente y ortorectificadas, se aplicó un algoritmo que utiliza el coseno del ángulo de incidencia solar para rectificar el efecto de las sombras generadas por el terreno. Se realizaron mapas de clasificación usando las imágenes Chris Proba antes y después de aplicar dicho algoritmo para cuantificar el error producido por las sombras en la identificación de los estados sucesionales del bosque tropical seco. La presente tesis presenta por primera vez mapas de sucesión del bosque tropical seco americano, una herramienta indispensable para la gestión de este ecosistema amenazado. Se abre una línea de trabajo en la monitorización de este fenómeno ecológico, puesto que una vez determinada la técnica más apropiada para realizar mapas de clasificación de los estados de sucesión del bosque seco, se podrán realizar mapas cada cierto tiempo para monitorizar y estudiar el progreso de la regeneración del bosque seco y la tasa se crecimiento del bosque. Tras los experimentos conducidos en la presente tesis, se ha llegado a la conclusión de que son necesarias técnicas más complejas de teledetección para monitorear y cartografiar fenómenos fenológicos, como la sucesión ecológica del bosque tropical seco. Queda demostrado que los sensores multiespectrales son insuficientes para la identificación de estados sucesionales del bosque tropical seco, mientras que los sensores hiperespectrales sí lo logran. Además, la observación multiangular que ofrecen pocos satélites (como Chris Proba), aportan nueva información acerca de la estructura del bosque tropical seco, que ayuda a la discriminación de estados de sucesión. Los resultados de esta tesis animan a continuar en estas líneas de trabajo (hiperespectrabilidad y multiangularidad), de cara al diseño de satélites y planificación de misiones espaciales en el futuro.Universidad Pablo de Olavide. Departamento de Geografía, Historia y Filosofí

Sensibilité des observables radars à la variabilité temporelle et à la configuration géométrique de forêts tempérées et tropicales à partir de mesure de proximité haute-résolution

L'augmentation importante de la population mondiale, et par conséquent de ses besoins, exerce une pression de plus en plus importante sur les surfaces forestières. L'outil le mieux adapté au suivi des forêts, à l'échelle du globe, est la télédétection. C'est dans ce contexte que se situe ce travail de thèse, qui vise à améliorer l'estimation des paramètres biophysiques des arbres à partir de données de télédétection. L'originalité de ce travail a été d'étudier cette estimation des paramètres biophysiques en menant plusieurs études de sensibilité avec une démarche expérimentale sur des données expérimentales et sur des données simulées. Tout d'abord, l'étude s'est portée sur des séries temporelles de mesures de diffusiométrie radar obtenues sur deux sites : l'un constitué d'un cèdre en zone tempérée et l'autre d'une parcelle de forêt tropicale. Puis, cette étude de sensibilité a été poursuivie en imageant, avec une résolution élevée, plusieurs parcelles aux configurations différentes à l'intérieur d'une forêt de pin. Enfin, des données optiques et radars simulées ont été fusionnés afin d'évaluer l'apport de la fusion de données optique et radar dans l'inversion des paramètres biophysiques.The significant increase of the world population, and therefore its needs, pushes increasingly high in forest areas. The best tool for monitoring forest across the globe is remote sensing. It is in this context that this thesis, which aims to improve the retrieval of biophysical parameters of trees from remote sensing data, takes place. The originality of this work was to study the estimation of biophysical parameters across multiple sensitivity studies on experimental data and simulated data. First, the study focused on the time series of radar scatterometry measurements obtained on two sites: one characterized by a cedar in the temperate zone and the other by a forest plot of rainforest. Then, the sensitivity analysis was continued by imaging with high resolution, several forest plots with different configurations within a pine forest. Finally, simulated radar and optical data were combined to evaluate the contribution of optical and radar data fusion in the inversion of biophysical parameters.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

Remote sensing technology applications in forestry and REDD+

Advances in close-range and remote sensing technologies are driving innovations in forest resource assessments and monitoring on varying scales. Data acquired with airborne and spaceborne platforms provide high(er) spatial resolution, more frequent coverage, and more spectral information. Recent developments in ground-based sensors have advanced 3D measurements, low-cost permanent systems, and community-based monitoring of forests. The UNFCCC REDD+ mechanism has advanced the remote sensing community and the development of forest geospatial products that can be used by countries for the international reporting and national forest monitoring. However, an urgent need remains to better understand the options and limitations of remote and close-range sensing techniques in the field of forest degradation and forest change. Therefore, we invite scientists working on remote sensing technologies, close-range sensing, and field data to contribute to this Special Issue. Topics of interest include: (1) novel remote sensing applications that can meet the needs of forest resource information and REDD+ MRV, (2) case studies of applying remote sensing data for REDD+ MRV, (3) timeseries algorithms and methodologies for forest resource assessment on different spatial scales varying from the tree to the national level, and (4) novel close-range sensing applications that can support sustainable forestry and REDD+ MRV. We particularly welcome submissions on data fusion