Comparison of forest attributes derived from two terrestrial lidar systems.

Abstract Terrestrial lidar (TLS) is an emerging technology for deriving forest attributes, including conventional inventory and canopy characterizations. However, little is known about the influence of scanner specifications on derived forest parameters. We compared two TLS systems at two sites in British Columbia. Common scanning benchmarks and identical algorithms were used to obtain estimates of tree diameter, position, and canopy characteristics. Visualization of range images and point clouds showed clear differences, even though both scanners were relatively high-resolution instruments. These translated into quantifiable differences in impulse penetration, characterization of stems and crowns far from the scan location, and gap fraction. Differences between scanners in estimates of effective plant area index were greater than differences between sites. Both scanners provided a detailed digital model of forest structure, and gross structural characterizations (including crown dimensions and position) were relatively robust; but comparison of canopy density metrics may require consideration of scanner attributes

White paper – On the use of LiDAR data at AmeriFlux sites

Our aim is to inform the AmeriFlux community on existing and upcoming LiDAR technologies (atmospheric Doppler or Raman LiDAR often deployed at flux sites are not considered here), how it is currently used at flux sites, and how we believe it could, in the future, further contribute to the AmeriFlux vision. Heterogeneity in vegetation and ground properties at various spatial scales is omnipresent at flux sites, and 3D mapping of canopy, understory, and ground surface can help move the science forward

Terrestrial Laser Scanning to Detect Liana Impact on Forest Structure

Tropical forests are currently experiencing large-scale structural changes, including an increase in liana abundance and biomass. Higher liana abundance results in reduced tree growth and increased tree mortality, possibly playing an important role in the global carbon cycle. Despite the large amount of data currently available on lianas, there are not many quantitative studies on the influence of lianas on the vertical structure of the forest. We study the potential of terrestrial laser scanning (TLS) in detecting and quantifying changes in forest structure after liana cutting using a small scale removal experiment in two plots (removal plot and non-manipulated control plot) in a secondary forest in Panama. We assess the structural changes by comparing the vertical plant profiles and Canopy Height Models (CHMs) between pre-cut and post-cut scans in the removal plot. We show that TLS is able to detect the local structural changes in all the vertical strata of the plot caused by liana removal. Our study demonstrates the reproducibility of the TLS derived metrics for the same location confirming the applicability of TLS for continuous monitoring of liana removal plots to study the long-term impacts of lianas on forest structure. We therefore recommend to use TLS when implementing new large scale liana removal experiments, as the impact of lianas on forest structure will determine the aboveground competition for light between trees and lianas, which has important implications for the global carbon cycle

Effects of tree trunks on estimation of clumping index and LAI from HemiView and terrestrial LiDAR

Estimating clumping indices is important for determining the leaf area index (LAI) of forest canopies. The spatial distribution of the clumping index is vital for LAI estimation. However, the neglect of woody tissue can result in biased clumping index estimates when indirectly deriving them from the gap probability and LAI observations. It is difficult to effectively and automatically extract woody tissue from digital hemispherical photos. In this study, a method for the automatic detection of trunks from Terrestrial Laser Scanning (TLS) data was used. Between-crown and within-crown gaps from TLS data were separated to calculate the clumping index. Subsequently, we analyzed the gap probability, clumping index, and LAI estimates based on TLS and HemiView data in consideration of woody tissue (trunks). Although the clumping index estimated from TLS had better agreement (R-2 = 0.761) than that from HemiView, the change of angular distribution of the clumping index affected by the trunks from TLS data was more obvious than with the HemiView data. Finally, the exclusion of the trunks led to a reduction in the average LAI by similar to 19.6% and 8.9%, respectively, for the two methods. These results also showed that the detection of woody tissue was more helpful for the estimation of clumping index distribution. Moreover, the angular distribution of the clumping index is more important for the LAI estimate than the average clumping index value. We concluded that woody tissue should be detected for the clumping index estimate from TLS data, and 3D information could be used for estimating the angular distribution of the clumping index, which is essential for highly accurate LAI field measurements

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

Determining leaf area index and leafy tree roughness using terrestrial laser scanning

Vegetation roughness, and more specifically forest roughness, is a necessary component in better defining flood dynamics both in the sense of changes in river catchment characteristics and the dynamics of forest changes and management. Extracting roughness parameters from riparian forests can be a complicated process involving different components for different required scales and flow depths. For flow depths that enter a forest canopy, roughness at both the woody branch and foliage level is necessary. This study attempts to extract roughness for this leafy component using a relatively new remote sensing technique in the form of terrestrial laser scanning. Terrestrial laser scanning is used in this study due to its ability to obtain millions of points within relatively small forest stands. This form of lidar can be used to determine the gaps present in foliaged canopies in order to determine the leaf area index. The leaf area index can then be directly input into resistance equations to determine the flow resistance at different flow depths. Leaf area indices created using ground scanning are compared in this study to indices calculated using simple regression equations. The dominant riparian forests investigated in this study are planted and natural poplar forests over a lowland section of the Garonne River in Southern France. Final foliage roughness values were added to woody branch roughness from a previous study, resulting in total planted riparian forest roughness values of around Manning's n = 0.170–0.195 and around n = 0.245–330 for in-canopy flow of 6 and 8 m, respectively, and around n = 0.590 and around n = 0.750 for a natural forest stand at the same flow depths

Terrestrial laser scanning for plot-scale forest measurement

Plot-scale measurements have been the foundation for forest surveys and reporting for over 200 years. Through recent integration with airborne and satellite remote sensing, manual measurements of vegetation structure at the plot scale are now the basis for landscape, continental and international mapping of our forest resources. The use of terrestrial laser scanning (TLS) for plot-scale measurement was first demonstrated over a decade ago, with the intimation that these instruments could replace manual measurement methods. This has not yet been the case, despite the unparalleled structural information that TLS can capture. For TLS to reach its full potential, these instruments cannot be viewed as a logical progression of existing plot-based measurement. TLS must be viewed as a disruptive technology that requires a rethink of vegetation surveys and their application across a wide range of disciplines. We review the development of TLS as a plotscale measurement tool, including the evolution of both instrument hardware and key data processing methodologies. We highlight two broad data modelling approaches of gap probability and geometrical modelling and the basic theory that underpins these. Finally, we discuss the future prospects for increasing the utilisation of TLS for plot-scale forest assessment and forest monitoring

Developing a dual-wavelength full-waveform terrestrial laser scanner to characterise forest canopy structure

The development of a dual-wavelength full-waveform terrestrial laser scanner to measure the three-dimensional structure of forest canopies is described, and field measurements used to evaluate and test the instrument measurement characteristics. The Salford Advanced Laser Canopy Analyser (SALCA) measures the full-waveform of backscattered radiation at two laser wavelengths, one in the near-infrared (1063 nm) and one in the shortwave infrared (1545 nm). The instrument is field-portable and measures up to nine million waveforms, at the two wavelengths, across a complete hemisphere above the instrument. SALCA was purpose-built to measure structural characteristics of forest canopies and this paper reports the first results of field-based data collection using the instrument. Characteristics of the waveforms, and waveform data processing are outlined, applications of dual wavelength measurements are evaluated, and field deployment of the instrument at a forest test site described. Preliminary instrument calibration results are presented and challenges in extracting useful information on forest structure are highlighted. Full-waveform multiple-wavelength terrestrial laser scanners are likely to provide more detailed and more accurate forest structural measurement in the future. This research demonstrates how SALCA provides a key step to develop, test and apply this new technology in a range of forest-related problems

Variability and bias in active and passive ground-based measurements of effective plant, wood and leaf area index

In situ leaf area index (LAI) measurements are essential to validate widely-used large-area or global LAI products derived, indirectly, from satellite observations. Here, we compare three common and emerging ground-based sensors for rapid LAI characterisation of large areas, namely digital hemispherical photography (DHP), two versions of a widely-used commercial LAI sensor (LiCOR LAI-2000 and 2200), and terrestrial laser scanning (TLS). The comparison is conducted during leaf-on and leaf-off conditions at an unprecedented sample size in a deciduous woodland canopy. The deviation between estimates of these three ground-based instruments yields differences greater than the 5% threshold goal set by the World Meteorological Organization. The variance at sample level is reduced when aggregated to plot scale (1 ha) or site scale (6 ha). TLS shows the lowest relative standard deviation in both leaf-on (11.78%) and leaf-off (13.02%) conditions. Whereas the relative standard deviation of effective plant area index (ePAI) derived from DHP relates closely to us in leaf-on conditions, it is as large as 28.14-29.74% for effective wood area index (eWAI) values in leaf-off conditions depending on the thresholding technique that was used. ePAI values of TLS and LAI-2x00 agree best in leaf-on conditions with a concordance correlation coefficient (CCC) of 0.796. In leaf-off conditions, eWAI values derived from DHP with Ridler and Calvard thresholding agrees best with TLS. Sample size analysis using Monte Carlo bootstrapping shows that TLS requires the fewest samples to achieve a precision better than 5% for the mean +/- standard deviation. We therefore support earlier studies that suggest that TLS measurements are preferential to measurements from instruments that are dependent on specific illumination conditions. A key issue with validation of indirect estimates of LAI is that the true values are not known. Since we cannot know the true values of LAI, we cannot quantify the accuracy of the measurements. Our radiative transfer simulations show that ePAI estimates are, on average, 27% higher than eLAI estimates. Linear regression indicated a linear relationship between eLAI and ePAI-eWAI (R-2 = 0.87), with an intercept of 0.552 and suggests that caution is required when using LAI estimates