Processing full-waveform lidar data in an alpine coniferous forest: assessing terrain and tree height quality

International audienceSmall footprint full-waveform airborne lidar systems hold large opportunities for improved forest characterisation. To take advantage of full-waveform information, this paper presents a new processing method based on the decomposition of waveforms into a sum of parametric functions. The method consists of an enhanced peak detection algorithm combined with an advanced echo modelling including Gaussian and generalized Gaussian models. The study focussed on the qualication of the extracted geometric information. Resulting 3D point clouds were compared to the point cloud provided by the operator. 40 to 60 % additional points were detected mainly in the lower part of the canopy and in the low vegetation. Their contribution to Digital Terrain Models (DTMs), Canopy Height Models (CHMs) was then analysed. The quality of DTMs and CHM-based heights was assessed using eld measurements on black pine plots under various topographic and stand characteristics. Results showed only slight improvements, up to 5 cm bias and standard deviation reduction. However both tree crowns and undergrowth were more densely sampled thanks to the detection of weak and overlapping echoes, opening up opportunities to study the detailed structure of forest stands

Observing the Forest Canopy with a New Ultra-Violet Compact Airborne Lidar

We have developed a new airborne UV lidar for the forest canopy and deployed it in the Landes forest (France). It is the first one that: (i) operates at 355 nm for emitting energetic pulses of 16 mJ at 20 Hz while fulfilling eye-safety regulations and (ii) is flown onboard an ultra-light airplane for enhanced flight flexibility. Laser footprints at ground level were 2.4 m wide for a flying altitude of 300 m. Three test areas of ∼500 × 500 m2 with Maritime pines of different ages were investigated. We used a threshold method adapted for this lidar to accurately extract from its waveforms detailed forest canopy vertical structure: canopy top, tree crown base and undergrowth heights. Good detection sensitivity enabled the observation of ground returns underneath the trees. Statistical and one-to-one comparisons with ground measurements by field foresters indicated a mean absolute accuracy of ∼1 m. Sensitivity tests on detection threshold showed the importance of signal to noise ratio and footprint size for a proper detection of the canopy vertical structure. This UV-lidar is intended for future innovative applications of simultaneous observation of forest canopy, laser-induced vegetation fluorescence and atmospheric aerosols

Specification of technical parameters and sampling strategy for the design of new lidarsensors dedicated to forest mapping

Les forestiers ont besoin d'outils permettant de cartographier les essences, la hauteur, la structure ou la biomasse des peuplements. Même si le lidar aéroporté (light detection and ranging, détection et télémétrie par laser) ne permet pas de mesurer l'ensemble de ces variables, il permet d'accéder aux hauteurs et à la biomasse de manière rapide, précise et surtout spatialisée sur de grandes surfaces. Cependant, les lidars aujourd'hui utilisés en forêts n'ont pas été conçus spécifiquement pour étudier la végétation, et l'ajustement de leurs caractéristiques techniques est supposé permettre d'améliorer la précision des mesures. L'objectif de cette thèse est de déterminer des configurations de capteurs lidars dédiés à l'étude de la végétation forestière, et de proposer des méthodes d'extraction de paramètres forestiers adaptés aux différentes configurations. La capacité de différentes résolutions (taille d'empreinte et échantillonnage spatial), longueurs d'onde et modes d'enregistrement du signal retour à mesurer des paramètres forestiers (hauteurs et densité d'arbres, taille des couronnes et indirectement volume et biomasse) a été évaluée. Les études ont été menées de l'échelle de l'arbre jusqu'à celle du peuplement, sur des données expérimentales ou simulées. Dans une première partie, des méthodes de traitement de données lidars aéroportés classiques (scanneur, largeur du faisceau décimétrique, 5 mesures/m², laser proche infrarouge) ont été développées pour estimation la biomasse d'arbres individuels. Dans cette étude, l'apport de nouvelles données dites "full-waveform" (enregistrement du signal complet) a été démontré par rapport aux traditionnelles données multiéchos (extraction des échos les plus significatifs). Dans une seconde partie, une expérimentation avec un prototype lidar du Commissariat à l'Énergie Atomique (CEA) embarqué sur un ULM a été réalisée (profileur, largeur de faisceau de 2,4 m, espacement de 2,4 m entre deux mesures successives le long de la ligne de vol, laser ultraviolet). Sans permettre des mesures d'arbres individuels, cette configuration de capteur a permis d'étudier les variations de la structure des arbres à l'intérieur d'une placette forestière (30 m de diamètre). En validant l'utilisation d'un laser ultraviolet pour l'étude de la végétation, les résultats de cette expérience permettent d'envisager le développement de capteurs bifonctions atmosphère/végétation. Dans une troisième partie, des signaux lidars à larges empreintes (plusieurs dizaines de mètres au sol) ont été simulés par agrégation de signaux lidars aéroportés classiques. Une méthode de modélisation permettant d'étudier la dynamique supposée d'un signal lidar satellitaire dans différents types de forêts a été proposée. Elle apporte des informations utiles à la calibration de l'énergie à émettre pour une future mission satellitaire dédiée à la cartographie de forêts. Le principal problème avec les données à larges d'empreintes est la forte influence de la topographie sur la précision des mesures de hauteurs d'arbres en zones pentues. En conséquence, une méthode de correction de cet effet a été élaborée, permettant ainsi de mesurer les hauteurs d'arbres avec une précision jusqu'alors inenvisageable. Cette méthode a de plus ouvert de nouvelles perspectives dans l'estimation de la topographie sous la forêt, à partir de données lidars à larges empreintes.Foresters need tools to map the tree species, tree heights, stand structure and biomass. Although the airborne lidar (Light detection and ranging) technology does not give access to all these variables, it can provide quick, accurate and spatially explicit measurements of tree heights and biomass over large surfaces. However, lidar systems currently used have not been specially designed to performed vegetation studies. The adjustment of the technical characteristics of such systems is expected to improve the accuracy of retrieved forest parameters. Consequently, the objective of this thesis is to determine configurations of lidar sensors dedicated to the study of forest vegetation, and to propose methods designed to extract forest parameters depending on the different configurations. The ability of different resolutions (footprint size and spatial sampling), wavelengths and sampling modes of the backscattered signal to measure forest parameters (canopy height and density, crown size and also volume and biomass) was evaluated. The studies were conducted from tree to stand level, on experimental or simulated data. In a first part, we developed methods to process classic airborne lidar data (scanner system, tens of centimeter footprint, 5 measurements/m², near-infrared laser) for the estimation of the biomass of individual trees. In this study, we demonstrated the contribution of new data called "Full-waveform" (recording the entire signal) compared to traditional multi-echoes data (extraction of the most significant echoes). In a second part, we performed an experiment using a Comissariat of Energy Atomique (CEA)'s lidar prototype onboard an ultra-light aircraft (profiler system, 2.4 m footprint, 2.4 m spacing between two measurements along the flight line, ultraviolet laser). Such a configuration did not allow to measure individual trees, but we were able to study variations in forest structure at the plot level (30 m diameter). Having demonstrated the ability of an ultraviolet lidar to perform vegetation studies, this sensor opens the way to the development of bi-functional lidar for both atmosphere and vegetation remote sensing. In a third part, large footprint lidar signals (tens of meters on the ground) were simulated from the aggregation of classical airborne lidar signals. We proposed a method for modeling the signal dynamics of satellite lidars in different forest types, in order to calibrate the energy to emit for a future space-borne mission. The main problem with large-footprint size is the strong influence of topography on accurate measurements of tree heights in steep areas. We consequently developed a method to correct this effect, thus increasing the accuracy of tree height retrieval. This approach also opened new perspectives in topography assessment from large-footprint data in forest environments

Spécification de paramètres techniques et stratégie d'échantillonnage pour la conception de nouveaux capteurs lidars dédiés à la cartographie de forêts

Foresters need tools to map the tree species, tree heights, stand structure and biomass. Although the airborne lidar (Light detection and ranging) technology does not give access to all these variables, it can provide quick, accurate and spatially explicit measurements of tree heights and biomass over large surfaces. However, lidar systems currently used have not been specially designed to performed vegetation studies. The adjustment of the technical characteristics of such systems is expected to improve the accuracy of retrieved forest parameters. Consequently, the objective of this thesis is to determine configurations of lidar sensors dedicated to the study of forest vegetation, and to propose methods designed to extract forest parameters depending on the different configurations. The ability of different resolutions (footprint size and spatial sampling), wavelengths and sampling modes of the backscattered signal to measure forest parameters (canopy height and density, crown size and also volume and biomass) was evaluated. The studies were conducted from tree to stand level, on experimental or simulated data. In a first part, we developed methods to process classic airborne lidar data (scanner system, tens of centimeter footprint, 5 measurements/m², near-infrared laser) for the estimation of the biomass of individual trees. In this study, we demonstrated the contribution of new data called "Full-waveform" (recording the entire signal) compared to traditional multi-echoes data (extraction of the most significant echoes). In a second part, we performed an experiment using a Comissariat of Energy Atomique (CEA)'s lidar prototype onboard an ultra-light aircraft (profiler system, 2.4 m footprint, 2.4 m spacing between two measurements along the flight line, ultraviolet laser). Such a configuration did not allow to measure individual trees, but we were able to study variations in forest structure at the plot level (30 m diameter). Having demonstrated the ability of an ultraviolet lidar to perform vegetation studies, this sensor opens the way to the development of bi-functional lidar for both atmosphere and vegetation remote sensing. In a third part, large footprint lidar signals (tens of meters on the ground) were simulated from the aggregation of classical airborne lidar signals. We proposed a method for modeling the signal dynamics of satellite lidars in different forest types, in order to calibrate the energy to emit for a future space-borne mission. The main problem with large-footprint size is the strong influence of topography on accurate measurements of tree heights in steep areas. We consequently developed a method to correct this effect, thus increasing the accuracy of tree height retrieval. This approach also opened new perspectives in topography assessment from large-footprint data in forest environments.Les forestiers ont besoin d'outils permettant de cartographier les essences, la hauteur, la structure ou la biomasse des peuplements. Même si le lidar aéroporté (light detection and ranging, détection et télémétrie par laser) ne permet pas de mesurer l'ensemble de ces variables, il permet d'accéder aux hauteurs et à la biomasse de manière rapide, précise et surtout spatialisée sur de grandes surfaces. Cependant, les lidars aujourd'hui utilisés en forêts n'ont pas été conçus spécifiquement pour étudier la végétation, et l'ajustement de leurs caractéristiques techniques est supposé permettre d'améliorer la précision des mesures. L'objectif de cette thèse est de déterminer des configurations de capteurs lidars dédiés à l'étude de la végétation forestière, et de proposer des méthodes d'extraction de paramètres forestiers adaptés aux différentes configurations. La capacité de différentes résolutions (taille d'empreinte et échantillonnage spatial), longueurs d'onde et modes d'enregistrement du signal retour à mesurer des paramètres forestiers (hauteurs et densité d'arbres, taille des couronnes et indirectement volume et biomasse) a été évaluée. Les études ont été menées de l'échelle de l'arbre jusqu'à celle du peuplement, sur des données expérimentales ou simulées. Dans une première partie, des méthodes de traitement de données lidars aéroportés classiques (scanneur, largeur du faisceau décimétrique, 5 mesures/m², laser proche infrarouge) ont été développées pour estimation la biomasse d'arbres individuels. Dans cette étude, l'apport de nouvelles données dites "full-waveform" (enregistrement du signal complet) a été démontré par rapport aux traditionnelles données multiéchos (extraction des échos les plus significatifs). Dans une seconde partie, une expérimentation avec un prototype lidar du Commissariat à l'Énergie Atomique (CEA) embarqué sur un ULM a été réalisée (profileur, largeur de faisceau de 2,4 m, espacement de 2,4 m entre deux mesures successives le long de la ligne de vol, laser ultraviolet). Sans permettre des mesures d'arbres individuels, cette configuration de capteur a permis d'étudier les variations de la structure des arbres à l'intérieur d'une placette forestière (30 m de diamètre). En validant l'utilisation d'un laser ultraviolet pour l'étude de la végétation, les résultats de cette expérience permettent d'envisager le développement de capteurs bifonctions atmosphère/végétation. Dans une troisième partie, des signaux lidars à larges empreintes (plusieurs dizaines de mètres au sol) ont été simulés par agrégation de signaux lidars aéroportés classiques. Une méthode de modélisation permettant d'étudier la dynamique supposée d'un signal lidar satellitaire dans différents types de forêts a été proposée. Elle apporte des informations utiles à la calibration de l'énergie à émettre pour une future mission satellitaire dédiée à la cartographie de forêts. Le principal problème avec les données à larges d'empreintes est la forte influence de la topographie sur la précision des mesures de hauteurs d'arbres en zones pentues. En conséquence, une méthode de correction de cet effet a été élaborée, permettant ainsi de mesurer les hauteurs d'arbres avec une précision jusqu'alors inenvisageable. Cette méthode a de plus ouvert de nouvelles perspectives dans l'estimation de la topographie sous la forêt, à partir de données lidars à larges empreintes

Developing and Validating a Predictive Model of Measurement Uncertainty for Multi-Beam Lidars: Application to the Velodyne VLP-16

International audienceA key feature for multi-sensor fusion is the ability to associate, to each measured value, an estimate of its uncertainty. We aim at developing a point-to-pixel association based on UAV-borne LiDAR point cloud and conventional camera data to build digital elevation models where each 3D point is associated to a color. In this paper, we propose a convenient uncertainty prediction model dedicated to multi-beam LiDAR systems with a new consideration on laser diode stack emitted footprints. We supplement this proposition by a novel reference-free evaluation method of this model. This evaluation method aims at validating the LiDAR uncertainty prediction model and estimating its resolving power. It is based on two criteria: one for consistency, the other for specificity. We apply this method to the multi-beam Velodyne VLP-16 LiDAR. The sensor's prediction model validates the consistency criterion but, as expected, not the specificity criterion. It returns coherently pessimistic prediction with a resolving power upper bounded by 2 cm at a distance of 5 m

Épaisseur d'eau minimale mesurable en rivière sur fronts d'ondes lidar simulés

International audienceBathymetry on continental hydrographic networks is up to now limited to small areas. This hampers exhaustive hydrological or ecological studies on hydrographic networks at management scales. To enlarge rivers bathymetry surveys, bathymetric, i.e. green LiDAR appears as an interesting tool. But if this technique has been widely used for coastal surveys, very few studies focus on water depth measurement quality and limits, in particular for rivers. We aimed here to assess the utility of LiDAR for bathymetry on rivers, in particular the minimum water depth H inf we can theoretically measure with LiDAR, depending on LiDAR system and surface water characteristics. To do so, we developed a model depending on LiDAR parameters and introducing specificities for rivers (roughness and longitudinal slope for water surface). Then, we assessed from a set of simulated full waveforms the inferior limit H inf. In case of mean rough and no longitudinal slope for water surface, a minimum water depth of H inf = 0.41 m has been found with the 95 % confidence interval [0.31, 0.45]. Some additional tests using different rugosity values show that a lowly significant rugosity optimum exists. These first results have to be experimentally validated then it could be extended to study the minimum water depth or depth measure quality sensitivities to LiDAR system and water surface parameters.La connaissance de la bathymétrie et de la topographie des surfaces continentales immergées est limitée par les techniques actuelles en terme de couverture spatiale, pour des problèmes d'accessibilité et de plage de mesures. Ces limites ont des conséquences directes sur les possibilités d'études hydrauliques et écologiques aux échelles de gestion des eaux continentales. Pour cartographier la bathymétrie sur de grands linéaires de rivières, le LiDAR 1 Bathymétrique peut apparaître une technique de télédétection prometteuse. Cependant, s'il existe des références sur la précision et les limites des mesures par cette technique dans le cadre des zones littorales, peu de références existent sur les eaux continentales. Afin de juger de l'utilité du LiDAR bathymétrique sur rivière, cette étude cherche à estimer la profondeur d'eau minimale Hinf, que l'on peut théoriquement détecter par LIDAR en fonction de caractéristiques de la rivière, notamment de la surface de l'eau (rugosité, pente longitudinale). Pour ce faire, un modèle de train d'ondes LiDAR vert, à partir de paramètres du système LiDAR et de la rivière, a été développé. Un ensemble de trains d'ondes a été simulé suivant ce modèle et une méthodologie d'estimation de la limite recherchée Hinf, est proposée. Pour un premier jeu de paramètres de référence (pente nulle et rugosité moyenne de la surface de l'eau), l'épaisseur d'eau minimale théoriquement mesurable est Hinf = 0.41 m avec pour intervalle à 95 % [0.31, 0.45]. D'autres valeurs de rugosité ont été testées et laissent apparaître un optimum de rugosité peu significatif. La méthodologie développée , une fois validée sur des données expérimentales, pourrait être étendue pour étudier la sensibilité de Hinf et de la mesure bathymétrique à une gamme plus large de paramètres de la surface de l'eau et du système LiDAR. Abstract Bathymetry on continental hydrographic networks is up to now limited to small areas. This hampers exhaustive hydrological or ecological studies on hydrographic networks at management scales. To enlarge rivers bathymetry surveys, bathymetric, i.e. green LiDAR appears as an interesting tool. But if this technique has been widely used for coastal surveys, very few studies focus on water depth measurement quality and limits, in particular for rivers. We aimed here to assess the utility of LiDAR for bathymetry on rivers, in particular the minimum water depth Hinf we can theoretically measure with LiDAR, depending on LiDAR system and surface water characteristics. To do so, we developed a model depending on LiDAR parameters and introducing specificities for rivers (roughness and longitudinal slope for water surface). Then, we assessed from a set of simulated full waveforms the inferior limit Hinf. In case of mean rough and no longitudinal slope for water surface, a minimum water depth of Hinf = 0.41 m has been found with the 95 % confidence interval [0.31, 0.45]. Some additional tests using different rugosity values show that a lowly significant rugosity optimum exists. These first results have to be experimentally validated then it could be extended to study the minimum water depth or depth measure quality sensitivities to LiDAR system and water surface parameters

Experimental UAV Lidar Survey for morpho-sedimentary dynamics monitoring: application to French Catalan sandy coast

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