Hajnsek, Irena

Kugler, Florian

Papathanassiou, Konstantinos

Torano Caicoya, Astor

English

Institute of Transport Research:Publications

BOREAL FOREST BIOMASS CLASSIFICATION WITH TANDEM‐X STANDARD DEM ACQUISTIONS  Astor Toraño Caicoya a, Florian Kugler a, Irena Hajnsek a,b, Kostas Papathanassiou a  a German Aerospace Center (DLR), b ETH Zurich Boreal forests contain 1/3 of the Earth’s forest biomass. Due to their vastness and remoteness, satellite imagery is needed for global boreal forest biomass monitoring. The main existing Remote Sensing data are based on optical systems which are  limited  to qualitative classifications and generally  result  in an insufficient  number  of  forest  classes  (Forest/Non  Forest).  In  the  SIBERIA  project,  a  radar  approach, based  on  ERS/JERS  backscattering  and  ERS  interferometric  coherence, was  used  to  generate  a  land cover classification with three forest biomass classes (sensitive up to 81 Mg/ha) showing the potential of synthetic aperture radar (SAR) to map boreal forest biomass.  Now,  the  TanDEM‐X  (TDX)  mission  offers  again  interferometric  coherence  measurements.  X‐band interferometric coherence  is sensitive to forest structure and can therefore be used to  improve boreal forest biomass classifications. The TDX mission provides a global coverage  in  the operational DEM    in one polarization (HH).  Forest height  can be estimated  from  the  interferometric  coherence  (using  the Random Volume over Ground model (RVoG)). The interferometric coherence, in case of TDX comprises two main decorrelation contributions,  volume  and  noise  decorrelations.  Noise  decorrelation  is  calculated  from  the  antenna pattern  and  corrected  from  the  data.  Thus,  volume  coherence  can  be  assumed  to  be  the  only contribution to the interferometric coherence and forest height can be directly estimated from it. With  one  polarization  only  a  simplified  height  estimation  is  possible  assuming  an  exponential backscattering  function with a constant shape  factor. A performance analysis will show  the  impact of this assumption on the biomass classification. The possibility of using a second baseline is also analyzed. An extra baseline allows the estimation of the volume shape factor, improving the estimation sensitivity and  the  number  of  biomass  classes.  Effects  in  the  estimation  of  the  volume  shape  factor  when combining DEM acquisitions from summer and winter need to be considered.  Forest  biomass  is  estimated  from  forest  height  using  a  height‐to‐biomass  allometric  equation.  The accuracy  of  the  allometric  function  is  highest  for  forests  characterized  by  homogenous  structural conditions, like in the boreal region, but it is reduced for forests with highly diverse structures, or forests under  disturbances.  The  impact  of  the  allometry  in  the  biomass  classification  performance  is  also analyzed.  Two test‐sites are evaluated here: Krycklan  in middle Sweden, and Remningstorp  in southern Sweden. High resolution LiDAR data (2007) and the European thematic classification CORINE are used to validate the  biomass  classification  results. At  the  time  of  this  study  two  bistatic  acquisitions  acquired  in  the standard DEM mode,  in winter, and two experimental acquisitions,  in summer, were available. Further work with only standard DEM acquisitions will be done once these data are available. The boreal forest biomass classification obtained from TDX shows a good agreement with the validation biomass maps. Height estimation is the critical step in the biomass estimation with a correlation factor of  84%  in  Krycklan  and  77%  in  Remningstorp  and  a  standard  deviation  below  10%.  A  performance analysis accounting  for both  sources of deviation  (height and allometry  induced errors)  shows with a 95% confidence interval an optimum number of 4 biomass classes for a single baseline case and of 5 for the dual baseline. In our test sites the defined classes for the single baseline were the following: <10, 10‐50, 50‐150, >150 Mg/ha; and for the dual baseline: <10, 10‐75, 75‐150, 150‐250 and >250 Mg/ha. Longer baselines are more sensitive to biomass than shorter baselines, but if the baseline is too long saturation effects will appear.  Finally,  it will be shown that TDX boreal biomass classification maps can  improve thematic mapping  in forested  areas,  like  CORINE,  and  are  able  to  discriminate  between  different  biomass  levels  within defined CORINE classes. 

Boreal forest biomass classification with Tandem-X standard DEM aquistions

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Institute of Transport Research:Publications