MOŻLIWOŚCI WYKORZYSTANIA WYSOKOŚCIOWEGO MODELU KORON W BADANIACH ŚRODOWISKA LEŚNEGO

Transkrypt

1 KRZYSZTOF STEREŃCZAK MOŻLIWOŚCI WYKORZYSTANIA WYSOKOŚCIOWEGO MODELU KORON W BADANIACH ŚRODOWISKA LEŚNEGO POSSIBILITIES OF USING CROWN HEIGHT MODEL IN FOREST ENVIRONMENT RESEARCH Streszczenie Abstract Głównym celem niniejszego artykułu było zwrócenie uwagi na nowy, nieosiągalny do tej pory w takiej rozdzielczości wysokościowy model koron (WMK). Obecne doświadczenia wskazują na dużą przydatność powyższego modelu w określaniu takich parametrów drzew i drzewostanów, jak: wysokość, zasięg koron, liczba drzew, średnica koron i zwarcie koron. Model może być również cennym źródłem informacji jako tło map obrazowych. Słowa kluczowe: LIDAR, wysokościowy model koron (WMK), leśnictwo The main aim of presented study is to highlight utile of height resolution Crown Height Model (CHM) unattainable before. Recent experiences suggest height suitability CHM for extracting such tree and stand parameters as: height, crown extend, number of trees, crown diameter and canopy closure. Model can be as well a reasonable source of information as a background for Image Maps. Keywords: LIDAR, Crowns Height Model (CHM), forestry Mgr inż. Krzysztof Stereńczak, Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa, Wydział Leśny, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie.

2 Wstęp Lotniczy skaning laserowy LIDAR (Light Detection And Ranging) od ponad 30 lat wykorzystywany jest do badań środowiska leśnego [3]. Zastosowanie systemu GPS (Global Positioning System) oraz bezwładnościowego systemu nawigacyjnego (INS Inertial Navigation System) pozwoliło na zastosowanie powyższej technologii praktycznie w każdej części świata oraz uzyskanie wysokiej dokładności pomiaru. Polskie doświadczenia w wykorzystaniu lotniczego skanowania laserowego w leśnictwie są, jak dotąd, niewielkie. Cztery jednostki badawcze: Wydział Leśny Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie, Wydział Leśny Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu, Wydział Leśny SGGW w Warszawie oraz Instytut Badawczy Leśnictwa w Warszawie rozpoczęły niedawno badania w tej dziedzinie. Aktualnie pojawiają się pierwsze publikacje i doświadczenia w tym zakresie [1, 3, 5 7]. Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie pierwszych wniosków z zastosowania wysokościowego modelu koron (WMK) do określania wybranych charakterystyk drzewostanu. 2. Wysokościowy model koron Wysokościowy model koron uzyskuje się dla obszarów leśnych m.in. przez odjęcie wartości rzędnych wysokości Z, zapisanych w odpowiadających sobie pikselach z numerycznego modelu pokrycia terenu NMPT oraz numerycznego modelu terenu NMT (rys. 1). W literaturze anglojęzycznej jest on nazywany normalized Digital Surface Model (ndsm) numeryczny model różnicowy. Ponadto dla obszarów leśnych używa się także następujących nazw: wysokościowy model koron Canopy Height Model (CHM), Rys. 1. NMT (dolny model) i NMPT (górny model) powierzchni próbnej, materiały wyjściowe do uzyskania WMK. Widok 3D w programie TreesVis Fig. 1. DTM (lower model) and DSM (upper model) of sample plot, as a basic for CHM calculation. 3D view in TreesVis software

3 277 znormalizowany model koron normalized Canopy Model (ncm) lub numeryczny model koron (NMK) Digital Canopy Model (DCM), a także model powierzchni koron (MPK) Crown Surface Model (CSM). Niekiedy nie można jednoznacznie określić, jaką powierzchnię opisuje numeryczny model pokrycia terenu. Częściowo w jego skład wchodzą wierzchołki drzew, korony z dolnego piętra drzewostanu, części boczne koron, a nawet dno lasu. Zdarza się, że w zależności od użytego algorytmu przestrzenie między drzewami są w taki sposób interpolowane, że można odnieść wrażenie, iż pomiędzy nimi występuje niska roślinność drzewiasta. Rys. 2. Zależność przestrzenna pomiędzy wysokościowym modelem koron a danymi z lotniczego skanowania laserowego. Widok 3D w programie TreesVis Fig. 2. Spatial relation between Crown Height Model and row airborne LIDAR data. 3D view in TreesVis software Wiele czynników wpływa na dokładność odwzorowania koron drzew w opisywanym modelu. W pierwszej kolejności są to: gęstość chmury punktów, algorytmy interpolacyjne oraz rozdzielczość wykorzystanych modeli (NMT i NMPT). Wpływają one na ostateczny kształt wysokościowego modelu koron. Z zamieszczonych poniżej rys. 2 i 3 wynika, że numeryczny model pokrycia terenu jest pewnym uogólnieniem kształtu korony drzewa w porównaniu do jej odwzorowania przez dane z lotniczego skanowania laserowego. Dokładność opisu korony zależy przede wszystkim od rozdzielczości generowanego modelu.

4 278 Im większy jest piksel rastra, tym informacja o obiekcie jest bardziej ogólna (rys. 3). Ponadto interpolowany model nie osiąga wartości maksymalnych, charakterystycznych dla punktów LIDAR-owych. Ma to wpływ na zaniżanie obliczonej na jego podstawie wysokości drzew. Wysokościowy model koron ma pewną właściwość, która w dość istotny sposób odróżnia go od innych danych rastrowych. Dzięki temu, że bezwzględne wartości wysokości przypisane są do pikseli, opracowana na jego podstawie metoda segmentacji będzie zawsze możliwa do wykorzystania, o ile tylko zostanie dostarczony model o odpowiedniej rozdzielczości. Rys. 3. Różna szczegółowość opisu środowiska leśnego w zależności od użytej rozdzielczości WMK (rozdzielczość powyższych obrazów, odpowiednio: 1 m, 0,5 m i 0,25 m) Fig. 3. Different accuracy in description of forest environment in order to used CHM resolution (above images resolution: 1 m, 0,5 m and 0,25 m respectively) Wysokościowy model koron może stać się cennym tłem rastrowym w różnego rodzaju mapach obrazowych. Na rysunku 4 przedstawiono wybrany fragment drzewostanu jako tło warstwy obiektów podstawowych z mapy numerycznej LZD Rogów. Jak widać, zastosowany model daje pogląd na sytuację wysokościową oraz przestrzenny rozkład drzew na analizowanej powierzchni. Informacja ta jest wykorzystywana do automatycznej segmentacji drzewostanu na homogeniczne części, ale możliwości jej zastosowania są zdecydowanie większe. Rys. 4. WMK jako źródło mapy obrazowej (linie granice drzewostanów z leśnej mapy numerycznej) Fig. 4. CHM as a source for Image Maps generation (lines forest stands borders from Forest Digital Map)

5 279 Jedną z wad modelu jest to, że z jego zastosowaniem możliwe są analizy tylko najwyższej warstwy drzewostanu. Jednak w sytuacji, gdy w polskich lasach sosna stanowi ok. 60% drzewostanu, a pierwsze (najwyższe) piętro drzewostanu z reguły jest najistotniejsze z gospodarczego punktu widzenia, WMK może z powodzeniem stanowić podstawę analiz dla większej powierzchni kraju. 3. Dotychczasowe doświadczenia WMK wykorzystywany był w badaniach jednopiętrowych drzewostanów sosnowych. Na podstawie dotychczasowych badań można stwierdzić, że wraz ze wzrostem rozdzielczości WMK dokładność określania liczby drzew rośnie [5]. Dla sosny pospolitej na terenie Leśnego Zakładu Doświadczalnego w Rogowie najlepsze rezultaty uzyskano dla modeli o rozdzielczości 0,25 m i 0,5 m. Dokładność metody segmentacji określono na poziomie ok. 80%. Przy rozdzielczości 1 m dokładność metody spadła do 53%. Dzięki wykorzystaniu wysokościowego modelu koron możliwe było określenie takich parametrów drzew, jak: maksymalna i minimalna wysokość w obrębie segmentu reprezentującego koronę, maksymalna średnica oraz powierzchnia korony. Dodatkowo automatycznie usunięto z analiz powierzchnię gruntu. Wykorzystanie WMK pozwoliło na dokładne określenie zasięgu koron. Bazując na informacji o wysokości bezwzględnej zawartej w pikselach, wyłączono z dalszych analiz te części koron, które położone były poniżej połowy maksymalnej wysokości dla segmentu (rys. 5). Ostateczny kształt korony wykorzystany został w analizach. Powierzchnia wydzielona z dalszych analiz może być natomiast wykorzystana w określaniu zagęszczenia drzew na powierzchni lub do określania zwarcia. Rys. 5. Poprawienie wyników segmentacji na podstawie WMK Fig. 5. CHM as a source for single tree crowns segmentation improvements Wartości zapisane w WMK posłużyły również do automatycznego określenia wysokości drzew. Uzyskany wynik porównano z wynikami określania wysokości metodami stereo-fotogrametrycznymi [2]. Na uzyskaną wysoką korelację (R 2 = 0,95) pomiędzy wynikami nie miała wpływu rozdzielczość zastosowanego wysokościowego modelu koron. W obu pomiarach wysokości miały nieco niższe wartości w stosunku do wartości pomierzonych w terenie.

6 Uwagi końcowe Doświadczenia krajowe, jak i zagraniczne pokazują, że wysokościowy model koron może stać się istotnym źródłem informacji wykorzystywanym do wielu analiz. Doświadczenia krajów europejskich pokazują, że w niedługim czasie praktyka leśna, także w Polsce, będzie potrzebowała wielu informacji o lesie dostarczanych technikami zdalnymi. Inwentaryzacja naziemna staje się coraz droższa, a informacje dzięki niej zbierane mają charakter subiektywny. Trudno więc opierać się na nich w badaniach prowadzonych dla większych obszarów. Już dziś wydaje się ekonomicznie uzasadnione wprowadzanie do praktyki leśnej niektórych danych fotogrametrycznych i teledetekcyjnych. Ponieważ wysokościowy model koron powstaje w wyniku skanowania laserowego, jest on jeszcze produktem relatywnie drogim. Biorąc jednak pod uwagę, że pierwsze odbiorniki GPS kosztowały ok USD, wydaje się, że w niedługim czasie sytuacja ta ulegnie zmianie. W niniejszym artykule przedstawiono wyniki i doświadczenia, które uzyskano w ramach dwóch projektów naukowych: 2 P06L Zastosowanie lotniczego i naziemnego skaningu laserowego w analizie struktury przestrzennej i funkcjonowania lasów w krajobrazie, finansowanego przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego ze środków na naukę w latach oraz projektu badawczego pt. Opracowanie metody inwentaryzacji lasu opartej na integracji danych pozyskiwanych różnymi technikami geomatycznymi finansowanego przez Dyrekcję Generalną Lasów Państwowych. Obydwa projekty były koordynowane przez Wydział Leśny SGGW. Literatura [1] B ę dkowski K., Skanowanie laserowe i jego zastosowanie w leśnictwie, Roczniki Geomatyki 4, 2004, [2] B ę d k o w s k i K., A d a m c z y k J., B r a c h M., G z o w s k i P., K a r a s z k i e- w i c z W., K r a w c z y k A., M a r m o l U., M i k r u t S., M i ś c i c k i S., M o r a ń- da M., Olenderek H., Stereń czak K., Stę p n i e w s k i P., W a l o J., Z a- wadka R., Zastosowanie lotniczego i naziemnego skaningu laserowego w analizie struktury przestrzennej i funkcjonowania lasów w krajobrazie, Raport końcowy projektu badawczego 2 P06L 02229, Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa, SGGW w Warszawie, Warszawa [3] C h i r r e k M., W e n c e l A., S t r z e l i ń s k i P., S t e r e ń czak K, Zasada M., Zawił a-niedź wiecki T., Lotniczy skaning laserowy jako źródło danych dla systemu informacji przestrzennej nadleśnictwa, Roczniki Geomatyki 3, 2007, [4] Naesset E., Gobakken T., Holmgren J., Hyyppä H., Hyyppä J., M a l t a m o M., N i l s o n M., O l s s o n H., P e r s s o n A., S o d e r m a n U., Laser scanning of forest resources: the Nordic experience, Scandinavian Journal of Forest Research 19, 2004, [5] S t e r e ń czak K., Bę dkowski K., Weinacker H., Accuracy of crown segmentation and estimation of selected trees and forest stand parameters in order to resolution of used DSM and ndsm models generated from dense small footprint LIDAR data, ISPRS Congress, Pekin, Chiny 2008, w druku.

7 281 [6] Wang Y., Weinacker H., Koch B., Stereń czak K., LIDAR Point Cloud Based Fully Automatic 3D Singl Tree Modelling in forest and evaluations of the procedure, ISPRS Congress Pekin, Chiny 2008, w druku. [7] W ęży k P., Wprowadzenie do technologii skaningu laserowego w leśnictwie, Roczniki Geomatyki 4, 2006,