ROZDZIA XVII TECHNOLOGIE TELEDETEKCYJNE WSPOMAGAJ CE POMIARY WYMIANY CO POMIÊDZY ATMOSFER A EKOSYSTEMEM LEŒNYM

Pawe³ Strzeliñski Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Katedra Urz¹dzania Lasu Tomasz Zawi³a-NiedŸwiecki Instytut Badawczy Leœnictwa Janusz Olejnik Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Katedra Agrometeorologii ROZDZIA XVII TECHNOLOGIE TELEDETEKCYJNE WSPOMAGAJ CE POMIARY WYMIANY CO POMIÊDZY ATMOSFER A EKOSYSTEMEM LEŒNYM WSTÊP Jesieni¹ 007 roku Generalna Dyrekcja Lasów Pañstwowych uruchomi³a temat badawczy pt. Oszacowanie strumieni netto dwutlenku wêgla wymienianymi pomiêdzy ekosystemem leœnym a atmosfer¹. Projekt jest koordynowany przez Katedrê Agrometeorologii, przy wspó³pracy Katedry Urz¹dzania Lasu z Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu. Badania realizowane s¹ m.in. za pomoc¹ automatycznego systemu pomiarowego, umo liwiaj¹cego okreœlenie wielkoœci wymiany CO miêdzy lasem a atmosfer¹. Trzon tego systemu stanowi wie a pomiarowa, zlokalizowana w du ym kompleksie lasów sosnowych, na terenie Nadleœnictwa Tuczno (RDLP w Pile). Celem zgromadzenia odpowiednich zasobów danych wspomagaj¹cych analizy przep³ywów CO wykonano dodatkowe prace z wykorzystaniem najnowszych technologii teledetekcyjnych (Zawi³a-NiedŸwiecki i in. 006). W bezpoœrednim s¹siedztwie wie y pomiarowej, wykonano m.in. pomiary z wykorzystaniem naziemnego skanera laserowego, cyfrowe zdjêcia hemisferyczne, cyfrowe zdjêcia lotnicze oraz lotniczy skaning laserowy. Prowadzone w Tucznie pomiary wymiany CO miêdzy lasem a atmosfer¹ opieraj¹ siê g³ównie na metodzie kowariancji wirów (ang. eddy covariance) (Chojnicki i in. 009). Metoda ta sprawdza siê najlepiej na du ych ca³kowicie p³askich i homogenicznych (w sensie typu i struktury roœlinnoœci) obszarach. Wiedza na temat zró nicowania rzeÿby analizowanego terenu jest bardzo wa na, gdy nawet w niewielkich zag³êbieniach mo e dochodziæ do gromadzenia siê (zastoisk) dwutlenku wêgla, szczególnie w okresach bezwietrznych. Precyzyjn¹ 5

informacjê o lokalizacji takich miejsc (mo na tam zamontowaæ dodatkowe czujniki), zapewniæ mo e lotniczy skaning laserowy (ang. ALS airborne laser scanning). Zalet¹ tej szybkiej i precyzyjnej metody trójwymiarowego obrazowania powierzchni Ziemi, jest m.in. mo liwoœæ generowania Numerycznego Modelu Terenu (ang. DTM digital terrain model) b¹dÿ te Numerycznego Modelu Powierzchni Terenu (ang. DSM digital surface model) (np. Wack i Wimmer 00, Schardt i in. 004, Watt i in. 004, Bêdkowski i Mikrut 006, Hyyppä i in. 006). Dodatkowym atutem ALS jest mo liwoœæ praktycznego wykorzystania do okreœlania wybranych cech taksacyjnych drzewostanów takich, jak: liczba drzew (Popescu i in. 003), œrednia wysokoœæ drzewostanu (Hyyppä i in. 006; Persson i in. 00), pierœnicowe pole przekroju (Lefsky i in. 001; Means i in. 1999), stopieñ defoliacji (Solberg i in. 004), powierzchnia poszczególnych koron drzew (Koch i in. 006), mi¹ szoœæ zwi¹zana z cech¹ wysokoœci drzewa (Naesset 1997; Nilsson 1996; Hyyppä i in. 006), czy biomasa drzewostanów (Hyyppä i in. 006; Lefsky i in. 001; Popescu i in. 003). Pomiar i szacowanie wymienionych parametrów bardzo u³atwia wykonanie (równoczeœnie z laserowym skaningiem lotniczym) wysokorozdzielczych cyfrowych zdjêæ lotniczych (ang. high resolutions digital airborne photography) oraz integracja z ALS. Oprócz cyfrowej ortofotomapy i fotorealistycznego modelu 3D skutecznych narzêdzi w inwentaryzacji i monitoringu drzewostanów o prostej strukturze, uzyskuje siê dane umo liwiaj¹ce szereg pomiarów (m.in. Leckie i in. 003; Korpela 004; Kok i Wê yk 006). Doskona³ym uzupe³nieniem danych pozyskanych z poziomu lotniczego jest naziemny skaning naziemny (ang. TLS terrestrial laser scanning). Pozwala on na uzyskanie szczegó³owych informacji o parametrach poszczególnych drzew a tak e pionowej strukturze drzewostanu, a zw³aszcza: lokalizacji po³o enia drzewa, gatunku, wysokoœci drzewa, pierœnicy, mi¹ szoœci a tak e k¹ta ustawienia, liczby i gruboœci ga³êzi, jakoœci strza³y i w³aœciwoœci korony (Aschoff i in. 004; Pfeifer i in. 004; Thies i Spiecker 004; Watt i Donoghue 005). Przydatnoœæ danych z TLS, zw³aszcza w odniesieniu do badañ zwi¹zanych z obiegiem wêgla, opisuj¹ m.in. Henning i Radke (006), Danson i in. (006) oraz Zawi³a-NiedŸwiecki i in. (007). Najprostsz¹ i jednoczeœnie najtañsz¹ z zastosowanych w omawianym projekcie technologii jest cyfrowa fotografia hemisferyczna (ang. digital hemispherical photography). Bezpoœrednim efektem jej zastosowania mo e byæ ocena stopnia a urowoœci koron w drzewostanach oraz pomiar bezwzglêdnej iloœci œwiat³a docieraj¹cej do dna lasu, a w konsekwencji równie okreœlenie indeksu powierzchni liœciowej (Martens i in. 1993; Gower i in. 1999; Kucharik i in. 1998a, 53

1998b; Hyer i Goetz 004, Strzeliñski 006). W tym celu najczêœciej wykorzystuje o siê kamerê z obiektywem typu rybie oko (ang. fisheye), o k¹cie widzenia 180 (Englund i in. 000; Inoue i in. 004; Strzeliñski 008, Strzeliñski i Jagodziñski 009). CHARAKTERYSTYKA TERENU BADAÑ Zgodnie z regionalizacj¹ przyrodniczo-leœn¹ Nadleœnictwo Tuczno po³o one jest w I Krainie Ba³tyckiej, 3 Dzielnicy Pojezierza Wa³ecko-Myœliborskiego, w mezoregionach Pojezierza Wa³eckiego oraz Równiny Drawskiej. Warunki klimatyczne s¹ zwi¹zane g³ównie z oddzia³ywaniem powietrznych pr¹dów polarno-morskich i polarno-kontynentalnych. Ich efektem s¹ nastêpuj¹ce, œrednie parametry (Plan urz¹dzenia lasu, 005): o - œrednia temperatura roczna: +7,6 C, o - œrednia temperatura stycznia: -,1 C, o - œrednia temperatura lipca: 17, C, Ryc. 1. Lokalizacja Nadleœnictwa Tuczno na tle podzia³u administracyjnego Lasów Pañstwowych. 54

- d³ugoœæ okresu wegetacyjnego: 0 dni, - œrednia opadów rocznych: 573 mm, - przewa aj¹cy kierunek wiatrów: zachodni. G³ównym gatunkiem lasotwórczym na terenie Nadleœnictwa jest sosna zwyczajna (Pinus sylvestris L.) zajmuj¹ca 83,18% powierzchni. Udzia³ pozosta³ych gatunków nie przekracza 10%, a do najczêstszych nale ¹: brzoza brodawkowata (Betula pendula ROTH) (7,16%) i buk zwyczajny (Fagus sylvatica L.) (,30%). Najczêœciej drzewostany wystêpuj¹ na typie siedliskowym lasu (TSL) bór mieszany œwie y (BMœw) (49,9%). Licznie reprezentowane s¹ te siedliska boru œwie ego (Bœw) (5,1%) i lasu mieszanego œwie ego (LMœw) 19,9%. Du a czeœæ drzewostanów (ok. 54%) wystêpuje na gruntach porolnych. Mimo to, w wiêkszoœci przypadków (79,1%) sk³ad gatunkowych drzewostanów w Nadleœnictwie Tuczno jest zgodny z siedliskiem. Prawid³owa jest równie struktura klas wieku, a œredni wiek drzewostanów wynosi 51 lat. Lokalizacjê Nadleœnictwa Tuczno na tle podzia³u administracyjnego oraz regionalizacji przyrodniczo-leœnej przedstawia ryc. 1. Na lokalizacjê wie y pomiarowej (wspó³rzêdne: 53º 11' N oraz 16º 5' E) wybrano drzewostan w oddziale 195j na terenie Leœnictwa Martew w Nadleœnictwie Tuczno. Obszar ten nale y administracyjnie do Regionalnej Dyrekcji Lasów Pañstwowych w Pile (RDLP Pi³a). Lokalizacjê wie y na powierzchni badawczej oraz obszaru objêtego badaniami uzupe³niaj¹cymi (m.in. oddzia³ 196h) przedstawiaj¹ ryc. -3. Ryc.. Lokalizacja powierzchni badawczej na tle podzia³u powierzchniowego Nadleœnictwa Tuczno. 55

Ryc. 3. Zdjêcie lotnicze wykonane na terenie Nadleœnictwa Tuczno. Wyró niono po³o enie wie y do pomiarów CO w oddziale 195j. (fot. Geomar S.A.) Ryc. 4. Zakres nalotu na terenie Nadleœnictwa Tuczno. ród³o: pliki *.kml wyœwietlone w programie Gogle Earth. 56

METODY POMIAROWE Lotniczy skaning laserowy i ortofotomapa W celu pozyskania danych wysokoœciowych oraz utworzenia ortofotomapy terenu, w dniu wrzeœnia 008 roku wykonano lotniczy skaning laserowy oraz wysokorozdzielcze cyfrowe zdjêcia lotnicze (ryc. 4). Obok zbudowania numerycznego modelu terenu pozyskane dane s¹ wykorzystywane w celu oszacowania biomasy i innych cech biometrycznych drzew. Lotniczy skaning laserowy wykonano urz¹dzeniem Rigel LMS-Q560 (Riegl, Horn, Austria), przy za³o eniu gêstoœci skanowania minimum 4 pkt/m². Zdjêcia lotnicze wykonano kamer¹ cyfrow¹ DigiCAM H39 (IGI mbh Ingenieur-Gesellschaft fuer Interfaces, Kreutzal, Niemcy) z obiektywem o ogniskowej 50 mm, w kana³ach RGB, z rozdzielczoœci¹ przestrzenn¹ wynosz¹c¹ 9 cm (terenowa wielkoœæ piksela). Po przetworzeniu dok³adnoœæ materia³ów wynosi nie mniej ni : - pozioma (x, y) dla ortofotomapy ±0,5 m, - wysokoœciowa (h) dla skanowania ±0,0 m. Naziemny skaning laserowy Do precyzyjnych pomiarów wybranych parametrów drzew oraz odwzorowania mikrorzeÿby terenu wykonano naziemny skaning laserowy. Do tego celu wykorzystano urz¹dzenie FARO Laser Scanner LS HE880 (FARO, Lake Mary, Florida, USA). Skaning wykonano w dniach 7-8 sierpnia 008 oraz 4-6 wrzeœnia 008 roku, ³¹cznie na 71 punktach. Punkty zlokalizowano na transektach o d³ugoœci 100 m, skierowanych od wie y w kierunkach: N, S, E, W. Lokalizacjê punktów okreœlono przy pomocy odbiornika GPS (Trimlbe, GeoExplorer XT CE) (ryc. 5.). Do przetwarzania danych pochodz¹cych ze skaningu i pomiarów wykorzystano oprogramowanie dedykowane do skanera FARO LS FARO Scene v.4.1.10. (ryc. 6.). Cyfrowe zdjêcia hemisferyczne W efekcie analiz opartych na zdjêciach hemisferycznych spodziewane jest okreœlenie szeregu parametrów charakteryzuj¹cych strukturê koron drzew, takich jak przestrzenna zmiennoœæ ulistnienia czy biomasa aparatu asymilacyjnego (Strzeliñski i in. 008, Strzeliñski i Jagodziñski 009). Na wszystkich punktach, na których wykonywano naziemny skaning laserowy sfotografowano korony drzew z wykorzystaniem metody cyfrowych zdjêæ 57

Ryc. 5. Lokalizacja punktów pomiarowych wokó³ wie y, na których wykonano naziemny skaning laserowy i zdjêcia hemisferyczne na tle ortofotomapy. - adresy powierzchni z bazy danych Systemu Informatycznego Lasów Pañstwowych (SILP) - granice drzewostanów (pododdzia³ów) - lokalizacja punktów pomiarowych - lokalizacja wie y pomiarowej hemisferycznych (Strzeliñski 006, 008). Do zdjêæ hemisferycznych wykorzystano zestaw sk³adaj¹cy siê z kamery cyfrowej Canon EOS 5D (Canon Inc. Headquarters, Tokyo, Japan) oraz obiektywu Sigma 8 mm f/3.5 DG EX FISH EYE (Sigma Corporation, Tokyo, Japan). Na ka dym punkcie wykonano minimum 3 zdjêcia. Do analizy zdjêæ hemisferycznych wykorzystano oprogramowanie Gap Light Analyzer v..0 (http://www.rem.sfu.ca). Podstawowym celem analizy zdjêæ hemisferycznych by³o okreœlenie nastêpuj¹cych parametrów: - bezwzglêdna iloœæ œwiat³a bezpoœredniego i rozproszonego, - struktura zwarcia koron (a urowoœæ), - indeks powierzchni liœciowej (LAI), - zmiennoœæ przestrzenna ulistnienia okapu drzewostanu, - biomasa aparatu asymilacyjnego. 58

Ryc. 6. Obraz intensywnoœci punktów, bêd¹cy efektem skaningu laserowego za pomoc¹ FARO LS HE880. W tle widoczna wie a pomiarowa. Ryc. 7. Przyk³ad analizy zdjêcia hemisferycznego wykonanego w drzewostanie sosnowym, za pomoc¹ programu Gap Light Analyzer v..0. 59

Do analizy indeksu powierzchni liœciowej w programie GLA wykorzystuje siê o podstawowe parametry tzw. LAI 4 Ring (dla k¹ta pomiêdzy zenitem a 60 nad o horyzontem) oraz LAI 5 Ring (dla k¹ta pomiêdzy zenitem a 75 nad horyzontem) (ryc. 7). Systemy pomiarowe na wie y Za³o enia konstrukcyjne wie y zosta³y zaplanowane w taki sposób, aby podczas jej budowy nie zosta³o wyciête adne drzewo. Nie prowadzono te prac ziemnych (np. budowa fundamentów), które mog³yby spowodowaæ powa ne uszkodzenia systemów korzeniowych drzew. Ramowa konstrukcja wie y (o wysokoœci 34 m) zosta³a ustawiona na podeœcie z elbetowych p³yt (ryc. 8). Wykorzystano do tego celu niewielk¹ lukê w drzewostanie. Transport materia³ów i sprzêtu odbywa³ siê istniej¹c¹ wczeœniej sieci¹ dróg. G³ówne elementy systemu pomiarowego umieszczone s¹ obecnie na 4 m maszcie, zamontowanym na szczycie wie y. Sk³ada siê on z dwóch podstawowych elementów: analizator gazowy z otwart¹ œcie k¹ pomiarow¹ (Li 7500, Li-Cor, Lincoln, NE, USA) oraz anemometr soniczny (CSAT3, Campbell Scientific, Logan, UT, USA). Promieniowanie fotosyntetycznie czynne (PPFD) mierzone jest za pomoc¹ czujnika (SKP 15, Skye, UK). Wszystkie urz¹dzenia pod- ³¹czone s¹ do data loggera (CR5000, Campbell Scientific, Logan, UT, USA), jako jednostki wykonuj¹cej wstêpne obliczenia oraz przesy³aj¹cej dane do komputerów znajduj¹cych siê w kontenerowym pomieszczeniu przy wie y (ryc. 9). Ryc. 8. Ramowa konstrukcja wie y, ustawiona na podeœcie z elbetowych p³yt. (fot. P. Strzeliñski) 60

Ryc. 9. Systemy pomiarowe wie y, po prawej czujnik do promieniowania fotosyntetycznie czynnego (SKP 15, Skye), po lewej data logger (CR5000, Campbell Scientific). (fot. P. Strzeliñski) WYNIKI Indeks powierzchni liœciowej W drzewostanach objêtych pomiarami indeks powierzchni liœciowej waha siê w granicach od 0,96 do 1,50, przyjmuj¹c wartoœci œrednie odpowiednio (tabela 1.): o - dla LAI 4 Ring (obliczane dla k¹ta pomiêdzy zenitem a 60 nad horyzontem) 1,16 o - dla LAI 5 Ring (obliczane dla k¹ta pomiêdzy zenitem a 75 nad horyzontem) 1,5. Poniewa dla drzewostanów sosnowych rosn¹cych na terenie Polski praktycznie Tab. 1. Obliczenia dla podstawowych parametrów zdjêæ hemisferycznych wykonanych wokó³ wie y w Tucznie. ród³o: Chojnicki i in., 009. 61

nie ma danych porównawczych, to wyniki nale y odnieœæ do pomiarów wykonywanych za pomoc¹ LAI-000 Plant Canopy Analyzer. Porównanie to wykazuje jednak, e wyniki indeksu powierzchni liœciowej (LAI) ze zdjêæ hemisferycznych mog¹ byæ zani one (œrednio od 30 do 45%) w porównaniu do wyników uzyskanych za pomoc¹ LAI-000 PCA (Strzeliñski i Jagodziñski, 009). Szacowanie biomasy Zasobnoœæ grubizny badanych drzewostanów waha siê (w zale noœci wieku 3 drzew na powierzchniach pomiarowych) od 73 do 91 m /ha. S¹ to wartoœci nieco 3 wy sze od przeciêtnych, oszacowanych na 60 m /ha dla drzewostanów sosnowych Polski (w przedziale wieku od 50 do 57 lat) (http://bazy.ibles.waw.pl/bazy/ monitor/wyniki.html). Oszacowanie to zosta³o przeprowadzone w ramach pañstwowego monitoringu leœnego, a dane pochodz¹ z roku 1996. Zasobnoœæ badanych drzewostanów jest równie wy sza od przeciêtnej zasobnoœci drzewostanów dla Nadleœnictwa Tuczno, która w trakcie inwentaryzacji 3 ca³ego nadleœnictwa zosta³a oszacowana na 38 m /ha (przy ³¹cznej powierzchni leœnej 158 ha, drzewostany sosnowe zajmuj¹ 83,% powierzchni, a ich œredni wiek wynosi 51 lat) (Plan urz¹dzenia lasu, 005). Bardziej precyzyjne oszacowanie biomasy badanych drzewostanów zostanie przeprowadzone w oparciu o analizy danych z lotniczego i naziemnego skaningu laserowego. Pomiary CO Wykorzystywana metoda kowariancji wirów pozwoli³a na stwierdzenie, e w analizowanym 008 roku, 54-letni drzewostan sosnowy, rosn¹cy na gruncie porolnym zakumulowa³ oko³o 30045 kg CO w przeliczeniu na 1 ha powierzchni leœnej (ryc. 10). PODSUMOWANIE Wykorzystanie omówionych metod teledetekcyjnych w szacowaniu wymiany CO pomiêdzy lasem i atmosfer¹ znajduje siê dopiero na wstêpnym etapie. Zosta³y zgromadzone dane wyjœciowe, pochodz¹ce z pierwszego roku pomiarowego. W roku 009 planowany jest kolejny cykl prac terenowych, zmierzaj¹cy m.in. do tradycyjnych pomiarów drzew rosn¹cych wokó³ wie y. Zostanie równie powtórzony naziemny skaning laserowy i cyfrowe zdjêcia hemisferyczne. Zw³aszcza ta ostatnia metoda pozwoli na szybk¹ ocenê zmian, jakie zasz³y na przestrzeni roku w strukturze zwarcia koron. 6

Ryc. 10. Akumulacja CO przez ekosystem leœny wokó³ wie y pomiarowej w Tucznie zarejestrowana w ci¹gu 008 roku. (Ÿród³o: Chojnicki i in. 008). W kolejnym roku pomiarowym (010) planowane jest wykonanie ciêæ pielêgnacyjnych (oko³o 0% drzew), co pozwoli na jeszcze bardziej precyzyjne pomiary biomasy pojedynczych drzew. Jeszcze wiêksz¹ korzyœci¹ bêdzie mo liwoœæ przeœledzenia wp³ywu takich zabiegów na zmiany w wymianie gazów (zw³aszcza CO ) pomiêdzy ekosystemem i atmosfer¹. Dotychczas prowadzone pomiary za pomoc¹ systemu analizuj¹cego wymianê CO pomiêdzy ekosystemem leœnym a atmosfer¹, wokó³ wie y w Nadleœnictwie Tuczno jednoznacznie wskazuj¹ na znaczne iloœci akumulowanego wêgla w biomasie roœlin, w szczególnoœci w ich czêœciach zdrewnia³ych. Uzyskany wynik ponad 30 ton CO na 1 ha, jest wartoœci¹ wysok¹ i wskazuje na du y potencja³ œredniowiekowych drzewostanów sosnowych (czyli jeszcze intensywnie przyrastaj¹cych), w szczególnoœci rosn¹cych na gruntach porolnych, jako reduktora emisji dwutlenku wêgla. Wynik taki musi byæ oczywiœcie zweryfikowany, co zostanie osi¹gniête m.in. w trakcie kolejnych lat pomiarów i analiz w Tucznie, a tak e w ramach innych projektów badawczych. Jednym z takich projektów, gdzie innymi metodami (ale równie dok³adnymi), analizuje siê akumulacjê CO przez ekosystemy leœne (tak e 63

lite drzewostany sosnowe) jest projekt badawczy pt.: Bilans wêgla w biomasie drzew g³ównych gatunków lasotwórczych Polski. Projekt ten, równie realizowany na zlecenie Dyrekcji Generalnej Lasów Pañstwowych, przewiduje opracowanie w latach 007-010 kompleksowej metody (opartej m.in. na polskich równaniach allometrycznych dla 8 g³ównych gatunków drzew i 13 najpospolitszych krzewów) szacowania zasobów wêgla w biomasie ekosystemów leœnych (Jagodziñski i Strzeliñski 007). Projekt ten, jak równie omawiany w niniejszym opracowaniu bêd¹ po zakoñczeniu znakomitym Ÿród³em wiedzy na temat zdolnoœci poch³aniania CO przez ekosystemy leœne Polski. LITERATURA 1. Aschoff, T., Thies, M., Spiecker, H. 004. Describing forest stands using terrestrial laser-scanning. International Archives of Photogrammetry. Remote Sensing and Spatial Information Sciences Vol. XXXV, Comm. 5, s. 37-41.. Bêdkowski K., Mikrut S. 006. Wstêpna analiza przydatnoœci wielospektralnych zdjêæ lotniczych do fotogrametrycznej inwentaryzacji struktur przestrzennych w drzewostanach. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 14, Bia³obrzegi 004. http://www.sgp.geodezja.org.pl/ptfit/wydawnictwa/ bialobrzegi/bialobrzegi004/60-bedkowski.doc 3. Chojnicki B.H., Urbaniak M., Danielewska A., Olejnik J., Strzeliñski P. 009. Carbon sequestration measurements of post cropland pine afforestation in Poland. Silva Fennica, w druku. 4. Danson F.M., Hetherington D., Morsdorf F., Koetz B., Allgoewer B. 006. Three-dimensional forest cannopy structure from terrestrial laser scanning. [In:] Koukal T., Schneider W. (eds.): 3-D Remote Sensing in Forestry, Vienna. EARSeL SIG Forestry. ISPRS WG VIII/11. pp. 50-54. 5. Englund, S.R., O'Brien, J.J., Clark, D.B. 000. Evaluation of digital and film hemispherical photography and spherical densiometry for measuring forest light environments. Canadian Journal of Forest Research 30: 1999-005. 6. Gower, S.T., Kucharik, C.J., Norman, J.M. 1999. Direct and indirect estimation of leaf area index, fapar, and net primary production of terrestrial ecosystems. Remote Sensing and Environment 70: 9-51. 7. Henning G. H., Radtke P. J. 006. Ground-based laser imaging for assessing three-dimensional forest canopy structure. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 7, no. 1: 1349-1358. 64

8. Hyer, E.J., Goetz, S.J. 004. Comparison and sensitivity analysis of instruments and radiometric methods for LAI estimation: assessments from a boreal forest site. Agricultural and Forest Meteorology 1 (3-4): 157-174. 9. Hyyppä J., Yu X., Hyyppä H., Maltamo M. 006. Methods of airborne laser scanning for forest information extraction. In: Koukal T., Schneider W. (eds.): 3-D Remote Sensing in Forestry, Vienna. EARSeL SIG Forestry SIG Forestry. ISPRS WG VIII/11: 63-78. 10. Inoue, A., Yamamoto, K., Mizoue, N., Kawahara, Y. 004. Effects of image quality, size and camera type on forest light environment estimates using digital hemispherical photography. Agricultural and Forest Meteorology 16: 89-97. 11. Jagodziñski A.M., Strzeliñski P. 007. Bilans wêgla w ekosystemach leœnych. Œrodowisko, 15 (351): 1-. 1. Koch B., Diederhagen O., Straub Ch., Weinacker H. 006. Standwise delineation based on 3-D information from LIDAR. Proceedings 3-D Remote Sensing in Forestry,. In: Koukal T., Schneider W. (eds.): 3-D Remote Sensing in Forestry, Vienna. EARSeL SIG Forestry SIG Forestry. ISPRS WG VIII/11: 1-14. 13. Kok R., Wê yk P. 006. Process development and sequential image classification for automatic mapping using case studies in forestry. Workshop on 3D Remote Sensing in Forestry, Wieden, Austria. 14. Korpela I. 004. Individual tree measurements by means of digital aerial photogrammetry. Silva Fennica Monographs 3. 15. Kucharik, C.J., Norman, J.M., Gower, S.T. 1998a. Measurements of branch area and adjusting leaf area index indirect measurements. Agricultural and Forest Meteorology 91: 69-88. 16. Kucharik, C.J., Norman, J.M., Gower, S.T. 1998b. Measurements of leaf orientation, light distribution and sunlit leaf area in a boreal aspen forest. Agricultural and Forest Meteorology, 91: 17-148. 17. Leckie D.G., Gougeon F., Hill, D., Quinn R., Armstrong L., Shreenan R. 003. Combined highdensity LIDAR and multispectral imagery for individual tree crown analysis. Canadian Journal of Remote Sensing, 5: 633-649. 18. Lefsky M., Cohen W., Harding D., Parker G., Acker S., Gower S. 001. Lidar remote sensing of aboveground biomass in three biomes. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Volume XXXIV, part 3/W4, Annapolis, pp. 6. 19. Martens, S.N., Ustin, S.L., Rousseau, R.A. 1993. Estimation of tree canopy leaf area index by gap fraction analysis. Forest Ecology Management 61: 91-108. 65

0. Means J., Acker S., Harding D., Blair B., Lefsky M., Cohen W., Harmon M., McKee W. 1999. Use of large-footprint scanning airborne LIDAR to estimate forest stand characteristics in the western Cascades of Oregon. Remote Sensing of Environment. 67: 98-308. 1. Naesset E. 1997. Estimating timber volume of forest stands using airborne laser scanner data. Remote Sensing of Environment 61: 46-53.. Nilsson M. 1996. Estimation of tree heights and stand volume using an airborne lidar system. Remote Sensing of Environment 56: 1-7. 3. Persson A., Holmgren J., Sodermann U. 00. Detecting and measuring individual trees using an airborne laser scanner. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 68 (9): 95-93. 4. Pfeifer N., Winterhalder D. 004. Modelling of Tree Cross Sections from Terrestrial Laser-Scanning Data with Free-Form Curves. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XXXVI, Part 8/W, s.76-81. 5. Plan urz¹dzenia lasu Nadleœnictwa Tuczno, na lata 005-014. 005. Biuro Urz¹dzania Lasu i Geodezji Leœnej. Maszynopis w Nadleœnictwie Tuczno. 6. Popescu S.C., Wynne R.H., Nelson R.F. 003. Measuring individual tree crown diameter with lidar and assessing its influence on estimating forest volume and biomass. Canadian Journal of Remote Sensing 5 (5): 564-577. 7. Schardt M., Hruby W., Hirschmugl M., Wack R., Franke M. 004. Comparison of aerial photographs and laser scanning data as methods for obtaining 3D forest stands parameters. In: Thies M., Koch B, Spiecker H., Weinacker, H.(eds.). Laser Scanners for Forest and Landscape Assessment. Proceedings of the ISPRS working group VIII/. Freiburg, Niemcy, October, 3-6 004. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Volume XXXVI, Part 8/W. 8. Solberg S., Næsset E., Lange H., Bollandsas O.M. 004. Remote sensing of forest health. In: Thies M., Koch B, Spiecker H., Weinacker H.(eds.) Laser Scanners for Forest and Landscape Assessment. Proceedings of the ISPRS working group VIII/. Freiburg, Niemcy, October, 3-6 004. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Volume XXXVI, part 8/W: 161-166. 9. Strzeliñski P. 006. Zastosowanie zdjêæ hemisferycznych w badaniach ekosystemów leœnych. Roczniki Geomatyki 4: 103-11. 30. Strzeliñski P. 008. Zdjêcia hemisferyczne. Las Polski 17/008: 34-35. 66

31. Strzeliñski P., Jagodziñski A.M., Wencel A., Zawi³a-NiedŸwiecki T. 008. Szacowanie zasobów wêgla w lasach z wykorzystaniem technik geomatycznych. [W:] Zawi³a-NiedŸwiecki T., Zasada M. (red.). Techniki geomatyczne w inwentaryzacji lasu potrzeby i mo liwoœci. Wydawnictwo SGGW. Warszawa, ss. 114-15. 3. Strzeliñski, P., Jagodziñski, A. 009. Zdjêcia hemisferyczne. [W:] Zawi³a -NiedŸwiecki, T., Zasada, M. (eds.). Techniki geomatyczne w inwentaryzacji lasu - przyk³ady zastosowañ praktycznych (red.). Wydawnictwo SGGW Warszawa. (w druku) 33. Thies M., Spiecker H. 004: Evaluation and Future Prospects of Terrestrial Laser-Scanning for Standardized Forest Inventories. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XXXVI, Part 8/W, s. 19-197. 34. Wack R., Wimmer A. 00. Digital Terrain Models from Airborne Laserscanner Data a Grid based approach. Proceedings of the ISPRS Commission III Symposium, Graz: 93-96. 35. Watt P.J., Donoghue D.N.M., Dunford R.W. 003: Forest Parameter Extraction Using Terrestrial Laser Scanning. Proc. ScandLaser Scientific Workshop on Airborne Laser Scanning of Forests, Umea, Sweden, s. 37-44. 36. Watt P.J., Donoghue D.N.M., McManus K.B., Dunford R.W. 004. Predicting forest height from IKONOS, LANDSAT and LiDAR data. Proc. of the ISPRS working group VII/ Laser-Scanners for Forest and Landscape Assessment, Freiburg, Niemcy. Int. Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XXXVI, part 8/W. 37. Zawi³a-NiedŸwiecki T., Miœcicki S., Zasada M., Wencel A. 006. Nowe kierunki pomiaru lasu z wykorzystaniem narzêdzi teledetekcyjnych. Roczniki Geomatyki, tom IV, Zeszyt 4, s. 155-168. 38. Zawi³a-NiedŸwiecki T., Strzeliñski P., Wencel A., Chirrek M. 007. Laserowy skaner naziemny w badaniach ekosystemów leœnych. [w:] Medyñska-Gulij B. i Kaczmarek L. (red.). Informacja geograficzna w kszta³towaniu i ochronie œrodowiska przyrodniczego. Poznañ, Wyd. Ornatus, s. 145-165. ród³a internetowe http://bazy.ibles.waw.pl/bazy/monitor/wyniki.html (dostêp z dnia 0.08.009) http://www.rem.sfu.ca/forestry/publications/downloads/gaplightanalyzer.htm (dostêp z dnia 0.08.009) 67