Validation in the estimation of the height of young forest stands from aerial lidar data
Validation de l'estimation de la hauteur des jeunes peuplements à partir de données LiDAR aériennes
Abstract
We estimated the dominant height of beech regeneration stand relating LiDAR aerial data and field data. The nurnber of sample plots used was 101. LiDAR pulses were mode led using different metrics (percentiles, maximum and minimum, local maximum heights, etc) as exp lana tory variables. The uncertainty in the GPS location of the sample plots and the effect of the variation in the LiDAR retums density were evaluated in order to choose the most robust and stable model. The model using the 95th percentile as the independent variable was selected (RMSEcv= 0.79) and applied to the whole study area getting a mesh of plots with dominant height as the associated predictor variable. Two different mapping methods (since a circular plot mesh and since square plot mesh) are applied into a geographie information system to map the dominant height in the study area. The two methods evaluated are optimal for our work scale.
On a estimé la hauteur dominante de jeunes peuplements de hêtre en croisant l'information LiDAR aérienne et les données de terrain. A partir de 101 placettes de terrain, une série de métrique ont été extraites du nuage de points Lidar (percentiles, valeurs maximales et minimales, hauteurs de maxima locales, etc). Elles ont été utilisées comme les variables explicatives des modèles linéaires testés. L'incertitude du positionnement du GPS dans les placettes de terrain et l'effet de la variation de la densité de points Lidar ont été évalués afin de choisir le modèle le plus robuste et stable possible. Le modèle qui utilise le percentile 95 comme variable indépendante a été choisi (RMSEcv = 0.79) et appliqué à l'ensemble de la zone d'étude obtenant ainsi un maillage de placettes qui ont la hauteur dominante de prédiction comme donnée associée. Deux méthodologies de calcul de carte (maillage de placettes circulaires et carrées) ont été appliquées sous un système d'information géographique afm de cartographier l'ensemble de la zone d'étude. Les deux méthodologies de cartographie testées semblent optimales pour l'échelle de notre travail.
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