Original paper

Derivation of Dominant Height and Yield Class of Forest Stands by Means of Airborne Remote Sensing Methods

[Ermittlung der Oberhöhe und der Ertragsklasse von Waldstandorten mit Hilfe flugzeuggestützter Fernerkundungsmethoden]

Windisch, Katrin; Bronner, Günther; Mansberger, Reinfried; Koukal, Tatjana

Abstract

In forest management and planning there is a permanent need of up-to-date information on forest areas. Digital photogrammetry and airborne laser scanning (ALS) can provide 3-D information on the forest canopy over large areas. In particular, canopy height models (CHM) derived by subtracting the digital terrain model (DTM) from the digital surface model (DSM) provide promising possibilities to determine forest attributes, including tree/stand height and timber volume. In the current study, an ALS-based and a photogrammetric CHM (normalized using an ALS-DTM) were used to estimate forest growth between 2006 and 2011. It was investigated if the CHM can be used to derive dominant height and to estimate the yield power in terms of the yield class of a forest stand. Two approaches were tested. The first approach relies on the conventional input that is also used in the field, i.e. dominant height and stand age, with the tree height obtained from remote sensing data and the age of the stand by field measurement. In the second approach, the yield class was derived from dominant height and height growth, both obtained from remote sensing data. While with the first approach satisfying results could be achieved, the second approach was not successful. Yield class estimation is very sensitive to the input variable height growth, which could not be derived with sufficient accuracy from the CHMs used in the study. It is expected that in the future the estimation of yield class will be more accurate due to longer observation periods, e.g. 10 years, and due to the availability of CHM time series with more than two points in time.

Kurzfassung

Für die Bewirtschaftung forstlicher Ressourcen und eine vorausschauende Planung werden regelmäßig aktuelle Informationen über die zu bewirtschaftenden Flächen benötigt. Die digitale Photogrammetrie und Airborne Laserscanning (ALS) können räumliche Informationen über ausgedehnte Waldflächen liefern. Insbesondere bieten Kronenhöhen-Modelle (CHM) – berechnet aus der Differenz zwischen Oberflächen- (DSM) und Geländemodell (DTM) – vielversprechende Möglichkeiten zur Herleitung forstlicher Größen, wie z.B. Baum- oder Bestandeshöhe und Holzvorrat. In der vorliegenden Studie wurde ein ALS-basiertes und ein photogrammetrisch erzeugtes Kronenhöhenmodell (normalisiert mit einem ALS-basierten DTM) verwendet, um das Baumwachstum im Zeitraum 2006 bis 2011 zu ermitteln. Es wurde getestet, ob mit Hilfe des CHMs die Bestandesoberhöhe und die Ertragsleistung von Beständen in Form der Ertragsklasse ermittelt werden können. Dazu wurden zwei verschiedene Ansätze getestet. Im ersten Ansatz wurden die herkömmlichen Eingangsgrößen, wie sie auch bei der terrestrischen Aufnahme verwendet werden, herangezogen, nämlich Oberhöhe (fernerkundlich bestimmt) und Alter des Bestands (durch Stammbohrung bestimmt) Bei der zweiten rein fernerkundungsbasierten Methode wurde die Ertragsklasse aus Oberhöhe und Höhenzuwachs ermittelt. Während mit der ersten Methode zufriedenstellende Ergebnisse erzielt werden konnten, erwies sich die zweite Methode als nicht geeignet. Die Ermittlung der Ertragsklasse reagiert sehr sensitiv auf die Eingangsgröße Höhenzuwachs, welche aus den in der Studie verwendeten CHMs nur mit unzureichender Genauigkeit abgeleitet werden konnte. Es ist zu erwarten, dass künftig durch längere Beobachtungszeiträume, z.B. 10 Jahre, und bei Verwendung von Zeitreihen mit mehr als zwei Zeitpunkten eine Schätzung der Ertragsklasse mit höherer Genauigkeit möglich sein wird.

Keywords

canopy height modeldigital photogrammetrydigital surface modelforestryimage matching