Most nations around the world have expressed significant concern in the climate change due to a rapid increase in green-house gases and thus reach an international agreement to control total amount of these gases for the mitigation of global warming. As the most important absorber of carbon dioxide, one of major green-house gases, forest resources should be more tightly managed with a means to measure their total amount, forest biomass, efficiently and accurately. Forest biomass has close relations with forest areas and tree height. Airborne LiDAR data helps extract biophysical properties on forest resources such as tree height more efficiently by providing detailed spatial information about the wide-range ground surface. Many researchers have thus developed various methods to estimate tree height using LiDAR data, which retain different performance and characteristics depending on forest environment and data characteristics. In this study, we attempted to investigate such various techniques to estimate tree height, elaborate their advantages and limitations, and suggest future research directions. We first examined the characteristics of LiDAR data applied to forest studies and then analyzed methods on filtering, a precedent procedure for tree height estimation. Regarding the methods for tree height estimation, we classified them into two categories: individual tree-based and regression-based method and described the representative methods under each category with a summary of their analysis results. Finally, we reviewed techniques regarding data fusion between LiDAR and other remote sensing data for future work.
Jong-Su, Yim;Dong-Hyeon, Kim;Chi-Ung, Ko;Dong-Geun, Kim;Hyung-Ju, Cho
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.2
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pp.99-110
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2023
In this paper, we propose a system termed ForestLi that can accurately estimate the diameter at breast height (DBH) and tree height using LiDAR point cloud data. The ForestLi system processes LiDAR point cloud data through the following steps: downsampling, outlier removal, ground segmentation, ground height normalization, stem extraction, individual tree segmentation, and DBH and tree height measurement. A commercial system, such as LiDAR360, for processing LiDAR point cloud data requires the user to directly correct errors in lower vegetation and individual tree segmentation. In contrast, the ForestLi system can automatically remove LiDAR point cloud data that correspond to lower vegetation in order to improve the accuracy of estimating DBH and tree height. This enables the ForestLi system to reduce the total processing time as well as enhance the accuracy of accuracy of measuring DBH and tree height compared to the LiDAR360 system. We performed an empirical study to confirm that the ForestLi system outperforms the LiDAR360 system in terms of the total processing time and accuracy of measuring DBH and tree height.
This study was carried out to investigate influence of tree height on vegetable growth, productivity, and labor input in 5 year old slender spindle 'Fuji'/M.9 apple trees planted with the tree space of $3.2{\times}1.2m$ and trained to the tree height of 2.5m in the apple orchard of Apple Research Station, NIHHS, RDA in Gunwi County, Korea. Tree height was extended to the tree height of 4.0m for two years. And then, the tree height was restricted to 2.5 (control), 3.0, 3.5, and 4.0m in 8th year. Yield per 10a was 46, 25, and 4% higher at the tree height of 4.0, 3.5, and 3.0m than at the tree height of 2.5m respectively in first year and 17, 12, and 10% higher respectively, indicating the taller tree, the higher yield. Soluble solid contents was highest in the height of 2.5m than in any other treatments for 2 years, but fruit skin color was not clear. Labor input was increased parallel with the increase of tree height, but yield per labor input was decreased. Gross income and net income per 10a were increased parallel with the increase of tree height in first year, but not increased in second year. In considering production, labor input, and economic efficiency, the optimum tree height of slender spindle 'Fuji'/M.9 apple planted with the tree space of $3.2{\times}1.2m$ was presumed to be 3.0~3.5m.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.4
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pp.441-448
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2010
This paper estimates the tree height using Airborne LiDAR that is obtained for each season to analyze its influence based on a canopyclosure and data fusion. The tree height was estimated by extracting the First Return (RF) from the tree and the Last Return (LR) from the surface of earth to assume each tree via image segmentation and to obtain the height of each tree. Each data on tree height that is collected from seasonal data and the result of tree height acquired from the data fusion were compared. A tree height measuring device was used to measure on site and its accuracy was compared. Also, its applicability on the result of fused data that is obtained through the Airborne LiDAR is examined. As a result of the experiment, the result of image segmentation for an individual tree was closer to the result of site study for 1 meter interval when compared to the 0.5 meter interval of point cloud. In case of the tree height, the application of fused data enables a closer site measurement result than the application of data for each season.
In December-January of 1996-1997 and 1997-1998, information was gathered about vertical distribution of foraging sites of tits in 34 flocks in coniferous and deciduous forests. There was a significant effect of forest type on the distribution of foraging sites of each species. Habitat was classified into 5 height layers vertically: ground, bushes (usually<1.5 m, up to 3 m), tree layer 1 (up to 1/3 of tree height), tree layer 2 (1/3-2/3 tree height). and tree layer 3 (>2/3 tree height). There were differences among species: great tit (Parus major) foraged mostly on the ground, coal tit (P. ater) and long-tailed tit (Acrocephalus caudatus) - on the highest tree layer, marsh tit (P. palustris) was often seen on bushes, and varied tit (P. varius) - in tree layer 2. Smaller species used upper and outer parts of trees. suggesting that, like in most other similar studies. larger dominant species prevented smaller species from using inner parts of trees.
Allometry, basal area equations, and volume equations were developed with various tree measurement variables for the major species, Quercus mongolica and Quercus variabilis, in Korean natural hardwood forests. For allometry models, the relationships between total height-DBH, crown width-DBH, height to the widest portion of the crown-total height, and height to base of crown-total height were investigated. Multiple regression methods were used to relate annual basal area growth to tree variables of initial size (DBH, total height, crown width) and relative size (relative diameter, relative height) as well as competition measures (competition index, crown class, exposed crown area, percent exposed crown area, live crown ratio). For tree volume equations, the combined-variable and Schumacher models were fitted with DBH, total height and crown width for both species.
This research aimed at developing a technique for estimating the tree height using BRF (Bi-directional Reflectance Factor) through the clarification of the relation between shape of the tree crown and the tree height and the relations between the shape of the tree crown and BRF. This paper, reports the results of analyses of data acquired by field measurements done to clarify relation between crown shape and tree height.
This research aimed at developing a technique for estimating the tree height using BRF (Bi-directional Reflectance Factor) through the clarification of the relation between shape of the tree crown and the tree height and the relations between the shape of the tree crown and BRF. This paper, reports the results of analyses of data acquired by field measurements done to clarify relation between crown shape and tree height.
Lim, Ye Seul;La, Phu Hien;Park, Jong Soo;Lee, Mi Hee;Pyeon, Mu Wook;Kim, Jee-In
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.6
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pp.605-614
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2015
Drone imaging, which is more cost-effective and controllable compared to airborne LiDAR, requires a low-cost camera and is used for capturing color images. From the overlapped color images, we produced two high-resolution digital surface models over different test areas. After segmentation, we performed tree identification according to the method proposed by , and computed the tree height and the canopy crown size. Compared with the field measurements, the computed results for the tree height in test area 1 (coniferous trees) were found to be accurate, while the results in test area 2 (deciduous coniferous trees) were found to be underestimated. The RMSE of the tree height was 0.84 m, and the width of the canopy crown was 1.51 m in test area 1. Further, the RMSE of the tree height was 2.45 m, and the width of the canopy crown was 1.53 m in test area 2. The experiment results validated the use of drone images for the extraction of a tree structure.
To make digital terrain data, automatic correlation matching by stereo airborne/satellite images has been researched. The result of automatic correlation matching has a limit on extracting exact ground height because of angle of sensor, tree of height. Therefore, the amount of editing works depend on the distribution of spatial feature in images as well as image quality. This paper shows that the automatic correlation matching result was affected by density and height of tree.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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