Object structure
Title:

Naziemne skanowanie laserowe (TLS) jako narzędzie do szacowania nadziemnej biomasy roślinności torfowiskowej = Terrestrial laser scanning (TLS) as a tool for estimating above-ground biomass of peatbog vegetation

Subtitle:

Problemy Ekologii Krajobrazu = The Problems of Landscape Ecology, t. 38

Creator:

Affek, Andrzej : Autor ORCID ; Wolski, Jacek (1971– ) : Autor ORCID ; Solon, Jerzy (1954– ) : Autor ORCID

Publisher:

Polska Asocjacja Ekologii Krajobrazu ; Polska Akademia Nauk. Instytut Geografii i Przestrzennego Zagospodarowania im. Stanisława Leszczyckiego.

Place of publishing:

Warszawa

Date issued/created:

2014

Description:

Bibliogr. przy pracach ; 244 s. : il. (w tym kolor.) ; 24 cm ; Streszcz. prac w jęz. ang. ; Wstęp, spis treści i tyt. rozdz. również w jęz. ang.

Type of object:

Książka/Rozdział

Subject and Keywords:

biomasa nadziemna ; LiDAR ; gęstość chmury punktów ; Biebrzański Park Narodowy

Abstract:

The aim of the research, conducted in the Biebrza National Park (NE Poland) was the development and initial validation of an innovative, non-invasive method for estimating the biomass of peatbog vegetation using terrestrial laser scanning (TLS) technology. Due to the large diversity of plant species on wetlands and their small-individual volumes, generating surfaces (applicable to crops) or 3D shapes (applicable to trees) does not seem to be an appropriate solution in this case. It was recognized that for the implementation of the objective pursued, the best characteristics of the LiDAR-derived point cloud is the density of the points in a given volume. Validation measurements were taken for volumes, whose projection on the ground is a square 1×1 m. An algorithm of weighting the number of points was proposed that takes into account the distance from the ground-based scanner and other scanning parameters. The results were referred to the actual weight of the dry biomass, acquired by the classical invasive method (cutting, drying, weighing). Under certain assumptions, the results of this study proved to be very promising – the coefficient of determination R2 for the linear function reached a maximum value of 0,97. However, more field data is needed for the implementation of the proposed method to the continuous monitoring system of the above-ground biomass of non-forest vegetation.

References:

1. Borkowski A., Jóźków G., 2012. Ocena dokładności modelu 3d zbudowanego na podstawie danych skaningu laserowego – przykład Zamku Piastów Śląskich w Brzegu. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji 23, s. 37-47.
2. Ehlert D., Heisig M., 2013. Sources of angle-dependent errors in terrestrial laser scanner-based crop stand measurement. Computers and Electronics in Agriculture 93, s. 10-16.
3. Felicjano E.A., Wdowinski S., Potas M.D., 2014. Assessing Mangrove Above-Ground Biomass and Structure using Terrestrial Laser Scanning: A Case Study in the Everglades National Park. Wetlands 34, s. 955-968.
4. Fryśkowska A., Kędzierski M., 2010. Wybrane aspekty integracji danych naziemnego i lotniczego skaningu laserowego. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji 21, s. 97-107.
5. Höfle B., 2014. Radiometric Correction of Terrestrial LiDAR Point Cloud Data for Individual Maize Plant Detection. IEEE Geoscience And Remote Sensing Letters 11 (1), s. 94-98.
6. Hoffmeister D., Curdt C., Tilly N., Bendig J., 2011. 3D terrestrial laser scanning for field crop modeling. [w:] V. Lenz-Wiedemann, G. Bareth (red.), Proceedings on the Workshop of Remote Sensing Methods for Change Detection and Process Modelling. University of Cologne, Cologne, s. 17-22.
7. Hosoi F., Omasa K., 2009. Estimating vertical plant area density profile and growth parameters of a wheat canopy at different growth stages using three-dimensional portable lidar imaging. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 64 (2), s. 151-158.
8. Hurtt G.C., Dubayah R., Drake J., Moorcroft P.R., Pacala S.W. i in., 2004. Beyond potential vegetation: combining lidar data and a height-structured model for carbon studies. Ecological Applications 14 (3), s. 873-883.
9. Hyyppä J., Jaakkola A., Chen Y. i in., 2013. Unconventional LIDAR mapping from air, terrestrial and mobile. [w:] Proceedings of the Photogrammetric Week 2013, Stuttgart, Germany, 9-13 September 2013, s. 205-214.
10. Kamiński W., Bojanowski K., Dumalski A., Mroczkowski K., Trystuła J., 2008. Ocena możliwości wykorzystania skanera laserowego ScanStation firmy Leica w badaniu deformacji obiektów budowlanych. Czasopismo Techniczne 2, s. 139-147.
11. Kramarska R., Frydel J., Jegliński W., 2011. Zastosowanie metody naziemnego skaningu laserowego do oceny geodynamiki wybrzeża na przykładzie klifu Jastrzębiej Góry. Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego 446, s. 102-108.
12. Loudermilk E.L., Singhania A., Fernandez J.C., Jiers J.K., O'Brien J.J. i in., 2007. Application of Ground-Based LIDAR for Fine-Scale Forest Fuel Modeling. [w:] B.W. Butler, W. Cook (red.), The fire environment – innovations, management, and policy; conference proceedings. U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station, s. 515-523.
13. Lumme J., Karjalainen M., Kaartinen H., Kukko A., Hyyppä J. i in., 2008. Terrestrial laser scanning of agricultural crops. [w:] J. Chen, J. Jiang, H.-G. Maas (red.), Proceedings 37, B5, com. V, International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Beijing, s. 563-566.
14. Maciaszek J., 2008. Skanowanie laserowe jako nowa technologia inwentaryzacji i wizualizacji zabytkowych komór solnych. Gospodarka Surowcami Mineralnymi 24 (3/2), s. 197-212.
15. Olsoy P., Glenn N.F., Clark P.E., Derryberry D.R., 2014. Aboveground total and green biomass of dryland shrub derived from terrestrial laser scanning. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 88, s. 166-173.
16. Omasa K., Hosoi F., Konisi A., 2007. 3D lidar imaging for detecting and understanding plant responses and canopy structure. Journal of Experimental Botany 58 (4), s. 881-898.
17. Pirotti F., Guarnieri A., Vettore A., 2013. Vegetation filtering of waveform terrestrial laser scanner data for DTM production. Applied Geomatics 5 (4), s. 311-322.
18. Poręba M., 2009. Nowoczesne metody pomiarów mas ziemnych. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji 19, s. 351-361.
19. Rowell E., Seielstad C., 2012. Characterizing grass, litter, and shrub fuels in longleaf pine forest pre- and post-fire using terrestrial lidar. SilviLaser 2012, 16-19 September 2012 – Vancouver, Canada (www.researchgate.net/publication/259219142)
20. Seidel D., 2011. Terrestrial laser scanning. Applications in forest ecological research. Biodiversity and Ecology ser. B, 6, Göttingen Centre for Biodiversity and Ecology, Göttingen.
21. Straatsma M.W., Middelkoop H., 2006. Airborne laser scanning as a tool for lowland floodplain vegetation monitoring. Hydrobiologia 565, s. 87-103.
22. Suchocki C., 2009. Zastosowanie skanera naziemnego w monitorowaniu brzegów klifowych. Rocznik Ochrony Środowiska 11, s. 715-725.
23. Tilly N., Hoffmeister D., Aasen H., Brands J., Bareth G., 2014. Multi-temporal Crop Surface Models derived from terrestrial laser scanning for accurate plant height measurement and biomass estimation of barley. [w:] J. Bendig, G. Bareth (red.), Proceedings of the Workshop on UAVbased Remote Sensing Methods for Monitoring Vegetation. Kölner Geographische Arbeiten 94, s. 83-91.
24. Tilly N., Hoffmeister D., Cao Q., Huang S., Lenz-Wiedemann V. i in., 2014. Multitemporal crop surface models: accurate plant height measurement and biomass estimation with terrestrial laser scanning in paddy rice. Journal of Applied Remote Sensing 8 (1), (w druku).
25. Tilly N., Hoffmeister D., Schiedung H., Hütt C., Brands J. i in., 2014. Terrestrial laser scanning for plant height measurement and biomass estimation of maize. ISPRS Technical Commission VII Symposium, 29 September – 2 October 2014, Istanbul, Turkey, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-7, s. 181-187.
26. Tymków P., Borkowski A., 2010. Rekonstrukcja geometrii 3D krzewu na podstawie naziemnego skaningu laserowego. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji 21, s. 405-414.
27. Vazirabad Y.F., Karslioglu M.O., 2011. Lidar for Biomass Estimation. [w:] D. Matovic (red.), Biomass Detection, Production and Usage. InTech, Rijeka, s. 3-26.
28. Wang C., Menenti M., Stoll M.-P., Feola A., Belluco E. i in., 2009. Separation of Ground and Low Vegetation Signatures in LiDAR Measurements of Salt-Marsh Environments. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 47 (7), s. 2014-2023.
29. Wężyk P., Kozioł K., Glista M. i in., 2007. Terrestrial laser scanning versus traditional forest inventory. First results From the Polish forests. IAPRS, 36 Part 3 / W52. ISPRS Workshop on Laser Scanning 2007 and SilviLaser 2007, s. 424-429.
30. Wężyk P., Sroga R., Szwed P., Szostak M., Tompalski P. i in., 2009. Wykorzystanie technologii naziemnego skaningu laserowego w określaniu wybranych cech drzew i drzewostanów. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji 19, s. 447-457.
31. Wężyk P., Szostak M., Tompalski P., 2012. Określenie biomasy sosny zwyczajnej (Pinus sylvestris L.) w Puszczy Niepołomickiej na podstawie przestrzennego rozkładu chmury punktów naziemnego skaningu laserowego. Roczniki Geomatyki 10 (5), s. 79-91.
32. Zhang L., Grift T.E., 2012. A LIDAR-based crop height measurement system for Miscanthus giganteus. Computers and Electronics in Agriculture 85, s. 70-76.
33. Zlinszky A., Mücke W., Lehner H., Briese Ch., Pfeifer N., 2012. Categorizing Wetland Vegetation by Airborne Laser Scanning on Lake Balaton and Kis-Balaton, Hungary. Remote Sensing 4 (6), s. 1617-1650.

Relation:

Problemy Ekologii Krajobrazu

Volume:

38

Start page:

41

End page:

60

Resource type:

Tekst

Detailed Resource Type:

Artykuł

Format:

Rozmiar pliku 4,3 MB ; application/pdf

Resource Identifier:

9788361590552

Source:

CBGiOŚ. IGiPZ PAN, sygn. 151.035 ; click here to follow the link

Language:

pol

Language of abstract:

eng

Rights:

Prawa zastrzeżone - dostęp nieograniczony

Terms of use:

Zasób chroniony prawem autorskim. Korzystanie dozwolone w zakresie określonym przez przepisy o dozwolonym użytku.

Digitizing institution:

Instytut Geografii i Przestrzennego Zagospodarowania Polskiej Akademii Nauk

Access:

Otwarty

×

Citation

Citation style: