4823843231

84

Agata Wencel, Piotr Wężyk, Michał Zasada

Identyfikacja drzew i określenie ich położenia

Podstawową sprawą w przypadku automatyzacji procesu analizy danych Udarowych jest identyfikacja poszczególnych drzew. Automatyczny proces identyfikacji drzew oparty jest zwykle na anaUzie poziomych wycinków danych pochodzących ze skanera. W analizie danych stosuje się transformację punktów (np. dwuwymiarową transformację Hougha) oraz wpasowanie łuków lub okręgów w grupy punktów (Aschoff i in. 2004). Grupę punktów przyjmuje się jako reprezentującą drzewo, jeżeli promień luku lub wpisanego okręgu jest większy niż minimalna wartość graniczna oraz gdy odchylenie standardowe

0    odległości punktów od luku lub okręgu jest mniejsze niż ustalona maksymalna wartość o_max. Środek okręgu definiuje współrzędne zidentyfikowanego drzewa. Opisany powyżej sposób może być zastosowany zarówno w przypadku skaningu przeprowadzonego z kilku punktów (kiedy dysponujemy danymi definiującymi pełen okrąg), jak i do wyników pojedynczego skanu, dostarczającego około 160° przekroju poprzecznego drzewa (Simonse i in. 2003, Hop-kinson i in. 2004, Bienert i in. 2006). Z kolei Pfeifer i Winterhalder (2004) oraz Pfeifer i in. (2004) opisali metodę automatycznego wyodrębniania drzew z trójwymiarowej chmury punktów za pomocą dopasowywania kolejnych walców do pnia. Dopasowanie oparte było na estymacji wykonanej nieliniową metodą najmniejszych kwadratów.

Automatyczna identyfikacja drzew na podstawie skanów laserowych pozwala między innymi na określenie zagęszczenia drzew w drzewostanie (Hopkinson

1    in. 2004), a zatem stanowić może źródło informacji umożliwiające stosowanie modeli wzrostu jako narzędzi wspomagających pomiar lasu.

W literaturze raportowane są bardzo różne wyniki identyfikacji drzew na powierzchniach próbnych oraz określania ich lokalizacji. Bienert i in. (2006) podają, że wszystkie drzewa na powierzchniach próbnych założonych w lesie mieszanym na terenie Saksonii zostały poprawnie zidentyfikowane na podstawie skaningu wykonanego z dwóch pozycji. Hopkinson i in. (2004) uzyskali dokładność identyfikacji drzew na poziomie 95-97% oraz średnio 2-metrowe przesuniecie lokalizacji drzew. Z kolei Thies i Spiecker (2004) raportują stosunkowo niewielki procent drzew zidentyfikowanych na podstawie skaningu laserowego: dla pojedynczych skanów wyniósł on 22%, a dla wielokrotnego skaningu 52%, a jednocześnie wskazują na bardzo dokładne określenie współrzędnych poszczególnych drzew. Wyniki te uzyskane jednak zostały na powierzchni próbnej założonej w drzewostanie mieszanym o złożonej strukturze pionowej, położonym na stromym stoku. Autorzy twierdzą, że w przypadku zastosowania skaningu laserowego w drzewostanach o prostszej strukturze wyniki powinny być znacznie lepsze.