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Estimating and mapping forest structure diversity using airborne laser scanning data
Full text linkThe topic of this doctoral thesis is the investigation of the most effective approaches and techniques that can be used to predict and map indicators of forest structural diversity, in a perspective of a more comprehensive assessment, management and monitoring of biodiversity in forest environments.
The thesis is subdivided in two main sections, made up of five different but interdependent and organically connected studies, represented by as many published peer-reviewed original research articles, hereafter reported in Roman numerals as Studies I-V.
The first section comprises the studies I-II-III. The contents of this section set the basis of methods and know-how that are subsequently used to estimate and map forest structure diversity in Studies IV and V.
Several international cooperation projects has been stipulated in order to cope with the issue of the constantly loss of biodiversity at global scale, and because of the relevant influence that forest structure has on biodiversity, forest structure diversity needs to be to assessed and monitored on large areas.
In Study I is demonstrated how this achievement can be efficiently tackled coupling ground data, such as those measured during forest inventory surveys, and remotely sensed data, in particular the ones derived from airborne laser scanning (ALS), which has proved to be a reliable source to characterize forest structure. The specific case of Study I presents how ALS data support the estimates of a common forest parameter, in such case forest above ground biomass (AGB), using field data gathered in a novel two-phase tessellation stratified sampling (TSS) design.
In order to be used as a valid source of information for planning conservation strategies, along with the estimation, a detailed map showing the spatial patterns of structural diversity is of great usefulness. Study II presents an extensive meta-analysis carried out during the doctoral time frame where is demonstrated that the non-parametric k-NN is, among the others, the most used and effective technique to spatial predict and map forest attributes, alone or combined together to form synthetic indices. This technique can be further improved implementing an optimization step aimed to set the k-NN parameters in order to achieve the best prediction performance possible. Study III demonstrates that, if an optimization phase is carried out before running the k-NN procedure, the performance in the predictions improved sensibly.
In the second and last section, the methods experimented in the first section are applied in two different research studies. Study IV describes the use of ALS data and ground data for the areal estimate of mean values of two forest structural diversity indices in a model-assisted framework. Along with the areal estimates, the study proposes the calculation of the confidence intervals of such estimates and the mapping of the investigated indices. Study V is framed as a methodological paper that takes a step further than Study IV, showing how, using the capability of an optimized k-NN techniques in predict simultaneously different parameters, is possible to map a more comprehensive structural diversity index (SDI) combining different forest structural diversity indices.Il tema trattato in questa tesi di dottorato è l'acquisizione e applicazione degli approcci e delle tecniche più efficaci che possono essere utilizzati per stimare e mappare indicatori di diversità strutturale delle foreste, nell’ottica di una più completa valutazione, gestione e monitoraggio della biodiversità in ambienti forestali.
La tesi è suddivisa in due sezioni principali, costituite da cinque diversi ma interdipendenti e organicamente collegati studi, rappresentati da altrettanti articoli pubblicati su riviste soggette al processo di referaggio, di seguito riportati in numeri romani come Studi I-V.
La prima sezione comprende tre studi, Studio I-II-III. I contenuti di questa sezione forniscono le basi conoscitive che verranno successivamente applicate per la stima e la mappatura della diversità strutturale in ambito forestale negli studi della seconda sezione (Studi IV e V).
Diversi progetti di cooperazione internazionale sono stati stipulati al fine di far fronte al problema della costante perdita di biodiversità a livello mondiale, e data la rilevanza che la diversità strutturale delle foreste ha in termini di diversificazione degli habitat, un monitoraggio costante del suo status su grandi aree è di indubbia necessità.
Lo Studio I dimostra come questo risultato può essere affrontato in modo efficiente integrando dati a terra, come quelli rilevati durante le indagini di tipo inventariale, e da dati rilevati, in particolare quelli derivanti da scansione laser aerea (ALS), i quali hanno dimostrato di essere uno strumento affidabile nel caratterizzare la struttura del bosco. Nel caso specifico dello Studio I viene mostrato come i dati ALS vengano utilizzati nella stima di un comune attributo forestale come la biomassa epigea, utilizzando dati a terra rilevati secondo un originale schema di campionamento stratificato a due fasi.
Al fine di essere utilizzato come valida fonte di informazione per la pianificazione di strategie di conservazione, congiuntamente con la stima areale del parametro di interesse, una mappattura dettagliata che mostra come la diversità strutturale si distribuisce spazialmente è di grande utilità. Lo Studio II presenta una vasta meta-analisi e analisi bibliografica, effettuata durante il periodo il dottorato, in cui è mostrato come la tecnica parametrica della k-NN è, tra gli altri, quella più utilizzata ed efficace per la stima e spazializzazione di attributi forestali, sia come singolo attributo che come combinazione di essi, atti a formare indici sintetici. Questa tecnica può essere ulteriormente migliorata implementando una fase di ottimizzazione avente lo scopo di impostare i parametri del metodo k-NN per ottenere le migliori prestazioni possibili di stima. Lo Studio III scende nel dettaglio di questa fase, confermando che se l’ottimizzazione è effettuata prima di eseguire la procedura di k-NN, la performance nelle previsioni migliorata in maniera rilevante.
Nella seconda e ultima sezione, i metodi sperimentati nella prima sezione sono applicati in due diversi studi. Lo Studio IV descrive l'uso dei dati ALS e di quelli a terra per la stima del valori medi degli indici di diversità strutturali sull’area di studio, in un contesto dove le stime derivanti dal modello fungono da supporto migliorando la precisione della stima rispetto ad una stima basata solo sull’utilizzo dei dati rilevati a terra. Lo studio propone inoltre il calcolo degli intervalli di confidenza di tali stime e la mappatura degli indici esaminati. Lo Studio V è strutturato come un approccio metodologico, portandosi un passo avanti rispetto allo Studio IV. Questo è la sintesi di tutto ciò che è stato acquisito e applicato finora, e propone la mappattura e la stima di un indice sintetico di diversità strutturale (SDI) ottenuto tramite la capacità di un’ottimizzata k-NN nello stimare attributi di interesse in maniera simultanea, sintetizzandoli in un unico e più comprensivo indice di diversità strutturale.Dottorato di ricerca in Scienze agro-forestali, delle tecnologie agro-industriali e del territorio rurale. I sistemi forestali (XXVIII ciclo
Valutazione dell’impatto della gestione forestale sulla connettività ecologica a scala di paesaggio: l’esperienza del progetto LIFE09 ENV/IT/000078 - MANFORCBD
No full textMonitoraggio della naturalità delle foreste a scala paneuropea: il caso di studio dei boschi di faggio
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Statistical inference for forest structural diversity indices using airborne laser scanning data and the k-Nearest Neighbors technique
No full textPreserving air pollution forest archives accessible through dendrochemistry
No full textPlants are continuously exposed to human air pollution, absorbing pollutants in their tissues. Trees can store pollutants in wood, in the annual growth rings, retaining traces of pollutants in the environment. Information on past pollution events are archived by trees, which dendrochemistry, a dendrochronological science combined with chemistry, is able to access. Many authors have suggested that trees could complement the conventional environmental monitoring: a forest archive of pollution events. However, the implications of trees occurrence in polluted areas on planning and management have not yet been discussed. In this article, we investigate whether forest archives exist and whether they should be integrated into the network of existing monitoring stations. We use a case study, the Veneto region of Italy, one of the most polluted areas in Europe, to examine the occurrence of trees around 28 industrial plants retrieved from a European pollution register. We propose planning actions to develop the latent potential of these forest archives for environmental monitoring, which society may benefit. We follow three steps: (a) assessing the cover and composition of tree canopies around the industrial plants, (b) inventorying the existing artificial air monitoring stations in order to discover whether pollutants around the industrial plants are already monitored, (c) assessing land use patterns in order to identify which are the receptors of air pollution and enhance the forest archive in the future. These spatial analyses are conducted in a 1-km radius buffer with the industrial plant as the centre. Results show that forest archives are available, with cover and composition suitable for dendrochemistry studies. Artificial monitoring stations are too far from industrial plants or have been installed recently, unable to provide historical data. Trees are an alternative source of pollution data. Receptors of air pollution include a diversity of urban, rural and agricultural lands, where forest archives can be managed and conserved through a variety of actions. Environmental protection agencies should value these trees, preserving them and accessing the records held in this forest archive. Similar inventories must be promoted in other industrialised regions of the world even at larger scales. Studies like this one should also be incorporated into landscape or urban planning processes
Fusione di dati ALS e multispettrali per la derivazione di cartografie dei tipi forestali
No full textAnalisi e valorizzazione della viabilità forestale tramite G.I.S.: la foresta di Badia Prataglia (AR)
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Biomass Estimation of Xerophytic Forests Using Visible Aerial Imagery: Contrasting Single-Tree and Area-Based Approaches
No full textA large part of arid areas in tropical and sub-tropical regions are dominated by sparse xerophytic vegetation, which are essential for providing products and services for local populations. While a large number of researches already exist for the derivation of wall-to-wall estimations of above ground biomass (AGB) with remotely sensed data, only a few of them are based on the direct use of non-photogrammetric aerial photography. In this contribution we present an experiment carried out in a study area located in the Santiago Island in the Cape Verde archipelago where a National Forest Inventory (NFI) was recently carried out together with a new acquisition of a visible high-resolution aerial orthophotography. We contrasted two approaches: single-tree, based on the automatic delineation of tree canopies; and area-based, on the basis of an automatic image classification. Using 184 field plots collected for the NFI we created parametric models to predict AGB on the basis of the crown projection area (CPA) estimated from the two approaches. Both the methods produced similar root mean square errors (RMSE) at pixel level 45% for the single-tree and 42% for the area-based. However, the latest was able to better predict the AGB along all the variable range, limiting the saturation problem which is evident when the CPA tends to reach the full coverage of the field plots. These findings demonstrate that in regions dominated by sparse vegetation, a simple aerial orthophoto can be used to successfully create AGB wall-to-wall predictions. The level of these estimations’ uncertainty permits the derivation of small area estimations useful for supporting a more correct implementation of sustainable management practices of wood resources
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