%0 Journal Article
%T Mapping tree genera using discrete LiDAR and geometric tree metrics Mapeo del g¨¦nero de ¨¢rboles usando LiDAR y m¨¦tricas geom¨¦tricas para ¨¢rboles
%A Connie Ko
%A Tarmo K Remmel
%A Gunho Sohn
%J Bosque (Valdivia)
%D 2012
%I Universidad Austral de Chile
%X Maps of tree genera are useful in applications including forest inventory, urban planning, and the maintenance of utility transmission line infrastructure. We present a case study of using high density airborne LiDAR data for tree genera mapping along the right of way (ROW) of a utility transmission line corridor. Our goal was to identify single trees that showed or posed potential threats to transmission line infrastructure. Using the three dimensional mapping capability of LiDAR, we derived tree metrics that are related to the geometry of the trees (tree forms). For example, the dominant growth direction of trees is useful in identifying trees that are leaning towards transmission lines. We also derived other geometric indices that are useful in determining tree genera; these metrics included their height, crown shape, size, and branching structures. Our pilot study was situated north of Thessalon, Ontario, Canada along a major utility corridor ROW and surrounding woodlots. The geometric features used for general classification could be categorized into five broad categories related to: 1) lines, 2) clusters, 3) volumes, 4) 3D buffers of points, and 5) overall tree shape that provide parameters as an input for the Random Forest classifier. Los mapas de g¨¦neros de ¨¢rboles son ¨²tiles para el inventario forestal, planificaci¨®n urbana y el mantenimiento de la infraestructura de l¨ªneas de transmisi¨®n. Se presenta un estudio de caso de uso de datos LiDAR de alta densidad para el mapeo de g¨¦neros de ¨¢rboles a lo largo del derecho de paso (ROW) de un corredor de l¨ªnea de transmisi¨®n. El objetivo de la investigaci¨®n fue identificar ¨¢rboles individuales que mostraban o pose¨ªan una amenaza potencial a la infraestructura de la l¨ªnea de transmisi¨®n. Mediante el uso de mapas tridimensionales de LiDAR se derivaron m¨¦tricas de ¨¢rboles que est¨¢n relacionadas con la geometr¨ªa de ¨¦stos (formas del ¨¢rbol). Por ejemplo, la direcci¨®n del crecimiento dominante de los ¨¢rboles es ¨²til para identificar ¨¢rboles que crecen inclinados hacia las l¨ªneas de transmisi¨®n. Tambi¨¦n se derivaron otras m¨¦tricas geom¨¦tricas que son ¨²tiles para determinar los g¨¦neros de los ¨¢rboles, tales como altura, forma de la copa, tama o y estructura de ramas. El ¨¢rea de estudio se ubic¨® al norte de Thessalon, Ontario, Canad¨¢, a lo largo de los principales corredores de ROW y en los bosques aleda os. Los atributos geom¨¦tricos usados para la clasificaci¨®n de los g¨¦neros fueron categorizados en cinco amplias clases: 1) l¨ªneas, 2) agrupamiento, 3) vol¨²menes, 4) amortiguamiento en 3D de puntos, y 5) forma
%K LiDAR a¨¦reo
%K mapeo de g¨¦nero de ¨¢rboles
%K geometr¨ªa de ¨¢rbol
%K clasificaci¨®n forestal aleatoria
%K Airborne LiDAR
%K tree genera mapping
%K tree geometry
%K Random Forest Classification
%U http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-92002012000300015