Accurately measuring the biophysica

Accurately measuring the biophysical dimensions of urban trees, such as crown diameter, stem diameter, height, and biomass, is essential for quantifying their collective benefits as an urban forest. However, the cost of directly measuring thousands or millions of individual trees through field surveys can be prohibitive. Supplementing field surveys with remotely sensed data can reduce costs if measurements derived from remotely sensed data are accurate. This study identifies and measures the errors incurred in estimating key tree dimensions from two types of remotely sensed data: high-resolution aerial imagery and LiDAR (Light Detection and Ranging). Using Sacramento, CA, as the study site, we obtained field-measured dimensions of 20 predominant species of street trees, including 30-60 randomly selected trees of each species. For each of the 802 trees crown diameter was estimated from the aerial photo and compared with the field-measured crown diameter. Three curve-fitting equations were tested using field measurements to derive diameter at breast height (DBH) (r2 = 0.883, RMSE = 10.32 cm) from the crown diameter. The accuracy of tree height extracted from the LiDAR-based surface model was compared with the field-measured height (RMSE = 1.64 m). We found that the DBH and tree height extracted from the remotely sensed data were lower than their respective field-measured values without adjustment. The magnitude of differences in these measures tended to be larger for smaller-stature trees than for larger stature species. Using DBH and tree height calculated from remotely sensed data, aboveground biomass (r2 = 0.881, RMSE = 799.2 kg) was calculated for individual tree and compared with results from field-measured DBH and height. We present guidelines for identifying potential errors in each step of data processing. These findings inform the development of procedures for monitoring tree growth with remote sensing and for calculating single tree level carbon storage using DBH from crown diameter and tree height in the urban forest.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แม่นยำในการวัดขนาดทางกายภาพและชีวภาพของต้นไม้ในเมือง เช่นมงกุฎเส้นผ่าศูนย์กลาง เส้นผ่าศูนย์กลางลำต้น สูง ชี วมวล มีความสำคัญเชิงปริมาณประโยชน์รวมเป็นฟอเรสต์เป็นเมือง อย่างไรก็ตาม ค่าใช้จ่ายของวัดโดยตรงนับพันหรือนับล้านของต้นไม้แต่ละฟิลด์การสามารถห้ามปราม ฟิลด์การสำรวจข้อมูลจากระยะไกลรู้สึกเสริมสามารถลดต้นทุนถ้าวัดจากระยะไกลรู้สึกข้อมูลที่ถูกต้อง การศึกษานี้ระบุ และวัดข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในการประเมินมิติทรีคีย์รู้สึกไกลข้อมูลสองประเภท: LiDAR (ตรวจจับแสงและ Ranging) และภาพถ่ายทางอากาศความละเอียดสูง เราใช้ซาคราเมนโท แคลิฟอร์เนีย สถานศึกษา รับวัดฟิลด์มิติของพันธุ์เด่น 20 ถนนต้นไม้ รวมทั้งแต่ละสายพันธุ์ต้นไม้สุ่มเลือก 30-60 สำหรับแต่ละต้น 802 มงกุฎ เส้นผ่าศูนย์กลางประมาณจากภาพถ่ายทางอากาศ และเมื่อเทียบกับเส้นผ่านศูนย์กลางมงกุฎวัดฟิลด์ ทดสอบโดยใช้ฟิลด์การวัดเส้นผ่าศูนย์กลางที่ความสูงอก (DBH) ได้สมการเส้นโค้งที่เหมาะสมสาม (r2 = 0.883, RMSE = 10.32 ซม.) จากเส้นผ่าศูนย์กลางมงกุฎ ความถูกต้องของต้นไม้สูงที่สกัดจากรุ่น surface LiDAR คะแนนการเปรียบเทียบความสูงวัดฟิลด์ (RMSE = 1.64 เมตร) เราพบว่าความสูง DBH และต้นไม้จากการรู้สึกจากระยะไกลข้อมูลมีน้อยกว่าเขตข้อมูลที่มีวัดค่าโดยการปรับปรุง ขนาดของความแตกต่างในมาตรการเหล่านี้มีแนวโน้มจะ มีขนาดใหญ่สำหรับต้นไม้รูปร่างเล็กกว่าสายพันธุ์รูปร่างใหญ่ ใช้ DBH และต้นไม้ความสูงคำนวณจากข้อมูลจากระยะไกลรู้สึก ชีวมวลโผล่ (r2 = 0.881, RMSE = 799.2 kg) ถูกคำนวณสำหรับแต่ละต้น และเปรียบเทียบกับผลลัพธ์จากฟิลด์วัด DBH และความสูง เรานำเสนอแนวทางสำหรับการระบุข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในแต่ละขั้นตอนของการประมวลผลข้อมูล ค้นพบเหล่านี้แจ้งการพัฒนากระบวนการ สำหรับการตรวจสอบการเจริญเติบโตของต้นไม้กับไกล และ สำหรับการคำนวณเก็บคาร์บอนระดับต้นเดียวที่ใช้ DBH จากมงกุฎสูงเส้นผ่าศูนย์กลางและต้นไม้ในป่าเมือง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ถูกต้องวัดขนาดชีวฟิสิกส์ของต้นไม้ในเมืองเช่นเส้นผ่าศูนย์กลางมงกุฎเส้นผ่าศูนย์กลางลำต้นสูงและชีวมวลเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับปริมาณผลประโยชน์ส่วนรวมของพวกเขาเป็นป่าเมือง แต่ค่าใช้จ่ายโดยตรงของวัดพันหรือล้านของต้นไม้แต่ละบุคคลผ่านการสำรวจภาคสนามสามารถห้ามปราม เสริมสำรวจภาคสนามกับข้อมูลรู้สึกระยะไกลสามารถลดค่าใช้จ่ายถ้าวัดได้จากข้อมูลจากระยะไกลรู้สึกมีความถูกต้อง การศึกษาครั้งนี้ระบุขนาดข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในการประมาณขนาดของต้นไม้ที่สำคัญจากทั้งสองประเภทของข้อมูลจากระยะไกลรู้สึก: ความละเอียดสูงภาพถ่ายทางอากาศและ LiDAR (การตรวจจับแสงและตั้งแต่) ใช้ Sacramento, CA, เป็นเว็บไซต์การศึกษาเราได้รับข้อมูลขนาดวัดจาก 20 สายพันธุ์เด่นของถนนต้นไม้รวมทั้งต้นไม้ 30-60 สุ่มเลือกของแต่ละสายพันธุ์ สำหรับแต่ละขนาดเส้นผ่าศูนย์กลาง 802 มงกุฎต้นไม้เป็นที่คาดกันจากภาพถ่ายทางอากาศและเมื่อเทียบกับขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางมงกุฎเขตวัด สามสมการเส้นโค้งกระชับได้รับการทดสอบโดยใช้วัดสนามจะได้รับเส้นผ่าศูนย์กลางที่ความสูงระดับอก (DBH) (R2 = 0.883, RMSE = 10.32 ซม.) จากขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางมงกุฎ ความถูกต้องของความสูงของต้นไม้ที่สกัดจากแบบจำลองพื้นผิว LiDAR ตามถูกเมื่อเทียบกับความสูงเขตวัด (RMSE = 1.64 เมตร) เราพบว่า DBH และต้นไม้สูงที่สกัดจากข้อมูลจากระยะไกลรู้สึกต่ำกว่าค่าเขตวัดของตนโดยไม่ต้องปรับ ขนาดของความแตกต่างในมาตรการเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะมีขนาดใหญ่สำหรับต้นไม้ขนาดเล็กสูงกว่าสายพันธุ์ที่มีขนาดใหญ่ความสูง ใช้ DBH และต้นไม้สูงคำนวณจากข้อมูลจากระยะไกลรู้สึกชีวมวลเหนือพื้นดิน (R2 = 0.881, RMSE = 799.2 กิโลกรัม) ที่คำนวณได้สำหรับต้นไม้แต่ละบุคคลและเมื่อเทียบกับผลที่ได้จาก DBH สนามวัดและความสูง เรานำเสนอแนวทางในการระบุข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในขั้นตอนของการประมวลผลข้อมูลแต่ละ การค้นพบนี้แจ้งการพัฒนาวิธีการสำหรับการตรวจสอบการเจริญเติบโตของต้นไม้ที่มีการสำรวจระยะไกลและการจัดเก็บข้อมูลสำหรับการคำนวณคาร์บอนต้นไม้ระดับเดียวโดยใช้ DBH จากเส้นผ่าศูนย์กลางมงกุฎและความสูงของต้นไม้ในป่าในเมือง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ถูกต้องระยะทางชีวกายภาพของต้นไม้ในเมือง เช่น มงกุฎขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางลำต้น ความสูง และชีวมวล เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับค่าผลประโยชน์ร่วมของพวกเขาเป็นป่าในเมือง อย่างไรก็ตาม ต้นทุนโดยตรง วัดหลักพันหรือหลักล้านของต้นไม้แต่ละต้น ผ่านการสำรวจสามารถห้ามปราม รูปแบบการสำรวจ ด้วยข้อมูลจากระยะไกลสามารถลดต้นทุน ถ้าวัดได้จากระยะไกล ข้อมูลถูกต้อง การศึกษานี้ระบุและวัดข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในการประมาณขนาดคีย์ต้นไม้จากสองชนิดของข้อมูลจากดาวเทียมภาพถ่ายทางอากาศ LIDAR ( ภาพ : ความละเอียดสูงและตรวจจับแสงและระยะทาง ) โดยใช้ Sacramento , CA , การศึกษาเว็บไซต์ เรารับข้อมูลวัดมิติของ 20 ชนิดที่เด่นของถนนต้นไม้รวมถึง 30-60 สุ่มต้นไม้แต่ละชนิด สำหรับแต่ละของมงกุฎด้วยต้นไม้ขนาดประมาณได้จากภาพถ่ายทางอากาศ และเปรียบเทียบกับเขตวัดมงกุฎ เส้นผ่าศูนย์กลาง สามเส้นสมการที่เหมาะสมที่ใช้ในการทดสอบสนามที่จะได้รับการวัดเส้นผ่าศูนย์กลางระดับอก ( ไม้ ) ( R2 = 0.883 , RMSE = 10.32 ซม. ) จากมงกุฎเส้นผ่าศูนย์กลาง ความถูกต้องของความสูงของต้นไม้ที่สกัดได้จากแบบจำลองพื้นผิว lidar ใช้เทียบกับเขตวัดความสูง ( RMSE = 1.64 เมตร ) เราพบว่าขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางและความสูงของต้นไม้ที่สกัดจากข้อมูลจากระยะไกลต่ำกว่าค่าที่วัดสาขาของตนโดยไม่มีการปรับ ขนาดของความแตกต่างในมาตรการเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะมีขนาดใหญ่กว่าชนิดต้นไม้ความสูงความสูงใหญ่ การใช้ไม้และต้นไม้ความสูงที่คำนวณจากข้อมูลจากระยะไกล , ผลผลิตมวลชีวภาพเหนือพื้นดิน ( R2 = 0.881 , RMSE = 799.2 กก. ) คำนวณหาต้นไม้แต่ละตัว และเมื่อเทียบกับผลจากสนามวัดขนาดเส้นผ่าศูนย์กลาง และความสูง เรานำเสนอแนวทางในการระบุข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในแต่ละขั้นตอนของการประมวลผลข้อมูล ผลการศึกษาแจ้งการพัฒนากระบวนการสำหรับการตรวจสอบระยะไกลและการเติบโตของต้นไม้ ด้วยการสะสมคาร์บอนระดับต้นเดียวโดยใช้ไม้จากมงกุฎเส้นผ่าศูนย์กลางและความสูงต้นไม้ ในป่า ในเมือง