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TanDEM-X und tropische Wälder: modell-gestützte
Schätzung der Biomasse und deren Änderungen
Symposium “Neue Perspektiven der Erdbeobachtung”, Köln, 27 Juni 2018
Nikolai Knapp, Rico Fischer, Florian Kugler,
Konstantinos Papathanassiou, Andreas Huth
Biotrop-X Projekt
Kartierung der globalen Waldbiomasse
Mitchard et al. (2013), Carbon Balance Manag
Die Vegetation speichert global 385 bis 650 Gt Kohlenstoff
Genauere, räumlich explizite Quantifizierung Fernerkundung
Starke Abweichungen zwischen bestehenden Biomasse-Karten
Houghton et al. (2009),
J Geophys Res:
Biogeosciences
Seite 2
Biomasseschätzung mittels 3D Struktur
Simulationen:
• Beliebige Plotanzahl
• Beliebige Plotflächen
• Strukturelle Variabilität durch
Störungen
• Zeitreihen
• Parameterisierung verschiedener
Waldtypen
e.g. Shugart et al. (2015), Front Ecol Environ
Knapp et al. (2018), Remote Sens Environ
Airborne lidar
Forest inventory
Empirical data
Simulated forest
Simulated lidar
Simulation data
Empirische Daten:
• Begrenzte Plotanzahl
• Begrenzte Plotflächen
• Begrenzte strukturelle Variabilität
• Begrenzte Anzahl an Zeitpunkten
• Begrenzte Anzahl an Waldtypen
e.g. Lefsky et al. (2002), Glob Ecol Biogeogr;
Lu et al. (2014), Int J Digit Earth
Seite 3
Fragestellungen
1) Wie gut kann die stehende Biomasse mit
Fernerkundungs-basierter Waldhöhe
quantifiziert werden?
2) Wie gut können Biomassenänderungen
mit Fernerkundungs-basierten
Höhenänderungen quantifiziert werden?
Seite 4
Individuen-basiertes Waldmodell
www.formind.org
Kernprozesse:
• Etablierung
• Konkurrenz
• Wachstum
• Mortalität
Störungen:
• Umstürzende Bäume
• Holzeinschlag
• Feuer
Fischer et al. (2016), Ecol Model
Parameterisierung für Barro Colorado Island (Panama)
Neotropischer Tieflandregenwald
Seite 5
Untersuchungsgebiet Barro Colorado Island, Panama
Neotropischer Tieflandregenwald
50-ha Plot
0 55 Höhe [m]
Lidar data provided by James W. Dalling
Lobo & Dalling (2014), Proc R Soc B
Inventory data provided by the Smithsonian Tropical Research
Institute within the CTFS-ForestGEO network
Hubbell et al. (2005)
Anderson-Teixeira et al. (2014), Glob Change Biol
Seite 6
MCH = mean canopy profile height
Parametrisierung:
Barro Colorado
Island, Panama
Simulationsexperiment
Seite 7
3D Punktwolke
0 55 Höhe [m]
Canopy height
model (CHM)
Rasterisierung:
Wert des höchsten
Punktes in jedem
Pixel einer
vorgegebenen
Auflösung
1-m Pixel
100 m
Beispieldatensatz: 9 ha
Feuer-gestörter Regenwald
z.B. Airborne Laserscanning
10-m Pixel
100 m
z.B. SAR Satelliten
(TanDEM-X)
Seite 8
Mittlere Kronenoberflächenhöhe Mean top-of-canopy height (TCH)
1-m Pixel 10-m Pixel
0 55 Höhe [m]
Biomasse
TCH
Plotgrenze
und 100-m Plots und 100-m Plots
TCH = Mittelwert aller
Pixelwerte in einem Plot
100 m 100 m
Seite 9
Mittlere Kronenoberflächenhöhe Mean top-of-canopy height (TCH)
Sampling design:
Seite 10
Knapp et al. (2018),
Remote Sens. Environ.
Variation von Pixel- und Plotgröße
Sampling design:
Jede Graphik
repräsentiert 2800 ha
gestörten simulierten
Regenwald (Barro
Colorado Island)
Seite 11
Knapp et al. (2018),
Remote Sens. Environ.
Höhen-Biomassen-Beziehung Skalenabhängigkeit
Fehler < 10% niedrig hoch
nRMSE
Knapp et al. (2018), Remote Sens. Environ.
Plotgrößen ≥ 1 ha und Pixelgrößen ≤ 10 m ergeben Fehler < 10%
Seite 12
Biomassen-Schätzfehler Skalenabhängigkeit
Relative Schätzfehler (normalized root mean square errors = nRMSE) [%]
für verschiedene Plot- und Pixelgrößen:
Von Höhen- zu Biomassenänderungen
H1 H2
B1 B2 ΔB
Waldwachstum über Zeit:
t2 t1 Δt
Direkter Ansatz
ΔB
iom
asse
ΔHöhe
ΔH
ΔB
Indirekter Ansatz
Bio
mas
se
Höhe
H1 H2
B2
B1
ΔB = B2 – B1
Textur
Dir+Tex Ansatz
ΔH
ΔB
Random forest
ΔH
Textur CHM:
Canopy height model
or
DSM:
Digital surface model
e.g. Meyer et al. (2013), Biogeosciences
Cao et al. (2016), Remote Sens. Environ.
e.g. Dubayah et al. (2010), J. Geophys. Res.
Solberg et al. (2014), Carbon Balance Manag.
Seite 13
Bio
massen
än
deru
ng
üb
er
10 J
ah
re
Kronenhöhenänderung über 10 Jahre
Jeder Punkt
reprästentiert
einen Bestand
von 1 ha
Seite 14
Simulierte Höhen- und Biomassenänderungen
über 10 Jahre
Änderungsschätzungen: 1:1-Graphiken
Indirekter Ansatz: Direkter Ansatz:
Relativer Fehler:
nRMSE = 46%
Relativer Fehler:
nRMSE = 31%
ΔAGB: Änderung der oberirdischen Biomasse in 10 Jahren
Beobachtung Beobachtung
Sch
ätz
un
g
Sch
ätz
un
g
Knapp et al. (2018), Remote Sens.
Seite 15
Knapp et al. (2018), Remote Sens.
Seite 16
Relativer Fehler:
nRMSE = 30%
Beobachtung Beobachtung
Sch
ätz
un
g
Sch
ätz
un
g
Relativer Fehler:
nRMSE = 31%
ΔAGB: Änderung der oberirdischen Biomasse in 10 Jahren
Dir+Tex Ansatz: Indirekter Ansatz:
Änderungsschätzungen: 1:1-Graphiken
Anwendung auf TanDEM-X Daten des
Barro Colorado Island 50-ha Plots
Seite 17
Anwendung auf TanDEM-X Daten des
Barro Colorado Island 50-ha Plots
Seite 18
Beobachtung
Sch
ätz
un
g
1:1-Graphik empirische Daten:
Geringe Änderungen sind von der Schätzungenauigkeit überlagert
Empirische vs. Simulations-Daten:
Zusammenfassung
• Waldmodelle und Fernerkundungssimulationen ermöglichen ein
besseres Verständnis zwischen Größen wie der Waldhöhe (bzw.
Metriken die Waldhöhe beschreiben) und der Biomasse.
• Skaleneffekte und Änderungen über die Zeit können gut mit
Simulationsdaten untersucht werden.
• Gute Biomassenschätzungen (Fehler < 10%) sind bei geeigneter
Auflösung möglich (Plots ≥ 100 m, Pixel ≤ 10 m).
• Schätzungen der Biomassenveränderungen aus Höhenänderungen
sind bei dieser Auflösung mit verschiedenen Ansätzen möglich (aus
ΔCHM oder ΔDSM).
• Es bleibt eine Herausforderung die geringen Änderungen in alten
Wäldern zu schätzen.
Seite 19
Vielen Dank für die
Aufmerksamkeit!
www.formind.org
Seite 20
www.hgf-eda.de
Acknowledgments:
• James W. Dalling for providing Lidar data from Barro Colorado Island
• The Smithsonian Tropical Research Institute for providing inventory data from Barro Colorado Island
• Florian Kugler and Kostas Papathanasiou for providing the TanDEM-X data from Barro Colorado Island
• The Biotrop-X project is funded by the German Federal Ministry for Economic Affairs and Energy (BMWi) under the funding reference
50EE1416.
Page 21
Referenzen
• Anderson-Teixeira, K.J. et al., 2015. CTFS-ForestGEO: A worldwide network monitoring forests in an era of global change. Global Change Biology,
21(2), pp.528–549.
• Bouvier, M. et al., 2015. Generalizing predictive models of forest inventory attributes using an area-based approach with airborne LiDAR data. Remote
Sensing of Environment, 156, pp.322–334.
• Cao, L. et al., 2016. Estimation of forest biomass dynamics in subtropical forests using multi-temporal airborne LiDAR data. Remote Sensing of
Environment, 178, pp.158–171.
• Cazcarra-Bes, V. et al., 2017. Monitoring of Forest Structure Dynamics by Means of L-Band SAR Tomography. Remote Sensing, 9(12), p.1229.
• Coomes, D.A. et al., 2017. Area-based vs tree-centric approaches to mapping forest carbon in Southeast Asian forests from airborne laser scanning
data. Remote Sensing of Environment, 194, pp.77–88.
• Dubayah, R.O. et al., 2010. Estimation of tropical forest height and biomass dynamics using lidar remote sensing at la Selva, Costa Rica. Journal of
Geophysical Research: Biogeosciences, 115(2), pp.1–17.
• Fischer, R. et al., 2016. Lessons learned from applying a forest gap model to understand ecosystem and carbon dynamics of complex tropical forests.
Ecological Modelling, 326, pp.124–133.
• Houghton, R.A., Hall, F. & Goetz, S.J., 2009. Importance of biomass in the global carbon cycle. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences,
114(3), pp.1–13.
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10(731), pp.1–23.
• Knapp, N., Fischer, R. & Huth, A., 2018. Linking lidar and forest modeling to assess biomass estimation across scales and disturbance states. Remote
Sensing of Environment, 205, pp.199–209.
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• Lobo, E. & Dalling, J.W., 2014. Spatial scale and sampling resolution affect measures of gap disturbance in a lowland tropical forest: implications for
understanding forest regeneration and carbon storage. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 281(1778), pp.20133218–20133218.
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• Solberg, S. et al., 2014. Forest biomass change estimated from height change in interferometric SAR height models. Carbon balance and management,
9(1), p.5.
SEITE 22
Indirect approach: Direct approach:
Dashed lines represent margins of 100 bootstrapping repetitions Page 22
All
Gains
Losses
Evaluation of biomass change estimations
across stand height classes
SEITE 23
Indirect approach:
All
Gains
Losses
Dashed lines represent margins of 100 bootstrapping repetitions Page 23
Dir+tex approach:
Evaluation of biomass change estimations
across stand height classes
Page 24
Alternative Lidar metrics
Top-of-canopy height (TCH)
Relative height percentiles (RH)
Mean canopy height (MCH)
Quadratic mean canopy height (QMCH)
Profile Shannon Index
Fractional canopy cover (FCC)
Profile skewness
P:H ratio
Standard deviation (SD)
Coefficient of variation (CV)
Above ground to ground return ratio (NAGR/NGR)
Normalized root mean square errors (nRMSE) for biomass from various Lidar metrics:
small large
Error
Page 25
Normalized root mean square errors
(nRMSE) for varying plot sizes:
Undisturbed forest nRMSE:
Disturbed forest nRMSE:
Error < 10%
Error < 10%
small large
nRMSE
Error < 10%
nRMSE = RMSE / Mean
Biomass estimation errors at different scales
Knapp et al. (2018), Remote Sens. Environ.
Page 26
Power law curves (TCH-to-biomass) Sampling design:
Page 27
Reference field data Sampling design:
Lidar Modell
Lichtextinktion (Beer-Lambert):
𝑷 𝑳𝑨𝑰 = 𝑷𝟎 ∙ 𝒆−𝒌 ∙ 𝑳𝑨𝑰
Parameter:
P0: Return Wahrscheinlichkeit im obersten
Voxel (Waldoberfläche)
k: Extinktionskoeffizient (NIR Wellenlänge)
Variablen:
LAI: Blattflächenindex [m²/m²]
P(LAI): Return Wahrscheinlichkeit
Knapp et al. (2018), Remote Sens. Environ.
Seite 28
Methods: Lidar calibration
Page 29
Simulated Lidar based on inventory (> 200,000 trees)
Airborne Lidar
0 55 Height [m]
Parameter variation of:
𝑷 𝑳𝑨𝑰 = 𝑷𝟎 ∙ 𝒆−𝒌 ∙ 𝑳𝑨𝑰
Profile matching:
𝐵 = 𝑎 ∗ 𝐻𝑏 𝑑𝐵
𝑑𝐻= 𝑎 ∗ 𝑏 ∗ 𝐻𝑏−1 Δ𝐵 = 𝑎 ∗ 𝑏 ∗ 𝑯𝑏−1 ∗ Δ𝐻
ΔB = 2.7*ΔH
ΔB = 8.2*ΔH
ΔB = 14.4*ΔH
B: Biomass
H: Height
a: prefactor
b: scaling exponent
Envelope of
simulations for
10-yr interval
Explanation of observed change pattern
Seite 30