Zlinszky A, Schroiff A et al: Categorizing Grasslands with Airborne Laser Scanning.. (2014)

Zlinszky András, Schroiff Anke, Kania Adam, Deák Balázs, Mücke Werner, Vári Ágnes, Székely Balázs, Pfeifer Norbert
2014
Categorizing Grassland Vegetation with Full-Waveform Airborne Laser Scanning: A Feasibility Study for Detecting Natura 2000 Habitat Types
Remote Sensing 6, 8056-8087
Összefoglaló: 

Az utóbbi időben fokozott igény mutatkozik nagy területeket lefedő, részletes felbontású vegetációtérképek iránt. A légi lézerszkenneléses vagy másnéven LIDAR adatok támogatják az automatikus feldolgozást és elérhetőek nagy (országnyi) területekről részletes felbontásban, így tehát alapul szolgálhatnak élőhelytérképezéses alkalmazásokhoz. A sík- és dombvidéki kaszálórétek az európai gyepek egyik legelterjedtebb előhelytípusát képezik, és nagy fajgazdagság is jellemzi őket. A kutatás célja az volt, hogy teszteljük a lézerszkennelés alkalmazását gyepek vegetációtérképezésére. A Soproni-hegység Natura 2000 területről az itteni gyepeketi is beleértve teljes jelalakos lézerszkennelt pontfelhőket gyűjtöttünk nyári és téli időszakban. A LIDAR adatokból raszteres termékeket állítottunk elő, amelyek egyes pont attributumoknak feleltek meg: reflektancia, jelszélesség, növényzet magasság, lombozat nyitottság és felület érdesség. Ezekből egy pszeudoképet fuzionáltattunk, amelyet aztán gépi tanulásos módszerrel osztályoztunk. 140 terepi kvadrátban gyűjtöttünk terepi referencia adatokat az élőhelytípusról, a domináns növényzetről és más helyi jellemzőkről, ezeket öt, illetve tíz kategóriába osztottuk. Az előbbi osztályzás a sík- és dombvidéki kaszálók azonosítására helyezi a hangsúlyt, az utóbbi tíz kategóriájából nyolc lágyszárú növényzethez tartozik. Öt osztályra 75%-os átlagpontosságot értünk el, 10 osztályra 68%-ot. A módszer minden eddiginél részletesebb vegetációtérképeket állít elő, amelyek kutatási és természetvédelmi célra is alkalmasak. Megállapítottuk tehát, hogy a nagy felbontású teljes jelalakos lézerszkennelés alkalmas a Natura 2000 számára is releváns gyeptípusok elkülönítésére.

Angol nyelvű összefoglaló: 

There is increasing demand for reliable, high-resolution vegetation maps covering large areas. Airborne laser scanning data is available for large areas with high resolution and supports automatic processing, therefore, it is well suited for habitat mapping. Lowland hay meadows are widespread habitat types in European grasslands, and also have one of the highest species richness. The objective of this study was to test the applicability of airborne laser scanning for vegetation mapping of different grasslands, including the Natura 2000 habitat type lowland hay meadows. Full waveform leaf-on and leaf-off point clouds were collected from a Natura 2000 site in Sopron, Hungary, covering several grasslands. The LIDAR data were processed to a set of rasters representing point attributes including reflectance, echo width, vegetation height, canopy openness, and surface roughness measures, and these were fused to a multi-band pseudo-image. Random forest machine learning was used for classifying this dataset. Habitat type, dominant plant species and other features of interest were noted in a set of 140 field plots. Two sets of categories were used: five classes focusing on meadow identification and the location of lowland hay meadows, and 10 classes, including eight different grassland vegetation categories. For five classes, an overall accuracy of 75% was reached, for 10 classes, this was 68%. The method delivers unprecedented fine resolution vegetation maps for management and ecological research. We conclude that high-resolution full-waveform LIDAR data can be used to detect grassland vegetation classes relevant for Natura 2000.

az MTA ÖK szintjén kiemelt publikáció