Quantitative estimate of trees in urbanized area based on automatic detection of afforestation
Piotr Piotrowski
Vol. 12, no. 2 (2018), pp. 93-100
In recent years, inhabitants of Polish towns have been affected by an increasing shortfall in green vegetation. The spatial planning policy in those towns is not currently focused on the formation of new green areas. The crucial information for the proper management of green areas is the number of trees, which reflects the current state of high vegetation in the particular region. The study was conducted in respect to the part of town characteristic of a high rate of intensity in housing development. Hereby, the article presents methodology of the automatic detection of trees based on airborne laser scanning data. The detection of trees was performed based on the canopy modeling of LiDAR data (Light Detection and Ranging). As a result, the information about their situation could be obtained. Thanks to the differences between the DSM (Digital Surface Model) and DTM (Digital Terrain Model), it was possible to create a numerical model of tree crowns, which provided data regarding the heights of respective trees. The essential feature of a tree stand is the number of trees and their spatial density. The parameters change dynamically throughout the entire life span of the tree stand. While carrying out the study using GIS software, the statistics concerning the current state of the tree stand were calculated. The conducted analyses proved that laser data enabled an approximate estimation of the number of trees and provided information about their spatial dimensions.
W ostatnich latach mieszkańcy polskich miast odczuwają skutki rosnącego niedoboru roślinności. Polityka przestrzenna w tych miastach nie skupia się obecnie na formowaniu nowych terenów zielonych. Istotną informacją dla właściwego zarządzania terenami zielonymi jest ilość drzew, która obrazuje stan roślinności wysokiej na danym terenie. Badaniami został objęty fragment miasta charakteryzującego się wysokim wskaźnikiem intensywności zabudowy. Artykuł prezentuje metodykę automatycznej detekcji drzew na podstawie danych pochodzących z lotniczego skaningu laserowego. Zadrzewienie wykrywano z wykorzystaniem modelowania baldachimowego danych LiDAR (Light Detection and Ranging). W rezultacie otrzymano informację o położeniu drzew. Dzięki różnicy modeli DSM (Digital Surface Model) i DTM (Digital Terrain Model) utworzono numeryczny model koron drzew, który dostarczył informacji o wysokości poszczególnych drzew. Ważną cechą drzewostanu jest ilość drzew i ich powierzchniowe zagęszczenie. Parametry te zmieniają się dynamicznie w trakcie całego okresu żywotności drzewostanu. Podczas realizacji badań przy użyciu oprogramowania GIS zostały obliczone statystyki dotyczące stanu istniejącego zadrzewienia. Przeprowadzone analizy wykazały, że dane laserowe umożliwiają przybliżone oszacowanie ilości drzew oraz dostarczają informacji o ich wymiarach.