Digitala ytmodeller (DSM) från rymdburna och luftburna sensorer gör det möjligt att övervaka de vertikala strukturerna för skogar i stora områden. På grund av avsaknaden av en objektiv resultatbedömning för denna uppgift är det dock svårt att välja den lämpligaste datakällan för DSM-generering. För att fylla denna lucka utför detta dokument förändringsdetektionsanalys inklusive skogsminskning och trädtillväxt. DSM:s noggrannhet utvärderas genom jämförelse med uppmätta trädhöjder från inventeringsytor (fältdata). Dessutom jämförs DSM med LiDAR-data för att utföra en pixelvis kvalitetsbedömning. DSM från fyra olika satellitstereosensorer (ALOS/PRISM, Cartosat-1, RapidEye och WorldView-2), en satellit InSAR sensor (TanDEM-X), två antennstereokamerasystem (HRSC och UltraCam) och två luftburna laserskanningsdata med olika punkttätheter antas för jämförelsen. Fallstudien är en komplex centraleuropeisk tempererad skog nära Traunstein i Bayern, Tyskland. Som ett stort experimentellt resultat visar sig DSM:s kvalitet vara robust för variationer i bildupplösningen, särskilt när skogstätheten är hög. Resultaten från skogsminskningen bekräftar att förutom flygfotogrammetridata kan mycket högupplösta satellitdata, såsom WorldView-2, leverera resultat med jämförbar kvalitet som de som härrör från LiDAR, följt av Tandem-X och Cartosat DSMs. Kvaliteten på de DSM som härrör från ALOS- och Rapid-Eye-data är lägre, men de viktigaste förändringarna är fortfarande korrekt markerade. Dessutom analyseras den vertikala trädväxten och deras förhållande till trädhöjden. Den största trädhöjden på studieplatsen är mellan 15 och 30 m och de periodiska årliga ökningarna (PAI) ligger i intervallet 0,30-0,50 m.
REF valde 184 inventeringsytor som prover för DSM-utvärdering i ett skogsområde.
Exploring Digital Surface Models from Nine Different Sensors for Forest Monitoring and Change Detection
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}