Prostorová interpolace výšky vegetace z dat GEDI a ICESat-2

Bc. Ondřej Coufal

Master's thesis

Spatial interpolation of vegetation height from the GEDI and ICESat-2 data

Abstract:

Tato diplomová práce se zabývá metodami vytváření modelů výšky vegetace (Canopy Height Model – CHM) z dat pořízených v rámci misí satelitní laserové altimetrie GEDI a ICESat-2. Cílem je porovnat různé geostatistické metody prostorové interpolace, jako jsou ordinary kriging a universal kriging, s ohledem na jejich efektivitu při modelování výšky vegetace. Práce také klade důraz na analýzu prostorové autokorelace a její přítomnost v měřených bodech výšky vegetace z obou misí satelitních LiDARů. Pro výsledné modely CHM bylo zvoleno prostorového rozlišení 10 metrů pro zajištění porovnatelnosti s existujícími globálními CHM, vytvořenými z dat GEDI pomocí strojového učení. Použité metody filtrace mohou spolu s výsledky analýzy prostorové autokorelace, modely výšky vegetace a jejich porovnání s globálními CHM, představovat základ pro další výzkum v oblasti využití krigingu, jako alternativní metody prostorové interpolace pro tvorbu CHM, které dávají porozumění dynamice vegetačního pokryvu a jeho vlivu na globální klimatické procesy. Zavedeny byly pokročilé metody filtrace kvalitních měření výšky vegetace, které vykazují menší redukci dat GEDI a ICESat-2 než tradiční používané filtrace dat pro tyto satelitní mise. Dále byla v datech obou misí ověřena vysoká míra autokorelace, která byla popisována pomocí empirických variogramů. Na tomto základě byly vytvořeny čtyři varianty CHM, které kombinovaly přístupy Ordinary Krigingu (OK) a Universal Krigingu (UK). Pro UK modely vyšly v křížové validaci, a ve validaci s modelem výšky vegetace z ALS pro rok 2012, nejmenší chyby ME, MAE a RMSE. Kvalita všech CHM, prezentovaných v práci, byla také větší než u existujících globálních modelů výšky vegetace z dat GEDI a ICESat-2.

Abstract:

This thesis deals with the methods of creating Canopy Height Models (CHM) from data acquired by the GEDI and ICESat-2 satellite laser altimetry missions. The aim is to compare different geostatistical spatial interpolation methods, such as ordinary kriging and universal kriging, with respect to their effectiveness in vegetation height modelling. The paper also emphasizes on the analysis of spatial autocorrelation and its presence in the measured vegetation height points from both satellite LiDAR missions. A spatial resolution of 10 meters was chosen for the resulting CHM models to ensure comparability with existing global CHMs created from GEDI data using machine learning. The filtering methods used, together with the results of the spatial autocorrelation analysis, vegetation height models and their comparison with global CHMs, can form the basis for further research into the use of kriging as an alternative spatial interpolation method for the production of CHMs that give an understanding of vegetation cover dynamics and its influence on global climate processes. Advanced methods for filtering high-quality vegetation height measurements have been introduced that show less reduction of GEDI and ICESat-2 data than the traditional data filtering used for these satellite missions. In addition, a high degree of autocorrelation was verified in the data from both missions and described using empirical variograms. On this basis, four CHM variants were developed combining the Ordinary Kriging (OK) and Universal Kriging (UK) approaches. For the UK models, the ME, MAE and RMSE errors came out the smallest in the cross-validation, and in the validation with the 2012 ALS vegetation height model. The quality of all CHMs presented in the paper was also greater than that of existing global vegetation height models from GEDI and ICESat-2 data.

Keywords

prostorová interpolace, kriging, satelitní LiDAR, výška vegetace, model výšky vegetace, GEDI, ICESat-2, CHM

Keywords

kriging, spatial interpolation, satellite LiDAR, vegetation height, canopy height model, GEDI, ICESat-2, CHM

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 3. 2024

Thesis defence

• Date of defence: 20. 5. 2024
• Supervisor: Ing. Vojtěch Barták, Ph.D.
• Reader: David Moravec, Ph.D.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Environmental Sciences

Master programme:
Spatial Sciences in the Environment