Produktivita dřevin na geografickém celku využitím moderních materiálů DPZ pro modelování lesa

Ing. Zlatica Melichová

Doctoral thesis

Woody species productivity on a geographical unit using modern remote sensing materials for forest modeling

Abstract:

This dissertation thesis explores the possibilities of using remote sensing data (RS) to estimate characteristics and parameters of forest stand growth models, determine and estimate their dynamics, and describe important parameters such as site index. The work utilizes airborne laser scanning data, specifically bitemporal data, with data from the untouched area of České Švýcarsko National Park in 2005 provided by the Technical University of Dresden and data obtained from the Department of Forest Management, Faculty of Forestry and Wood Sciences, Czech University of Life Sciences in Prague in 2019. The dissertation thesis is based on four scientific papers. The first paper (Melichová et al., 2023) describes the quantification of forest loss using modern GIS methods, specifically the automatic updating of complex clear-cut polygons from difference scans. The second paper (Surový & Melichová, 2023) describes the possibilities of using machine learning methods and advanced statistical methods to estimate forest stand resources. The third paper (Melichová et al., 2024) could be considered crucial to the dissertation topic, describing the possibilities of using bitemporal lidar scanning to estimate growth function parameters. It also explores the use of machine learning methods to estimate site index. The paper compares the possibilities of estimating relative and absolute site index and compares the accuracy and correctness when using only lidar metrics and in combination with stand age. Age proves to be a significantly influential parameter in the model's quality, and although it is not directly available from RS data today, repeated long-term scanning can obtain it, for example, using the method described in paper 1. The last paper (Surový et al., in press) is a technical study of the use of low-cost scanners for ground data. Overall, this dissertation significantly contributes to the studies of the potential use of lidar data as an alternative or complement to ground measurements, enabling the acquisition of larger quantities and higher-quality data in the future. It contributes not only to information about the state of the forest but also its development, growth, production, or threat status, thereby aiding better decisions regarding management or conservation.

Abstract:

Táto dizertačná práca skúma možnosti využitia dát diaľkového prieskumu Zeme (DPZ) pre odhad charakteristík a parametrov rastových modelov lesných porastov, stanovenie a odhad ich dynamiky a popis dôležitých parametrov ako je napríklad bonita porastu. Práca využíva dáta leteckého laserového skenovania a to viac-intervalové, konkrétne boli použité dáta z bezzásahovej oblasti národného parku České Švýcarsko z roku 2005 poskytnuté Technickou Univerzitou v Drážďanoch a dáta získané na katedre hospodárskej úpravy lesa, fakulty lesníckej a drevárskej, Českej Zemědělskej Univerzity v Prahe z roku 2019. Dizertácia je postavená na štyroch vedeckých prácach. Prvá práca (Melichová et al., 2023) popisuje kvantifikáciu úbytku lesa pomocou moderných gisových metód, konkrétne automatickej úpravy komplexných polygónov holín z rozdielových skenov. Druhá práca (Surový & Melichová, 2023) popisuje možnosti využitia metód strojového učenia a pokročilých štatistických metód pre odhad zásob lesných porastov. Tretia práca (Melichová et al. 2024) by sa dala považovať za kľúčovú pre dizertačnú tému, popisuje možnosti využitia bitemporálneho lidarového skenu pre odhad parametrov rastovej funkcie a pomocou metód strojového učenia popisuje možnosti odhadu bonity daného porastu. Práca porovnáva možnosti odhadu relatívnej aj absolútnej bonity a porovnáva presnosť a správnosť pri použití len metrík laserového skenu, a v kombinácii metrík a veku porastu. Vek sa ukazuje ako parameter významne ovplyvňujúci kvalitu modelu, ale aj keď dnes nie je priamo z dát DPZ dostupný, opakovaným dlhodobým skenovaním je možné ho získať napríklad metódou popísanou v článku 1. Posledný článok (Surový et al., v tisku) je technická štúdia využitia nízkonákladových skenerov pre pozemné dáta. Celkovo táto dizertačná práca významne prispieva k štúdiám možnosti využitia laserových dát ako alternatívy alebo doplnku pozemných meraní, umožňujúc tak do budúcna získavanie väčšieho množstva a kvalitnejších dát a prispieť tak nielen k informácii o stavu lesa ale aj o jeho vývoji, raste, produkcii ci stave ohrozenia a tým pomôcť lepším rozhodnutiam o hospodárení pripadne o jeho ochrane.

Keywords

growth models, bitemporal laser scan, airborne laser scanning

Keywords

bitemporálny laserový sken, rastové modely, letecké laserové skenovanie

Language used: Slovak

Date on which the thesis was submitted / produced: 2. 2. 2024

Thesis defence

• Supervisor: doc. Ing. Peter Surový, PhD.
• Reader: Vítězslav Moudrý, Ph.D., doc. Ing., Tomáš Mikita, externi, Olga Brovkina, externi

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Forestry and Wood Sciences

Doctoral programme / field:
Forestry Engineering / Forest Management