Estimating forest biomass and height using optical stereo satellite data and a DTM from laser scanning data

This paper investigates the possibilities of improving aboveground forest biomass and basal area weighted mean height estimates from optical multispectral satellite data by adding Canopy Height Models (CHMs) obtained from matching multiple view-angle satellite data. The analysis was carried out using data collected over the Remningstorp test site in southern Sweden from 2008-2011 and used training and validation data from airborne laser scanning and field data. CHMs were produced by subtracting a Digital Elevation Model (based on airborne laser scanning data) from the Digital Surface Models created by matching multiple view-angle SPOT-5 HRS and ALOS PRISM data. By modeling biomass and height using regression analysis on multispectral data from SPOT-5 HRG in combination with height metrics from the CHMs, an improved root mean squared error (RMSE) was attained, compared with using the individual satellite data sources alone. A comparison between SPOT-5 HRS and ALOS PRISM CHMs in combination with multispectral data was made at stand level using biomass and height estimates from laser scanning data as reference data. For biomass, the relative RMSE improved from 32.9% when using only multispectral data, to 29.2% and 22.4% when adding the CHM from SPOT-5 HRS and ALOS PRISM, respectively. The corresponding improvements for height were from 16.1% to 15.3% with the SPOT-5 HRS CHM and to 12.9% with the ALOS PRISM CHM. A further analysis of combining the ALOS PRISM CHM and multispectral data was made at sub-stand level with field measurements as reference data. This combination gave a relative RMSE of 20.6% for biomass and 10.5% for height. In conclusion, the estimation accuracy for aboveground biomass and basal area weighted mean height was improved by adding CHM data to multispectral data from optical satellites.
Résumé. On étudie dans cet article les possibilités d’améliorer les estimations de biomasse forestiére aérienne et de hauteur moyenne des arbres pondérée par la surface terriére dérivées des données satellite optiques multispectrales en ajoutant l’information des modéles de hauteur du couvert (MHC) dérivés des données satellite correspondantes a` angle de visée multiples. L’analyse a étémenée en utilisant des données acquises au-dessus du site de Remningstorp, dans le sud de la Suède, durant la période 2008-2011 et en utilisant des données d’entraînement et de validation dérivées des données scanneur laser aéroportéet de terrain. Des MHC ont e´te´ produits en soustrayant un modéle numérique d’altitude (basésur les données scanneur laser aéroporté) des modèles numériques de surface crée´s en superposant des données HRS de SPOT-5 et PRISM d’ALOS à angles de visée multiples. En modélisant la biomasse et la hauteur des arbres à l’aide d’une analyse de régression basée sur l’utilisation de données multispectrales HRG de SPOT-5 en combinaison avec des mesures de hauteur dérivées des MHC, on a obtenu une meilleure erreur quadratique moyenne (RMSE) comparativement à l’utilisation seule des sources individuelles de données satellite. Une comparaison entre les MHC dérivés de HRS de SPOT-5 et PRISM d’ALOS en combinaison avec les données multispectrales a été reàlisée au niveau du peuplement en utilisant les estimations de biomasse et de hauteur dérivées des données scanneur laser comme données de référence. Pour la biomasse, l’erreur quadratique moyenne relative s’est améliorée de 32,9 % en utilisant uniquement les données multispectrales à 29,2 % et 22,4 % en ajoutant respectivement les MHC de HRS de SPOT-5 et PRISM d’ALOS. Les améliorations correspondantes pour la hauteur étaient de 16,1 % à 15,3 % avec les MHC de HRS de SPOT-5 et à 12,9 % avec les MHC PRISM d’ALOS. Une analyse subséquente de la combinaison des MHC PRISM d’ALOS et des données multispectrales a éte´réalisée au niveau du sous-peuplement avec des mesures sur le terrain à titre de données de référence. La combinaison a donné une erreur quadratique moyenne relative de 20,6 % pour la biomasse et de 10,5 % pour la hauteur. En conclusion, la précision d’estimation pour la biomasse aérienne et la hauteur moyenne des arbres pondérée par la surface terrière s’est améliorée en ajoutant les données de MHC aux donne´es multispectrales des satellites optiques. [Traduit par la Re´daction]