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An evaluation of alternate remote sensing products for forest inventory, monitoring, and mapping of Douglas-fir forests in western Oregon

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This research evaluates the utility of several remote sensing data types for the purpose of mapping forest structure and related attributes at a regional scale. Several sensors were evaluated, including (i) single date Landsat Thematic Mapper (TM); (ii) multitemporal Landsat TM; (iii) Airborne Data Acquisition and Registration (ADAR), a sensor with high spatial resolution; (iv) Airborne Visible-Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS), a sensor with high spectral resolution; and (v) Scanning Lidar Imager Of Canopies By Echo Recovery (SLICER), a lidar sensor that directly measures the height and canopy structure of forest vegetation. To evaluate the ability of each of the sensors to predict stand structure attributes, we assembled a data set consisting of 92 field plots within the Willamette National Forest in the vicinity of the H.J. Andrews Experimental Forest. Stand structure attributes included age, basal area, aboveground biomass, mean diameter at breast height (DBH) of dominant and codominant stems, mean and standard deviation of the DBH of all stems, maximum height, and the density of stems with DBH greater than 100 cm. SLICER performed better than any other remote sensing system in its predictions of forest structural attributes. The performance of the imaging sensors (TM, multitemporal TM, ADAR, and AVIRIS) varied with respect to which forest structural variables were being examined. For one group of variables there was little difference in the ability of the these sensors to predict forest structural attributes. For the remaining variables, we found that multitemporal TM was as or more effective than either ADAR or AVIRIS. These results indicate that multitemporal TM should be investigated as an alternative to either hyperspectral or hyperspatial sensors, which are more expensive and more difficult to process than multitemporal Landsat TM.

Ces travaux de recherche avaient pour objectif d'évaluer l'utilité de plusieurs types de données de télédétection à des fins de cartographie de la structure de la forêt et de ses attributs, à une échelle régionale. Plusieurs capteurs ont été évalués, incluant (i) Landsat TM à date unique, (ii) Landsat TM multi-temporel, (iii) ADAR, un capteur à haute résolution spatiale, (iv) AVIRIS, un capteur à haute résolution spectrale et (v) SLICER, un capteur lidar qui mesure directement la hauteur et la structure du couvert végétal de la forêt. Afin d'évaluer la capacité de chaque capteur à prédire les attributs de la structure du peuplement, un ensemble de données, provenant de 92 parcelles établies dans la Forêt nationale Willamette, à proximité de la Forêt expérimentale H.J. Andrews, ont été recueillies. Les attributs de la structure du peuplement incluaient l'âge, la surface terrière, la biomasse épigée, le diamètre moyen à hauteur de poitrine (dhp) des tiges dominantes et codominantes, la moyenne et l'écart-type du dhp de toutes les tiges, la hauteur maximale et la densité des tiges avec un dhp de plus de 100 cm. La performance du capteur SLICER s'est avérée supérieure à celle de tout autre système de télédétection pour prédire les attributs de la structure de la forêt. La performance des capteurs d'images (TM, TM multi-temporel, ADAR et AVIRIS) variait, selon la variable de la structure de la forêt examinée. Pour un groupe de variables, il y avait peu de différence dans la capacité de ces capteurs à prédire les attributs de la structure de la forêt. Pour les variables restantes, le capteur TM multi-temporel s'est avéré aussi efficace ou supérieur aux capteurs ADAR ou AVIRIS. Ces résultats indiquent que le capteur TM multi-temporel devrait être considéré comme une alternative aux capteurs hyper-spectraux ou hyper-spatiaux, ces derniers étant plus dispendieux et plus difficiles à opérer que le capteur Landsat TM multi-temporel.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: January 1, 2001

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  • Published since 1971, this monthly journal features articles, reviews, notes and commentaries on all aspects of forest science, including biometrics and mensuration, conservation, disturbance, ecology, economics, entomology, fire, genetics, management, operations, pathology, physiology, policy, remote sensing, social science, soil, silviculture, wildlife and wood science, contributed by internationally respected scientists. It also publishes special issues dedicated to a topic of current interest.
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