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Examining conifer canopy structural complexity across forest ages and elevations with LiDAR data

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Abstract:

LiDAR measurements of canopy structure can be used to classify forest stands into structural stages to study spatial patterns of canopy structure, identify habitat, or plan management actions. A key assumption in this process is that differences in canopy structure based on forest age and elevation are consistent with predictions from models of stand development. Three LiDAR metrics (95th percentile height, rumple, and canopy density) were computed for 59 secondary and 35 primary forest plots in the Pacific Northwest, USA. Hierarchical clustering identified two precanopy closure classes, two low-complexity postcanopy closure classes, and four high-complexity postcanopy closure classes. Forest development models suggest that secondary plots should be characterized by low-complexity classes and primary plots characterized by high-complexity classes. While the most and least complex classes largely confirmed this relationship, intermediate-complexity classes were unexpectedly composed of both secondary and primary forest types. Complexity classes were not associated with elevation, except that primary Tsuga mertensiana (Bong.) Carrière (mountain hemlock) plots were complex. These results suggest that canopy structure does not develop in a linear fashion and emphasize the importance of measuring structural conditions rather than relying on development models to estimate structural complexity across forested landscapes.

Des mesures LiDAR de la structure de la canopée peuvent être utilisées pour classifier les peuplements forestiers sur la base de leur stade structural dans le but d’étudier les patrons spatiaux de la structure de la canopée, d’identifier des habitats ou de planifier des activités d’aménagement. Une hypothèse clé de ce processus est que les différences structurales de la canopée basées sur l’âge de la forêt et sur l’altitude sont cohérentes avec les prévisions des modèles de développement des peuplements. Trois variables dérivées du LiDAR (hauteur du 95ième percentile, complexité de la structure horizontale et densité de la canopée) ont été calculées pour 59 parcelles de forêt secondaire et 35 parcelles de forêt primaire de la région du nord-ouest du Pacifique, aux États-Unis. Un regroupement hiérarchique a identifié deux classes avant la fermeture de la canopée, deux classes de faible complexité après la fermeture de la canopée et quatre classes de forte complexité après la fermeture de la canopée. Les modèles de développement forestier indiquent que les parcelles de forêt secondaire devraient être caractérisées par des classes de faible complexité alors que les parcelles de forêt primaire devraient être caractérisées par des classes de forte complexité. Bien que les classes les plus et les moins complexes confirment largement cette relation, les classes de complexité intermédiaire, contrairement aux attentes, étaient composées de types forestiers secondaires et primaires. Les classes de complexité n’étaient pas associées à l’altitude, sauf dans le cas des parcelles de forêt primaire de Tsuga mertensiana (Bong.) Carr. (pruche subalpine) qui étaient complexes. Ces résultats indiquent que la structure de la canopée ne se développe pas de façon linéaire et soulignent l’importance de mesurer les conditions structurales plutôt que de s’en remettre aux modèles de développement pour estimer la complexité structurale des paysages forestiers.

Document Type: Research Article

Publication date: 2010-04-01

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