Levés du bassin hydrographique de Nanwakolas - Knight Inlet - 2019 - Observatoire côtier aéroporté de Hakai

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Description:
Airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) data and orthoimagery were collected by Hakai’s Airborne Coastal Observatory (ACO) in the early fall of 2019 for designated Nanwakolas and FLNRORD Coastal Experimental Watersheds in the region of Knight Inlet, BC. These remotely sensed data will be used to support the design and implementation of controlled watershed experiments at spatial scales ranging from fine (plot or stand) to coarse (landscape). Repeat (multi-temporal) aerial remote sensing surveys are required to detect spatiotemporal changes and trends in fine to coarse-scaled ecological and geomorphological phenomena. Airborne LiDAR provides 3-D measurements of forest structure and topography at high spatial resolutions and over relatively large spatial extents, and now routinely used to identify individual tree crowns, vertical canopy profiles, canopy gaps, stand edges, watersheds, sub- basins, channels, and other ecologically relevant landforms. High-spatial-resolution measurements can be further aggregated into coarser-scaled ecological entities (e.g., patches, stands, regions, etc.) using data-driven analytical approaches and methods (e.g., object-based image analysis and clustering). Ground-truth in the form of field visits, air calls, airphoto interpretation, or some combination of all the above are required to place meaningful labels on these new, coarser-scaled spatial entities. We propose to build several spatial data layers and thematic maps that would support Nanwakolas and FLNRORD Coastal Experimental Watersheds programs. First, several well-established area-based LiDAR canopy height and density metrics related to the vertical and horizontal structure of forest canopies will be extracted at raster cell sizes of 10 and 20 m (100-400m2). Studies demonstrate that these metrics are strongly associated with gradients of microclimates (e.g., light, temperature, moisture, etc.), materials (e.g., phytomass, nutrients, gases, water, etc.), processes (e.g., light capture, photosynthesis, throughfall, evapotranspiration, etc.), organisms (e.g., epiphytes, mammals, birds, insects, microbes, etc.), and timber (e.g., wood volume and mass). LiDAR canopy height and density metrics also change markedly with stand age and may therefore be used to study stand developmental processes and pathways, as well as to predict stand age, at least within ecologically meaningful age classes. Landscape-level variations in forest canopy structure are driven by differences in stand age, species composition, site productivity, climate, and disturbance. We will use data-driven, spatial aggregation techniques to partition continuous, cell-level measurements of canopy height and density into unique structural groups or prototypes that are homogeneous with respect to the variables used to define them. Les données et l'orthoimagerie LiDAR (Airborne Light Detection and Ranging) ont été collectées par Airborne de Hakai Observatoire côtier (ACO) au début de l'automne 2019 pour les zones côtières désignées de Nanwakolas et FLNRORD Bassins versants expérimentaux dans la région de Knight Inlet, en Colombie-Britannique. Ces données télédétectées seront utilisé pour soutenir la conception et la mise en œuvre d'expériences contrôlées sur les bassins versants à l'échelle spatiale allant de fin (parcelle ou peuplement) à grossier (paysage). Télédétection aérienne répétée (multi-temporelle) des relevés sont nécessaires pour détecter les changements spatio-temporels et les tendances en matière de phénomènes géomorphologiques. Airborne LiDAR fournit des mesures 3D de la structure forestière et topographie à des résolutions spatiales élevées et sur des étendues spatiales relativement importantes, et maintenant couramment utilisée pour identifier les cimes individuelles des arbres, les profils verticaux de la canopée, les écarts de la canopée, les bords des peuplements, les bassins versants, bassins, chenaux et autres reliefs écologiquement pertinents. Les mesures à haute résolution spatiale peuvent être davantage agrégés en entités écologiques à plus grande échelle (p. ex. parcelles, peuplements, régions, etc.) en utilisant approches et méthodes analytiques axées sur les données (par exemple, analyse d'images basée sur des objets et clustering). Vérité au sol sous forme de visites sur le terrain, d'appels aériens, d'interprétation de photographies aériennes ou d'une combinaison de tous les ci-dessus sont nécessaires pour placer des étiquettes significatives sur ces nouvelles entités spatiales plus grossières. Nous proposons de créer plusieurs couches de données spatiales et des cartes thématiques qui prendraient en charge Nanwakolas et Programmes de bassins hydrographiques expérimentaux côtiers FLNRORD. Premièrement, plusieurs LiDAR de zone bien établis Mesures de la hauteur et de la densité du couvert forestier liées à la structure verticale et horizontale du couvert forestier seront extraits à des tailles de cellules raster de 10 et 20 m (100 à 400 m2). Des études démontrent que ces paramètres sont fortement associés aux gradients de microclimats (p. ex. lumière, température, humidité, etc.), les matériaux (par exemple, la phytomasse, les nutriments, les gaz, l'eau, etc.), les processus (par exemple, capture de la lumière, photosynthèse, traversée, évapotranspiration, etc.), des organismes (p. ex. épiphytes, mammifères, oiseaux, insectes, microbes, etc.) et le bois (p. ex. volume et masse du bois). Hauteur et densité de la canopée LiDAR les paramètres varient également de façon marquée avec l'âge du peuplement et peuvent donc être utilisés pour étudier le développement du peuplement processus et voies, ainsi que pour prédire l'âge du peuplement, au moins dans les limites d'un âge écologiquement significatif cours. Les variations de la structure de la canopée forestière au niveau du paysage sont dues aux différences de âge du peuplement, composition des espèces, productivité du site, climat et perturbation. Nous utiliserons des données, techniques d'agrégation spatiale pour répartir les mesures continues au niveau cellulaire de la hauteur du couvert ; densité en groupes structuraux uniques ou prototypes homogènes par rapport aux variables utilisés pour les définir.
Auteur(s) :
Technology Team, Geospatial

Technology Team, Geospatial

Hakai Institute
et Coastal Observatory, Airborne

Coastal Observatory, Airborne

Airborne Coastal Observatory - Hakai Institute
Contributor(s):
Airborne Coastal Observatory - Hakai Institute, Technology Team, Geospatial, Hakai Institute et Coastal Observatory, Airborne
Dépôt source:
Hakai Institute
Éditeur(s):
Hakai Institute / Hakai Institut
Accès:
Public
License:
Creative Commons Attribution 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
URL:
https://catalogue.hakai.org/dataset/68d5316d-d763-4009-b372-bb8112b94ece
Date de publication:
2019-12-01
Sujets (en):
Hakai Institute, Airborne Coastal Observatory - Hakai Institute
Mots-clés (en):
oceans, other, watershed, model, lidar, hakai-institute, elevation, forest, et nanwakolas
Mots-clés (fr):
autre, bassin-versant
Identificateur:
https://catalogue.hakai.org/dataset/68d5316d-d763-4009-b372-bb8112b94ece

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Technology Team, A., GeospatialAuthor JoinCoastal Observatory. (2019). Levés du bassin hydrographique de Nanwakolas - Knight Inlet - 2019 - Observatoire côtier aéroporté de Hakai [Data set]. Hakai Institute. https://catalogue.hakai.org/dataset/68d5316d-d763-4009-b372-bb8112b94ece
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