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Estimating tree height from TanDEM-X data at the northwestern Canadian treeline

Antonova, Sofia und Thiel, Christian und Höfle, Bernhard und Anders, Katharina und Helm, Veit und Zwieback, Simon und Marx, Sabrina und Boike, Julia (2019) Estimating tree height from TanDEM-X data at the northwestern Canadian treeline. Remote Sensing of Environment, 231, Seite 111251. Elsevier. doi: 10.1016/j.rse.2019.111251. ISSN 0034-4257.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
11MB

Offizielle URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2019.111251

Kurzfassung

The circum-Arctic transitional zone between forest and tundra, i.e. the treeline zone, is shifting northward due to current Arctic warming and, therefore, requires systematic monitoring. Up to now, radar remote sensing was hardly possible in the treeline zone due to spatial resolution and/or temporal decorrelation constraints of preceding satellite missions. The unique constellation of the TanDEM-X satellites with its bistatic mode and very high spatial resolution opens up opportunities for monitoring small (≥0.01 km2) and isolated patches of very sparse forest which are typical for the transitional zone. We focused on an area at the northern edge of the treeline zone in the Northwest Territories, Canada, and evaluated the potential of TanDEM-X bistatic data to characterize the tree height in the forest patches in this region. TanDEM-X data were acquired during the TanDEM-X Science Phase in 2015, when the perpendicular baseline was large (corresponding to the height of ambiguity of approximately 14.6 m) and kept constant. We employed TanDEM-X backscatter, bistatic coherence, and interferometric height from the stack of seven multitemporal bistatic pairs and compared them to maximum vegetation height obtained from full-waveform airborne LiDAR data. We found strong linear relationships between all TanDEM-X metrics and LiDAR vegetation height within the forest patches with r=0.67, r=−0.69, and r=0.78 for the backscatter, coherence, and interferometric height, respectively. Furthermore, we extracted the position of individual trees from the LiDAR data and estimated tree density as the number of trees per unit area. The linear relationships between all TanDEM-X metrics and the tree density were very weak. The relationships between all TanDEM-X metrics and tree height differentiated for three tree density classes (low, medium, and high) remained strong. Random forests regression using all three TanDEM-X metrics predicted the tree height with a mean absolute error of 0.7m (mean forest height in the study area was 2.5 m). CoSSC pairs were generally consistent with each other and the multitemporal averaging slightly improved the performance compared to single pairs. Taking into account the global coverage of bistatic TanDEM-X data acquired for the global digital elevation model, our results show a potential for quantifying the tree height in small forest patches along the circum-Arctic treeline zone.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/131154/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Estimating tree height from TanDEM-X data at the northwestern Canadian treeline
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Antonova, SofiaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Thiel, ChristianChristian.Thiel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5144-8145NICHT SPEZIFIZIERT
Höfle, BernhardNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Anders, KatharinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Helm, VeitNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zwieback, SimonNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Marx, SabrinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Boike, JuliaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:7 Juni 2019
Erschienen in:Remote Sensing of Environment
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:231
DOI:10.1016/j.rse.2019.111251
Seitenbereich:Seite 111251
Verlag:Elsevier
ISSN:0034-4257
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Bistatic CoSSC Backscatter Coherence Interferometry InSAR height Forest patches LiDAR ALS
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - keine Zuordnung
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > Bürgerwissenschaften
Hinterlegt von: Thiel, Christian
Hinterlegt am:25 Nov 2019 08:55
Letzte Änderung:09 Dez 2019 15:31

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