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Spatial analysis of airborne laser scanning point clouds for predicting forest structure

机译：空气传播激光扫描点云预测森林结构的空间分析

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The spatial structure of forest, which can be understood as the arrangement of trees with respect to each other, plays a role in various forestry decisions. In this study the spatial structure is summarized by three different indices which were compared on the example of a study site with circular field plots with 9 m radius in Central Finland. The aim was to predict the indices by airborne laser scanning (ALS) and study usefulness of spatial or horizontal summaries of the ALS point cloud. Thus, in addition to commonly used vertical summaries of the point clouds, we explored summaries of the horizontal distribution of the pulse returns through canopy height models thresholded at different height levels. We used these summaries the well-known K-nn estimation method to predict the indices. In this study, we show that quantifying the spatial structure from small sample plots is challenging. Still, we present evidence that the use of spatial metrics improved the prediction of spatial structure of forests, and has potential for improvements possibly for also other variables related to gap structures.
机译：森林的空间结构可以被理解为彼此的树木的排列，在各种林业决策中起着作用。在这项研究中，空间结构总结了三种不同的指数，这些指数在研究现场的示例中，其中芬兰中部的9米半径有9米半径。目的是通过空气传播激光扫描（ALS）预测指数，并研究ALS点云的空间或水平摘要的有用性。因此，除了常用点云的常用概要之外，我们还探讨了脉冲的水平分布的摘要，通过在不同高度水平阈值下阈值阈值的冠层高度模型返回。我们使用这些摘要众所周知的k-nn估计方法来预测索引。在这项研究中，我们表明，量化来自小​​样本地块的空间结构是具有挑战性的。尽管如此，我们展示了使用空间指标的证据，改善了森林空间结构的预测，并且可能具有可能用于与间隙结构相关的其他变量的改进。

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