Landscape-Ecological Map using Three Dimensional Vegetation Structure and Micro

Landform Classification detected by LIDAR

Survey Data

Landscape-Ecological Map using Three Dimensional Vegetation Structure and Micro

Landform Classification detected by LIDAR

Survey Data

ICC 2009Nov. 18th 2009

Escuela Militar, Santiago, Chile

Mamoru KOARAI, Takayuki NAKANO, Junko IWAHASHI and Hiroshi P. SATO

(Geigraphical Survey Institute, JAPAN)

Content• Introduction• Studied area (Mt. Rausu, Shiretoko

Peninsula) and LIDAR survey• Three dimensional vegetation map using

LIDAR data• DEM analysis of LIDAR survey data• Overlay analysis between micro

topography and vegetation• Conclusion

/The authors have been doing the project of trial produce of landscape-ecological map of Shiretoko Peninsula, where is Natural Heritage Area of Japan, Hokkaido Island.

/Basic legend of landscape-ecological maps consists of the combination of vegetation classification and landform classification.

/In this presentation, the authors introduce three dimensional vegetation structure map using LIDAR survey data for legend of landscape-ecological map.

/This research project have been promoting by the budget of the Ministry of Environment.

Introduction

Background(characteristics of LIDAR survey data)

/Last pulse LIDAR data in winter season is useful for detection of micro landform under forest area

/Vegetation classification has been down using three dimensional vegetation structure detected by the difference between LIDAR data in two seasons

summer winter

Mt. Rausu, Shiretoko PeninsulaWorld Natural Heritage Area of Japan

Studied area and LIDAR survey

●Studied areaSouth-East foots of Mt. Rausu, Shiretoko Peninsula (1km×4km)

●Airborne laser survey (LIDAR Survey)

0.5m grid DSM and DEMin summer season (Sept.5th , 2008)

2m grid DSM and DEMin spring or autumn season (June 6th ,2004,Oct.19th ,2004)

Haimatsubara

profile1

profile2

Satomidai

Byobuiwa

Studied area

LIDAR survey area

site4

Tomariba

Byobuiwa

Betula ermanii

Tomariba Pinus pumila ， Betula ermanii ， low tree

Satomidai

Abies sachalinensis, Quercus crispula Blume ， Betula ermanii ， Sasa

Quercus crispula Blume ， Pinus pumila, Sasa

Haimatsubara

profile 1

profile 2profile 3

Three dimensional vegetation structure by LIDER data

pinus pumila

single layer

study area

profile 1 profile 2 profile 3

SummerDSM （ left ）

, DEM （ right

）（ 0.5m grid ）

histogram of vegetation height on each colony

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

0 5 10 15 20

(m)樹高

画素

数

ｻ ｻ－ﾀ ｹ゙ｶﾝﾊ ﾞﾀ ｹ゙ｶﾝﾊ ﾞﾄﾄ ﾏ゙ﾂ－ﾐｽ ﾅ゙ﾗｴｿ ｲ゙ﾀﾔ－ﾐｽ ﾅ゙ﾗ

vegetation height （ m ）

gri

d n

um

ber

Acer pictum Thunb － Quercus crispula Blume

Sasa － betula ermanii Chambetula ermanii Cham

Abies sachlinesis － Quercus crispula Blume

over 1.5m under 6m －－ low treeover 6m under 10m －－ middle treeover 10m －－－－－－－ high tree

Three dimensional vegetation map using LIDAR data

Grass, pinus pumila, bare

If Hs≧7m, crown: Dw≧10m, thick, Dw<10m, thin.

Evergreen trees

Hs

Hw

Hs-HwHsHw

Hs

DsDw

Hw

Hs<1.5m, Grass, pinus pumila, bare; Hs≧1.5m, Trees

Hw≧5m, Multiple layer

Hs-Hw<3m (always Hs≧7m), Evergreen trees; Hs-Hw>=3m, Deciduous trees

Deciduous trees (Single layer) Deciduous trees (Multiple layer)

Hs≧10m, High

10m>Hs≧7 m, Medium

If Hs≧10m, crown: Ds≧10m, thick; Ds<10m, thin.

Hs≧10m, H.

10m>Hs≧6m, Med.

Hw<5m, Single layer

10m>Hs≧1.5m, Med. & Low

Hs<6m, Low

Hs≧10m, High

Hs-Hw

LIDAR vegetation map of Mt. Rausu

Vegetation classification using three dimensional structure

detected by LIDAR data

, pinus pumila

deciduous or evergreendeciduous (single layer or multiple layers)

three categories×

vegetation heightdeciduous (single) --- three categories (low, medium, high) deciduous (multiple) --- two categories (low/medium, high)

evergreen --- two categories (medium, high)＋

crown thickness of high tree (thick, thin)three categories＝ ten categories

＋bare/grass/pinus pumila

＝ eleven categories

Relationship between LIDAR vegetation map and Actual Vegetation Mappublished by Ministry of Environment 　

， pinus pumila

0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000

)面積（㎡

11

10

9

8

7

6

5

4

3

2

1

レー

ザデ

ータ

によ

る植

生区

分

高山低木群落-コケモモ ハイマツ群落

雪田草原-エゾマツ トドマツ群集-ダケカンバ エゾマツ群落

Ⅱダケカンバ群落（ ）ミヤマハンノキ群落

-ササ ダケカンバ群落Ⅱササ群落（ ）

-トドマツ ミズナラ群落-エゾイタヤ ミズナラ群落

ヤマハンノキ群落Ⅳササ群落（ ）-オオヨモギ オオイタドリ群落-シラカンバ ミズナラ群落-チシマザサ クマイザサ群落

硫気孔原植生自然裸地

area ( ㎡ )

veg

eta

tion

cla

ssifi

catio

n b

y L

IDE

R

Vaccinium － Pinus pumila

Betula ermanii Cham

Alnus crispa

Sasa － Betula ermanii Cham

Abies sachalinensis － Quercus crispula Blume

Acer pictum Thunb － Quercus crispula Blume

position of trees

corner of survey site

LIDER vegetation mapbare ， grass ， pinus pumila

deciduous (single)

deciduous (multiple)evergreen

speciesAbies sachalinensis

Quercus crispula blume

Sorbus commixta hedlAcer japonicum Thunb

Betula ermanii Chamothers

Projected plan of the crowns

Cross section on the plot

histogram of gradient ， convexity and roughnessof each grid size DEM (0.5m, 2m and 50m ）

(b) convexity

(a) gradient

　 (c) roughness

×10 6

×10 6×10 6×10 6

DEM analysis of LIDAR survey data

0.5m grid 2m grid 50m grid

automatic land form classification using each grid size DEM

s ・ cv ・ sms ・ cv ・ ros ・ cc ・ sms ・ cc ・ rom ・ cv ・smm ・ cv ・ rom ・ cc ・smm ・ cc ・ rog ・ cv ・ smg ・ cv ・ rog ・ cc ・ smg ・ cc ・ ro

automatic land form classificationusing 0.5m grid DEM

s ・ cv ・ sms ・ cv ・ ros ・ cc ・ sms ・ cc ・ rom ・ cv ・smm ・ cv ・ rom ・ cc ・smm ・ cc ・ rog ・ cv ・ smg ・ cv ・ rog ・ cc ・ smg ・ cc ・ ro

automatic land form classificationusing 2m grid DEM

s ・ cv ・ sms ・ cv ・ ros ・ cc ・ sms ・ cc ・ rom ・ cv ・smm ・ cv ・ rom ・ cc ・smm ・ cc ・ rog ・ cv ・ smg ・ cv ・ rog ・ cc ・ smg ・ cc ・ ro

automatic land form classificationusing 50m grid DEM

convexitycc ： concavecv ： convex

gradientg ： gentle m ： middles ： steep

roughnessro ： roughsm ：smooth

overlay of 0.5m grid and 2m grid automatic

landform classification

ratio of each automation landform classification （ 0.5m grid and 2m gri

d ）

0.5m （ g ・ c

c ・ ro ）0.5m （ g ・ c

c ・ sm ）

0.5m （ g ・ c

v ・ ro ）0.5m （ g ・ c

v ・ sm ）0.5m （ m ・ c

c ・ ro ）0.5m （ m ・ c

c ・ sm ）0.5m （ m ・ c

v ・ ro ）0.5m （ m ・ c

v ・ sm ）0.5m （ s ・ c

c ・ ro ）0.5m （ s ・ c

c ・ sm ）0.5m （ s ・ c

v ・ ro ）0.5m （ s ・ c

v ・ sm ）

2m（

s・

c

v・

sm）

2m（

s・

c

v・

ro）

2m（

s・

c

c・

sm）

2m（

s・

c

c・

ro）

2m（

m・

c

v・

sm）

2m（

m・

c

v・

ro）

2m（

m・

c

c・

sm）

2m（

m・

c

c・

ro）

2m（

g・

c

v・

sm）

2m（

g・

c

v・

ro）

2m（

g・

c

c・

sm）

2m（

g・

c

c・

ro）

0.5m （ g ・ c

c ・ ro ）0.5m （ g ・ c

c ・ sm ）0.5m （ g ・ c

v ・ ro ）0.5m （ g ・ c

v ・ sm ）0.5m （ m ・ c

c ・ ro ）0.5m （ m ・ c

c ・ sm ）0.5m （ m ・ c

v ・ ro ）0.5m （ m ・ c

v ・ sm ）0.5m （ s ・ c

c ・ ro ）0.5m （ s ・ c

c ・ sm ）0.5m （ s ・ c

v ・ ro ）0.5m （ s ・ c

v ・ sm ）

2m（

s・

c

v・

sm）

2m（

s・

c

v・

ro）

2m（

s・

c

c・

sm）

2m（

s・

c

c・

ro）

2m（

m・

c

v・

sm）

2m（

m・

c

v・

ro）

2m（

m・

c

c・

sm）

2m（

m・

c

c・

ro）

2m（

g・

c

v・

sm）

2m（

g・

c

v・

ro）

2m（

g・

c

c・

sm）

2m（

g・

c

c・

ro）

g 　 : gentle m 　 : middles 　 : steep

cc ： concavecv ： convex

ro ： roughsm ： smooth

50m （ g ・ cc ・ r

o ）

50m （ g ・ cc ・ s

m ）

50m （ g ・ cv ・ r

o ）

50m （ g ・ cv ・ s

m ）

50m （ m ・ cc ・ r

o ）

50m （ m ・ cc ・ s

m ）

50m （ m ・ cv ・ r

o ）

50m （ m ・ cv ・ s

m ）

50m （ s ・ cc ・ r

o ）

50m （ s ・ cc ・ s

m ）

50m （ s ・ cv ・ r

o ）

50m （ s ・ cv ・ s

m ）

50m （ g ・ cc ・ r

o ）

50m （ g ・ cc ・ s

m ）

50m （ g ・ cv ・ r

o ）

50m （ g ・ cv ・ s

m ）

50m （ m ・ cc ・ r

o ）

50m （ m ・ cc ・ s

m ）

50m （ m ・ cv ・ r

o ）

50m （ m ・ cv ・ s

m ）

50m （ s ・ cc ・ r

o ）

50m （ s ・ cc ・ s

m ）

50m （ s ・ cv ・ r

o ）

50m （ s ・ cv ・ s

m ）

g 　 : gentle m 　 : middles 　 : steep

cc ： concavecv ： convex

ro ： roughsm ： smooth

overlay of 50m grid automatic landform

classification and 1/50,000 actual

vegetation map

ratio of 50m grid automatic landform

classification on each colony of

1/50,000 actual vegetation map

Overlay analysis between micro topography and vegetation

2m （ g ・ cc ・

ro ）

2m （ g ・ cc ・

sm ）

2m （ g ・ cv ・

ro ）

2m （ g ・ cv ・

sm ）

2m （ m ・ cc ・

ro ）

2m （ m ・ cc ・

sm ）

2m （ m ・ cv ・

ro ）

2m （ m ・ cv ・

sm ）

2m （ s ・ cc ・

ro ）

2m （ s ・ cc ・

sm ）

2m （ s ・ cv ・

ro ）

2m （ s ・ cv ・

sm ）

bare，

grass ，

Pinus pumila

deciduous （sin

gle） deciduous （

mu

lti） everg

reen

2m （ g ・ cc ・

ro ）

2m （ g ・ cc ・

sm ）

2m （ g ・ cv ・

ro ）

2m （ g ・ cv ・

sm ）

2m （ m ・ cc ・

ro ）

2m （ m ・ cc ・

sm ）

2m （ m ・ cv ・

ro ）

2m （ m ・ cv ・

sm ）

2m （ s ・ cc ・

ro ）

2m （ s ・ cc ・

sm ）

2m （ s ・ cv ・

ro ）

2m （ s ・ cv ・

sm ）

bare，

grass ，

Pinus pumila

deciduous （sin

gle） deciduous （

mu

lti） everg

reen

g 　 : gentle m 　 : middles 　 : steep

cc ： concavecv ： convex

ro ： roughsm ： smooth

overlay of 2m grid automatic landform

classification and 1m grid LIDAR

vegetation map

ratio of 2m grid automatic landform

classification on each category of

1m grid LIDAR vegetation map

• The authors produce three dimensional vegetation map using LIDAR data on south-east foots of Mt. Rausu on Shiretoko Peninsula.

• LIDAR vegetation map is correspond to Actual Vegetation Map and ground survey data.

• Result of overlay between automatic landform classification and vegetation classification shows vegetation on Mt. Rausu depend on elevation.

• The authors will produce legend of landscape-ecological map combined with three dimensional vegetation structure and micro landform classification for the evaluation of biodiversity in Natural Heritage Area.

Conclusion