[OC] Von LiDAR abgeleitete Karte von 200 Fuß hohen Bäumen im Raum Seattle

Quelldaten: Washington DNR LiDAR-Portal.

Es hat mich viele Stunden Arbeit gekostet, aber ich habe diese Karte endlich fertiggestellt. Sehen Sie sich die vollständige interaktive Karte hier auf Tableau an: https://public.tableau.com/app/profile/darius.burt/viz/200-FootTreesintheSeattleArea/Dashboard1

Ich habe im Wesentlichen jeden 200 Fuß hohen Baum rund um Puget Sound kartiert. Ich hätte weiter expandieren können, aber die Dichte der 200 Fuß hohen Bäume wird unanständig hoch, wenn man zu weit in ländliche Gebiete wie die Cascade Mountains oder den Olympic National Park vordringt. Die Karte enthält bereits über 100.000 Bäume und ich musste jeden einzelnen einzeln überprüfen. Irgendwann werde ich eine weitere Karte des gesamten Bundesstaates erstellen, allerdings mit einem höheren Höhenschwellenwert. Ich konnte das gesamte San Juan County, das Island County, das Thurston County, das Kitsap County, die östliche Hälfte des Mason County, die westlichen Hälften der Grafschaften Whatcom, Skagit, Snohomish und King sowie einen Teil des Pierce County kartieren.

Obwohl 200 Fuß unglaublich hoch erscheinen mögen, ist Washington tatsächlich die Heimat vieler der höchsten Baumarten der Welt, darunter die Douglasie und die Sitka-Fichte, von denen viele über 300 Fuß hoch werden. Zu den anderen extrem hohen Bäumen, die im Bundesstaat heimisch sind, gehören unter anderem die Westliche Rotzeder, die Großtanne und die Westliche Hemlocktanne, die alle weit über 200 Fuß hoch werden können.

Wenn Sie die Punkte in Tableau untersuchen, werden Sie für jeden Punkt eine Reihe unterschiedlicher Felder sehen. Erstens gibt es die geländeangepasste Höhe. Ich habe dieses Feld erstellt, um ein äußerst häufiges Problem mit Baumhöhen in einem CHM zu lösen. Bäume, die auf einem sich schnell verändernden Gelände wachsen, können extrem überhöhte Werte aufweisen. Wenn sich ein Teil eines Baums an der Seite einer Klippe neigt, führt die Messung direkt nach oben und unten, wie das CHM funktioniert, dazu, dass der DTM-Wert am Fuß der Klippe von der Baumspitze und nicht von der Basis des Baums abgezogen wird. Normalerweise stellt dies kein Problem dar, wenn der Boden relativ flach ist, aber plötzliche Stürze erhöhen die Höhe. Um dem entgegenzuwirken, nehme ich den DSM-Wert, der der Spitze des Baums zugeordnet ist, und anstatt den DTM-Wert direkt darunter zu subtrahieren, subtrahiere ich den maximalen DTM-Wert für einen großen Radius, sagen wir 50 Fuß, um den Baum herum. Dadurch wurde sichergestellt, dass der DTM-Wert nicht am Fuß der Klippe liegt, sondern mindestens so hoch wie dort, wo der Baum wächst. Im Allgemeinen ist die Rohhöhe oder nur die standardmäßige DSM-DTM-Berechnung ziemlich genau. Wenn die geländebereinigte Höhe jedoch viel niedriger als die Rohhöhe ist, ist das Maß für die Rohhöhe aufgrund des sich schnell ändernden Geländes wahrscheinlich ungenau.

Es gibt auch einige andere interessante Bereiche, die ich bereitgestellt habe. Ich liste auch die relative Höhe des Baums auf, wobei der Rohhöhenwert durch den durchschnittlichen Höhenwert für einen Radius von 100 Fuß um den Baum dividiert wird. Dies kann Ihnen zeigen, wie sehr sich der Baum von seiner Umgebung abhebt. Ich halte es für eine interessante Kennzahl, da ältere Bäume mit größerer Wahrscheinlichkeit weniger eng an andere Bäume gedrängt werden. Ich finde auch, dass Bäume, die prominenter sind, im Allgemeinen einfach interessanter anzusehen sind, da sie viel beeindruckender wirken. Das LiDAR-Projekt, aus dem der Baum stammt, wird ebenfalls aufgeführt, zusammen mit der Auflösung dieses Projekts. Die meisten haben eine Auflösung von 1,5 Fuß pro Pixel, obwohl es sich bei zwei davon um ältere Projekte mit einer schlechteren Auflösung von 3 Fuß pro Pixel handelte. Abschließend liste ich die Entfernung vom Baum zur nächsten Straße oder dem nächsten Weg sowie die Höhe auf, auf der der Baum wächst. Wenn Sie außerdem auf einen Punkt klicken, wird ein Link angezeigt, auf den Sie klicken können und der eine Google Maps-Webseite öffnet, die den Punkt markiert. Ich habe auch einen Filter hinzugefügt, mit dem Sie den Umfang des Projekts ganz einfach ein- oder ausblenden können und der anzeigt, welche Bereiche ich bei der Suche nach hohen Bäumen abgedeckt habe.

Ich möchte auch anmerken, dass die Höhe oft nicht so stark vom Alter des Baumes abhängt, wie Sie vielleicht denken. Der Durchmesser des Stammes ist oft ein viel besseres Maß. Ich habe viele überaus hohe Bäume gesehen, einige über 250 Fuß, die einfach nicht sehr dick sind und nicht sehr alt aussehen. Bei vielen älteren Bäumen können bei einem Sturm oder aus anderen Gründen die Spitzen abfallen, was bedeutet, dass viele der ältesten Bäume tatsächlich nicht die höchsten sind. Zum Beispiel ist der höchste Baum im Seward Park nicht besonders dick, aber es gibt einen weniger als 180 Fuß hohen Baum, der der dickste und einer der ältesten im Park zu sein scheint, als Kulturerbebaum gekennzeichnet ist und einen Durchmesser von mindestens 70 Zoll hat.

Um alle Bäume zu kartieren, habe ich LiDAR-Daten heruntergeladen https://lidarportal.dnr.wa.gov/ Hier stehen LiDAR-Daten für den gesamten Bundesstaat zum Download zur Verfügung. Für mehrere Bereiche habe ich die DTM- und DSM-Dateien heruntergeladen. DTM steht für Digital Terrain Model, das die nackte Erde darstellt, während DSM für Digital Surface Model steht, das die Höhen aller Objekte anzeigt. Durch Subtrahieren des DTM von den DSM-Daten können wir eine CHM oder Canopy Height Map erstellen. Jetzt können Sie diese Karte manuell durchsehen und hohe Bäume identifizieren und sie mit Punkten in einer Software wie QGIS markieren und alle Höhen manuell eingeben, aber es gibt einen viel effizienteren Ansatz. Indem Sie ein Skript in einer Sprache wie R oder Python schreiben, können Sie automatisch die Karte durchsuchen und alle lokalen Maxima innerhalb einer bestimmten Fenstergröße über einem bestimmten Höhenschwellenwert markieren. Grundsätzlich werden alle Punkte markiert, die den höchsten Punkt innerhalb eines 15-Fuß-Radius darstellen und über 200 Fuß liegen. Dies eignet sich sehr gut zum Markieren der Baumkronen, obwohl zwangsläufig auch andere Objekte markiert werden und Bäume mit unregelmäßiger Form am Ende mit mehreren Punkten markiert werden können. Aus diesem Grund ist eine manuelle Überprüfung aller Punkte erforderlich, um sicherzustellen, dass sie nur echte Bäume markieren und jeder Baum nur einen Punkt hat. Obwohl ich eine ganze Weile damit verbracht habe, die Punkte durchzusehen, würde es mich nicht wundern, wenn ein paar Nicht-Bäume durchgerutscht wären oder einige Bäume mehr als einmal markiert wären. Vielleicht könnte eine fortschrittliche Automatisierungstechnik verwendet werden, um alle Punkte zu validieren, aber das übersteigt meine Fähigkeiten.

Ich hoffe, dass Ihnen meine Karte gefällt und Sie einige dieser Bäume selbst besuchen können.