Assessing understory development in forest plantations using laser imaging detection and ranging (LiDAR)

Abstract

Forestry plantations are expected to be managed in ways to conserve biodiversity while producing goods and services. This goal implies a signifi cant challenge as plantations tend to reduce species richness. The presence of well developed understory enhances the value of plantations as habitat for native fauna. Here, we develop a straightforward method to assess the availability of understory in forestry stands using laser imaging detection and ranging (LiDAR) data and aerial RGB high resolution images. Based on fi eld and airborne acquired data for Pinus radiata stands in central Chile, the digital crown model (DCM), derived from the subtraction of the digital terrain model (DTM) from the digital surface model (DSM) is a more reliable predictor of understory height that variables like terrain slope, aspect, plantation age and canopy height in forests and plantations which have not complete closed canopy. The correlation between DCM and understory though decreases while the actual height of the plantation canopy increases, rendering DCM a conservative estimate of understory development. The use of DCM will allow a fast and cost/effective estimate of habitat suitability in forestry plantations.

Las plantaciones forestales deberían ser manejadas de forma que conserven biodiversidad al tiempo que provean bienes y servicios. Este es un desafío signifi cativo pues las plantaciones tienden a reducir la riqueza de especies nativas. La presencia de un sotobosque desarrollado incrementa el valor de las plantaciones como hábitat para la fauna nativa. En este trabajo desarrollamos un método sencillo para evaluar la disponibilidad de sotobosque en plantaciones forestales empleando imágenes LiDAR y RGB de alta resolución. En base a datos de campo, LiDAR e imágenes aéreas para rodales de Pinus radiata en Chile central, el modelo digital de copa (DCM), obtenido de sustraer el modelo digital de terreno (DTM) del modelo digital de superfi cie (DSM) es un predictor más confi able del desarrollo del sotobosque que variables como la pendiente del terreno, la exposición, la edad de la plantación y la altura del dosel de la plantación en situaciones en las cuales en dosel superior no está completamente cerrado. La correlación entre DCM y el sotobosque sin embargo decrece con la altura del dosel de la plantación, lo que hace de DCM un estimador conservador del desarrollo del sotobosque. El uso de DCM permitirá una evaluación rápida y costo/efectiva de la disponibilidad de hábitat para fauna nativa en plantaciones forestales.