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Object-based assessment of tree attributes of acacia tortilis in Bou-Hedma, Tunisia.

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Abstract

Management and Soil care, Belgium – Donald.Gabriels@ugent.be c Flemish Government, Environment, Nature and Energy Department, Belgium – koen.desmet@lne.vlaanderen.be d Institut des regions arides de Medenine, Tunisia – med.ouessar@ira.agrinet.tn, (Azaiez.ouledbelgacem, taamallah.houcine)@ira.rnrt.tn KEY WORDS: Geographic object-based image analysis (GEOBIA), crown diameter estimation, very high resolution (VHR) satellite data, GeoEye, Acacia tortilis ABSTRACT: Acacia tortilis subsp. raddiana represents the most important woody species in the pre-Saharan zone. It is the only forest tree persisting on the edge of the desert. Due to tree/environment interactions, canopy sub-habitats arise, enabling an increased storage of soil water, soil nutrients and soil oxygen. Depending on their density, they can also reduce erosion and reverse desertification. Soil erosion and desertification are the main problems faced by the UNESCO Biosphere Reserve in South-Tunisia (Bou-Hedma National Park). The restoration of the original woodland cover to combat desertification (particularly) by afforestation and reforesta tion of Acacia tortilis goes hand in hand with a climate change in the Biosphere Reserve, also influencing rural population outside the Biosphere Reserve. In order to study the different effects of woodland restoration in Bou-Hedma, the number of Acacia trees and their attributes have to be known. High resolution satellite imagery (GeoEye-1), was used with a GEOBIA approach. Field measurement of bole diameter, crown diameter and tree height were collected at > 400 locations. After segmentation, correlations with > 200 object features and tree attributes were calculated. For crown diameter and tree height, high correlations were observed with the features area and GLCM Entropy Layer 4 (90°). Relations between these features and measured tree attributes were modeled, resulting in RMSE values of resp. 1.47 m and 1.62 m for crown diameter estimation and 0.92 m for tree height. The results show that a GEOBIA working strategy is suitable for estimating tree attributes in open forests in semi-arid regions. RÉSUMÉ: Acacia tortilis subsp raddiana est l'espèce ligneuse le plus importante dans la zone présaharienne. C'est le seul arbre qui peut vivre au bord du desert. Grace aux des interactions arbre/environnement, des sub-habitats se forment, permettant une augmentation de stockage d'eau, de nutriments et d'oxygène dans le sol. Dépendant de la densité des arbres, ils peuvent en plus diminuer l'érosion et la désertification. L'érosion et la désertification sont les problèmes majeurs de la Reserve Biosphère d'UNESCO au Sud Tunisi e (Bou-Hedma National Park). La rétablissement des bois originaires, pour combattre la désertification, par (re)boisement a un impact sur le climat local, influençant aussi la population rural. Le nombre d'Acacia et leur attributs doivent être connus pour étudier les différents impacts du (re)boisement. Une image haute résolution (GeoEye-1) a été analysé, avec une approche GEOBIA. Des mesures de diamètre de tronc, diamètre de cime et hauteur des arbres ont été recueilli à > 400 locations. Ces mesures sont ut ilisé pour modeler les relations entre traits d'objets et les attributs. Après segmentation, > 200 traits d'objets ont été calculé. Pour estimer la diamètre de la cime et l'hauteur de l'arbre, corrélations élevées ont été observé avec les trait area et GLCM Entropy Layer 4 (90°). Les modèles ont résulté en RMSE de 1.47 m et 1.62 m pour l'estimation de la diamètre de cime et RMSE de 0.92 m pour l'hauteur. Ces résultats montrent que GEOBIA est convenable pour l'estimation d'attributs des arbres dans des bois ouvert en des zones semi-arides.