Estimating Tree Diameter at Breast Height (DBH) Using iPad Pro LiDAR Sensor in Boreal Forests

Abstract

Traditional Diameter at Breast Height (DBH) mensuration is labor-intensive and costly. This scoping study explored the possibility of using the Apple iPad Pro Light Detection And Ranging (LiDAR) sensor to estimate DBH. Three plots were scanned in a research plantation near Thunder Bay, Canada. Sites consisted of either Black Spruce (Picea mariana) or Red Pine (Pinus resinosa) planted with different initial densities. DBH was manually measured for validation. Point clouds were acquired for each plot using three scanning patterns; circular, figure-8, and transect. Single and five cross sections of 4 or 10 cm in thickness were extracted from each point cloud, centered at 1.3 m above the ground. Two circle fitting algorithms (Pratt, Taubin) and two ellipse fitting algorithms (Taubin, Szpak) were applied to the extracted cross-sections to estimate DBH. Scanning pattern and curve-fitting formula significantly impacted DBH estimate accuracy (p-value ≤ 0.001), while cross-section count and thickness did not. The circular scanning pattern with a single 4 cm cross-section and a combination of circle- and ellipse-fitting formulas was the most accurate DBH estimation method (RMSE = 1.1 cm; 6.17%).

RÉSUMÉ

Le diamètre à la hauteur de poitrine (DHP) est mesuré traditionnellement en utilisant des méthodes coûteuses et nécessitant une importante main-d’œuvre. Cette étude a exploré la possibilité d‘utiliser le capteur de détection et de télémétrie par ondes lumineuses (LiDAR) d‘Apple, iPad Pro, pour estimer le DHP. Trois parcelles ont été scannées dans une plantation de recherche près de Thunder Bay, Ontario, Canada. Les sites étaient constitués d‘épinettes noires (Picea mariana) ou de pins rouges (Pinus resinosa) plantés avec différentes densités. Le DHP a été mesuré manuellement pour validation. Des nuages de points ont été acquis pour chaque parcelle à l‘aide de trois méthodes de balayage; circulaire, figure-8 et transect. Une seule section et cinq sections transversales de 4 ou 10 cm d‘épaisseur ont été extraites de chaque nuage de points, centrées à 1.3 m au-dessus du sol. Deux algorithmes d‘ajustement circulaire (Pratt, Taubin) et deux algorithmes d‘ajustement d‘ellipse (Taubin, Szpak) ont été appliqués aux sections transversales extraites pour estimer le DHP. Le modèle de balayage et la formule d‘ajustement de courbe ont eu une incidence significative sur la précision de l‘estimation du DHP (p ≤ 0,001), tandis que le nombre de sections transversales et l‘épaisseur n’ont pas eu d’incidence significative. Le modèle de balayage circulaire avec une seule section transversale de 4 cm et une combinaison de formules d’ajustement basées sur le cercle et l‘ellipse était la méthode d‘estimation la plus précise du DHP (RMSE = 1.1 cm; 6.17%).

Acknowledgments

The authors appreciate the Ontario Ministry of Natural Resources and Forestry for allowing data collection at the 25^th Sideroad Spacing Trial.

Disclosure statement

The authors reported no conflict of interest.

Data availability statement

Data are available through a request to the corresponding author.

Additional information

Funding

This research was partly funded by the "Research Development Fund" and "Start-up" funds of Dr. Muditha K. Heenkenda at Lakehead University, Ontario, Canada. Additional funding was received from a Graduate Assistantship with the Faculty of Natural Resources Management at Lakehead University, Ontario, Canada.