Individual tree crown delineation from high-resolution uav images in broadleaf forest



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Individual tree crown delineation from high-resolution UAV images in broadleaf forest
Influência da posição sociológica na relação hipsométrica de Vochysia


Ecological Informatics 61 (2021) 101207
Available online 24 December 2020
1574-9541/© 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
Individual tree crown delineation from high-resolution UAV images in 
broadleaf forest 
Mojdeh Miraki
a
, Hormoz Sohrabi
a
,
*
, Parviz Fatehi
b
, Mathias Kneubuehler

a
Department of Forestry, Faculty of Natural Resources, Tarbiat Modares University, Jalal Ale Ahmad Highway, P.O. Box: 14115-111, Tehran, Iran 
b
Department of Forestry and Forest Economics, Faculty of Natural Resources, University of Tehran, Karaj, Iran 
c
Remote Sensing Laboratories, Department of Geography, University of Zurich, Winterthurerstrasse 190, CH-8057 Zurich, Switzerland
A R T I C L E I N F O
Keywords: 
Region growing 
Inverse watershed segmentation 
Local maxima 
ITCD algorithm 
Hyrcanian forests 
A B S T R A C T
Unmanned aerial vehicles (UAVs) paired with a structure from motion (SfM) algorithm (UAV-SfM) can be used to 
derive canopy height models (CHMs) for individual tree crown delineation (ITCD). ITCD algorithms normally 
perform well in coniferous forests, but their capabilities in broadleaf or mixed forests are still challenging. In this 
study, we investigated the application of three ITCD algorithms using UAV-based high-resolution imagery in a 
broadleaf Hyrcanian forest. Three uneven-aged sites including a high-density (HD), a medium-density (MD), and 
a low-density (LD) stand were selected located in Noor city in Mazandaran province (Iran). Three marker- 
controlled segmentation algorithms, i.e., inverse watershed segmentation (IWS), local maxima (LM), and re-
gion growing (RG) were tested for a series of CHMs generated from point clouds derived by a structure from 
motion algorithm, across a range of spatial resolutions and a Gaussian filter with varying sigma. The delineation 
results were validated using field inventory data. False positives outnumbered false negatives for fine resolution 
CHMs. The highest overall accuracy was achieved for a spatial resolution of 100 cm using the RG algorithm and 
the IWS algorithm. Also, the effect of different forest structures, CHM filtering, and different tree species on the 
accuracy of tree delineation algorithms were evaluated. Overall, the selected delineation algorithms influenced 
the success of ITCD in a way that the RG algorithm generated significantly more accurate results than the other 
two algorithms. The RG algorithm was the most appropriate approach for the individual tree crown delineation.

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