Influence of prediction cell size on LiDAR-derived area-based estimates of total volume in mixed-species and multi-cohort forests in northeastern North America
Creators: name: Hayashi, Rei
name: Weiskittel, Aaron
name: Kershaw, John A.
Publisher: name: Taylor & Francis
Year: 2016
Subjects: subject: Pharmacology
subject: Biotechnology
subject: 59999 Environmental Sciences not elsewhere classified
subject: FOS: Earth and related environmental sciences
subject: FOS: Earth and related environmental sciences
subject: 39999 Chemical Sciences not elsewhere classified
subject: FOS: Chemical sciences
subject: FOS: Chemical sciences
subject: Ecology
subject: FOS: Biological sciences
subject: FOS: Biological sciences
subject: Developmental Biology
subject: Cancer
subject: Inorganic Chemistry
subject: Plant Biology

description: LiDAR has become a common means for providing area-based estimates of forest attributes. An important, yet understudied, factor influencing forest attribute estimation is the prediction cell size. In this analysis, the influence of six prediction cell sizes (2, 4, 10, 25, 50, and 100 m squares) and two prediction methods (parametric vs. non-parametric) on LiDAR-derived, area-based stand- and forest-level estimates of total volume at two separate locations in the Acadian Forest were evaluated and compared to field-based measurements. Statistically significant differences (p&lt;0.05) were observed between the field-based and some of the LiDAR-derived volumes. The stand-level percent differences between the various cell sizes ranged from &lt;0.1 to &gt;38%, and were generally greatest at the two extreme cell sizes examined (2 &amp; 100 m). At the forest-level, all LiDAR-estimates were within the 95% confidence interval for the ground-based estimate, except for a few values from smaller cell sizes. There was also a general trend of smaller cell sizes producing lower values of volume, while larger cell sizes tended to give higher estimates. Overall, this study highlights the importance cell size influence on stand- and forest-level estimates and indicates additional work is needed to better understand the trends identified in this analysis. <b>Résumé</b> Le LiDAR est devenu un moyen commun pour fournir des estimations surfaciques des attributs forestiers. Un important facteur, mais peu étudié, influençant l'estimation des attributs forestiers est la taille de la cellule de prédiction. Dans cette analyse, l'influence des six tailles des cellules de prédiction (2, 4, 10, 25, 50 et 100 m carrés) et des deux méthodes de prédiction (paramétrique par rapport à non paramétrique) sur des estimations du volume total qui sont dérivées du LiDAR, surfaciques et au niveau du peuplement et de la forêt à deux endroits distincts dans la forêt acadienne a été évaluée et comparée à des mesures sur le terrain. Des différences statistiquement significatives (p&lt;0,05) ont été observées entre les mesures de volumes sur le terrain et une partie des volumes dérivés du LiDAR. Les différences relatives au niveau du peuplement entre les différentes tailles de cellules variaient de &lt;0,1 à &gt;38 %, et étaient généralement plus grandes pour les deux tailles de cellules extrêmes (2 et 100 m). Au niveau des forêts, toutes les estimations dérivées du LiDAR étaient dans l'intervalle de confiance de 95% pour les estimations sur le terrain, à l'exception de quelques valeurs dans les tailles de cellules plus petites. Il y avait aussi une tendance générale des tailles de cellules plus petites à produire des valeurs plus basses pour le volume, tandis que les tailles de cellules plus grandes ont eu une tendance à produire des estimations plus élevées. Dans l'ensemble, cette étude met en évidence l'influence importante de la taille des cellules sur des estimations au niveau du peuplement et de la forêt et indique que des travaux supplémentaires sont nécessaires pour mieux comprendre les tendances identifiées dans cette analyse.