Evaluating the quality of riparian forest vegetation: The Riparian Forest Evaluation (RFV) index

Aim of study: This paper presents a novel index, the Riparian Forest Evaluation (RFV) index, for assessing the ecological condition of riparian forests. The status of riparian ecosystems has global importance due to the ecological and social benefits and services they provide. The initiation of the European Water Framework Directive (2000/60/CE) requires the assessment of the hydromorphological quality of natural channels. The Directive describes riparian forests as one of the fundamental components that determine the structure of riverine areas. The RFV index was developed to meet the aim of the Directive and to complement the existing methodologies for the evaluation of riparian forests. Area of study: The RFV index was applied to a wide range of streams and rivers (170 water bodies) inSpain. Materials and methods: The calculation of the RFV index is based on the assessment of both the spatial continuity of the forest (in its three core dimensions: longitudinal, transversal and vertical) and the regeneration capacity of the forest, in a sampling area related to the river hydromorphological pattern. This index enables an evaluation of the quality and degree of alteration of riparian forests. In addition, it helps to determine the scenarios that are necessary to improve the status of riparian forests and to develop processes for restoring their structure and composition. Main results: The results were compared with some previous tools for the assessment of riparian vegetation. The RFV index got the highest average scores in the basins of northernSpain, which suffer lower human influence. The forests in central and southern rivers got worse scores. The bigger differences with other tools were found in complex and partially altered streams and rivers. Research highlights: The study showed the index’s applicability under diverse hydromorphological and ecological conditions and the main advantages of its application. The utilization of the index allows a better understanding of the status of riparian forests, and enhances improvements in the conservation and management of riparian areas.

Small-scale variation of vegetation in a mixed forest understorey is partly controlled by the effect of overstory composition on litter accumulation

We investigated how richness and composition of vascular plant species in the understory of a mixed hardwood forest stand varied with respect to the abundance and composition of the overstory. The stand is in central Spain and represents the southernmost range of distribution of several tree and herbaceous species in Europe. Understory species were identified in 46 quadrats (0.25 m2) where variables litter depth and light availability were measured. In addition, we estimated tree density, basal area, and percent basal area by tree species within 6-m-radius areas around each plot. Species richness and composition were studied using path analysis and scale-dependent geostatistical methods, respectively. We found that the relative abundance of certain trees species in the overstory was more important than total overstory abundance in explaining understory species richness. Richness decreased as soil litter depth increased, and soil litter increased as the relative proportion of Fagus sylvatica in the overstory increased, which accounted for a negative, indirect effect of Fagus sylvatica on richness. Regarding understory species composition, we found that some species distributed preferentially below certain tree species. For example, Melica uniflora was most frequent below Fagus sylvatica and Quercus petraea while the increasing proportion of Q. pyrenaica in the overstory favored the presence of Cruciata glabra, Arenaria montana, Prunus avium, Conopodium bourgaei, Holcus mollis, Stellaria media and Galium aparine in the understory. Overall, these results emphasize the importance of individual tree species in controlling the assemblage and richness of understory species in mixed stands. We conclude that soil litter accumulation is one way through which overstory composition shapes the understory community.

Soil compaction and vegetation cover in a Scots pine stand at the Mediterranean rangelands

Right development of ROOT SYSTEMS is essential to ensure seedling survival in the initial stages of natural regeneration processes. Soil compaction determines this development both because of its influence on soil Tª & moisture dynamics and for its direct effect on soil mechanical impedance to root growth. All this effects can be assessed as a whole through soil penetration resistance (Soil Strength) measurements. SOIL STRENGTH has been usually evaluated in forest research in connection with severe disturbances derived from heavy machinery works during forest operations. Nevertheless, undisturbed soils are also expected to show different levels of compaction for root development. Organic matter modifies soil structure and so on porosity, compaction and resultant soil resistance to penetration. Its concentration in surface layers is rather related to vegetation cover composition and density. So within forest stands, a relationship is expected to be found between VEGETATION COVER density and compaction measured as resistance to penetration (soil strength)

Micro-scale habitat associations of woody plants in a neotropical cloud forest

Species?habitat associations may contribute to the maintenance of species richness in tropical forests, but previous research has been conducted almost exclusively in lowland forests and has emphasized the importance of topography and edaphic conditions. Is the distribution of woody plant species in a Peruvian cloud forest determined by microhabitat conditions? What is the role of environmental characteristics and forest structure in habitat partitioning in a tropical cloud forest? We examined species?habitat associations in three 1-ha plots using the torus-translation method. We used three different criteria to define habitats for habitat partitioning analyses, based on microtopography, forest structure and both sets of factors. The number of species associated either positively or negatively with each habitat was assessed. Habitats defined on the basis of environmental conditions and forest structure discriminated a greater number of positive and negative associations at the scale of our analyses in a tropical cloud forest. Both topographic conditions and forest structure contribute to small-scale microhabitat partitioning of woody plant species in a Peruvian tropical cloud forest. Nevertheless, canopy species were most correlated with the distribution of environmental variables, while understorey species displayed associations with forest structure.

Optimización de la Exactitud Geométrica al Integrar Diversas Fuentes de Datos en Proyectos de Inventario Forestal Basados en Escaneo Laser Aerotransportado=Optimizing Geometric Accuracy in Data Source Integration for Airborne Laser Scanning-based Forest Inventory Projects

La mayoría de las aplicaciones forestales del escaneo laser aerotransportado (ALS, del inglés airborne laser scanning) requieren la integración y uso simultaneo de diversas fuentes de datos, con el propósito de conseguir diversos objetivos. Los proyectos basados en sensores remotos normalmente consisten en aumentar la escala de estudio progresivamente a lo largo de varias fases de fusión de datos: desde la información más detallada obtenida sobre un área limitada (la parcela de campo), hasta una respuesta general de la cubierta forestal detectada a distancia de forma más incierta pero cubriendo un área mucho más amplia (la extensión cubierta por el vuelo o el satélite). Todas las fuentes de datos necesitan en ultimo termino basarse en las tecnologías de sistemas de navegación global por satélite (GNSS, del inglés global navigation satellite systems), las cuales son especialmente erróneas al operar por debajo del dosel forestal. Otras etapas adicionales de procesamiento, como la ortorectificación, también pueden verse afectadas por la presencia de vegetación, deteriorando la exactitud de las coordenadas de referencia de las imágenes ópticas. Todos estos errores introducen ruido en los modelos, ya que los predictores se desplazan de la posición real donde se sitúa su variable respuesta. El grado por el que las estimaciones forestales se ven afectadas depende de la dispersión espacial de las variables involucradas, y también de la escala utilizada en cada caso. Esta tesis revisa las fuentes de error posicional que pueden afectar a los diversos datos de entrada involucrados en un proyecto de inventario forestal basado en teledetección ALS, y como las propiedades del dosel forestal en sí afecta a su magnitud, aconsejando en consecuencia métodos para su reducción. También se incluye una discusión sobre las formas más apropiadas de medir exactitud y precisión en cada caso, y como los errores de posicionamiento de hecho afectan a la calidad de las estimaciones, con vistas a una planificación eficiente de la adquisición de los datos. La optimización final en el posicionamiento GNSS y de la radiometría del sensor óptico permitió detectar la importancia de este ultimo en la predicción de la desidad relativa de un bosque monoespecífico de Pinus sylvestris L. ABSTRACT Most forestry applications of airborne laser scanning (ALS) require the integration and simultaneous use of various data sources, pursuing a variety of different objectives. Projects based on remotely-sensed data generally consist in upscaling data fusion stages: from the most detailed information obtained for a limited area (field plot) to a more uncertain forest response sensed over a larger extent (airborne and satellite swath). All data sources ultimately rely on global navigation satellite systems (GNSS), which are especially error-prone when operating under forest canopies. Other additional processing stages, such as orthorectification, may as well be affected by vegetation, hence deteriorating the accuracy of optical imagery’s reference coordinates. These errors introduce noise to the models, as predictors displace from their corresponding response. The degree to which forest estimations are affected depends on the spatial dispersion of the variables involved and the scale used. This thesis reviews the sources of positioning errors which may affect the different inputs involved in an ALS-assisted forest inventory project, and how the properties of the forest canopy itself affects their magnitude, advising on methods for diminishing them. It is also discussed how accuracy should be assessed, and how positioning errors actually affect forest estimation, toward a cost-efficient planning for data acquisition. The final optimization in positioning the GNSS and optical image allowed to detect the importance of the latter in predicting relative density in a monospecific Pinus sylvestris L. forest.

LiDAR remote sensing applied to forest resources assessment

Disponer de información precisa y actualizada de inventario forestal es una pieza clave para mejorar la gestión forestal sostenible y para proponer y evaluar políticas de conservación de bosques que permitan la reducción de emisiones de carbono debidas a la deforestación y degradación forestal (REDD). En este sentido, la tecnología LiDAR ha demostrado ser una herramienta perfecta para caracterizar y estimar de forma continua y en áreas extensas la estructura del bosque y las principales variables de inventario forestal. Variables como la biomasa, el número de pies, el volumen de madera, la altura dominante, el diámetro o la altura media son estimadas con una calidad comparable a los inventarios tradicionales de campo. La presente tesis se centra en analizar la aplicación de los denominados métodos de masa de inventario forestal con datos LIDAR bajo diferentes condiciones y características de masa forestal (bosque templados puros y mixtos) y utilizando diferentes bases de datos LiDAR (información proveniente de vuelo nacionales e información capturada de forma específica). Como consecuencia de lo anterior, se profundiza en la generación de inventarios forestales continuos con LiDAR en grandes áreas. Los métodos de masa se basan en la búsqueda de relaciones estadísticas entre variables predictoras derivadas de la nube de puntos LiDAR y las variables de inventario forestal medidas en campo con el objeto de generar una cartografía continua de inventario forestal. El rápido desarrollo de esta tecnología en los últimos años ha llevado a muchos países a implantar programas nacionales de captura de información LiDAR aerotransportada. Estos vuelos nacionales no están pensados ni diseñados para fines forestales por lo que es necesaria la evaluación de la validez de esta información LiDAR para la descripción de la estructura del bosque y la medición de variables forestales. Esta información podría suponer una drástica reducción de costes en la generación de información continua de alta resolución de inventario forestal. En el capítulo 2 se evalúa la estimación de variables forestales a partir de la información LiDAR capturada en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA-LiDAR) en España. Para ello se compara un vuelo específico diseñado para inventario forestal con la información de la misma zona capturada dentro del PNOA-LiDAR. El caso de estudio muestra cómo el ángulo de escaneo, la pendiente y orientación del terreno afectan de forma estadísticamente significativa, aunque con pequeñas diferencias, a la estimación de biomasa y variables de estructura forestal derivadas del LiDAR. La cobertura de copas resultó más afectada por estos factores que los percentiles de alturas. Considerando toda la zona de estudio, la estimación de la biomasa con ambas bases de datos no presentó diferencias estadísticamente significativas. Las simulaciones realizadas muestran que las diferencias medias en la estimación de biomasa entre un vuelo específico y el vuelo nacional podrán superar el 4% en áreas abruptas, con ángulos de escaneo altos y cuando la pendiente de la ladera no esté orientada hacia la línea de escaneo. En el capítulo 3 se desarrolla un estudio en masas mixtas y puras de pino silvestre y haya, con un enfoque multi-fuente empleando toda la información disponible (vuelos LiDAR nacionales de baja densidad de puntos, imágenes satelitales Landsat y parcelas permanentes del inventario forestal nacional español). Se concluye que este enfoque multi-fuente es adecuado para realizar inventarios forestales continuos de alta resolución en grandes superficies. Los errores obtenidos en la fase de ajuste y de validación de los modelos de área basimétrica y volumen son similares a los registrados por otros autores (usando un vuelo específico y parcelas de campo específicas). Se observan errores mayores en la variable número de pies que los encontrados en la literatura, que pueden ser explicados por la influencia de la metodología de parcelas de radio variable en esta variable. En los capítulos 4 y 5 se evalúan los métodos de masa para estimar biomasa y densidad de carbono en bosques tropicales. Para ello se trabaja con datos del Parque Nacional Volcán Poás (Costa Rica) en dos situaciones diferentes: i) se dispone de una cobertura completa LiDAR del área de estudio (capitulo 4) y ii) la cobertura LiDAR completa no es técnica o económicamente posible y se combina una cobertura incompleta de LiDAR con imágenes Landsat e información auxiliar para la estimación de biomasa y carbono (capitulo 5). En el capítulo 4 se valida un modelo LiDAR general de estimación de biomasa aérea en bosques tropicales y se compara con los resultados obtenidos con un modelo ajustado de forma específica para el área de estudio. Ambos modelos están basados en la variable altura media de copas (TCH por sus siglas en inglés) derivada del modelo digital LiDAR de altura de la vegetación. Los resultados en el área de estudio muestran que el modelo general es una alternativa fiable al ajuste de modelos específicos y que la biomasa aérea puede ser estimada en una nueva zona midiendo en campo únicamente la variable área basimétrica (BA). Para mejorar la aplicación de esta metodología es necesario definir en futuros trabajos procedimientos adecuados de medición de la variable área basimétrica en campo (localización, tamaño y forma de las parcelas de campo). La relación entre la altura media de copas del LiDAR y el área basimétrica (Coeficiente de Stock) obtenida en el área de estudio varía localmente. Por tanto es necesario contar con más información de campo para caracterizar la variabilidad del Coeficiente de Stock entre zonas de vida y si estrategias como la estratificación pueden reducir los errores en la estimación de biomasa y carbono en bosques tropicales. En el capítulo 5 se concluye que la combinación de una muestra sistemática de información LiDAR con una cobertura completa de imagen satelital de moderada resolución (e información auxiliar) es una alternativa efectiva para la realización de inventarios continuos en bosques tropicales. Esta metodología permite estimar altura de la vegetación, biomasa y carbono en grandes zonas donde la captura de una cobertura completa de LiDAR y la realización de un gran volumen de trabajo de campo es económica o/y técnicamente inviable. Las alternativas examinadas para la predicción de biomasa a partir de imágenes Landsat muestran una ligera disminución del coeficiente de determinación y un pequeño aumento del RMSE cuando la cobertura de LiDAR es reducida de forma considerable. Los resultados indican que la altura de la vegetación, la biomasa y la densidad de carbono pueden ser estimadas en bosques tropicales de forma adecuada usando coberturas de LIDAR bajas (entre el 5% y el 20% del área de estudio). ABSTRACT The availability of accurate and updated forest data is essential for improving sustainable forest management, promoting forest conservation policies and reducing carbon emissions from deforestation and forest degradation (REDD). In this sense, LiDAR technology proves to be a clear-cut tool for characterizing forest structure in large areas and assessing main forest-stand variables. Forest variables such as biomass, stem volume, basal area, mean diameter, mean height, dominant height, and stem number can be thus predicted with better or comparable quality than with costly traditional field inventories. In this thesis, it is analysed the potential of LiDAR technology for the estimation of plot-level forest variables under a range of conditions (conifer & broadleaf temperate forests and tropical forests) and different LiDAR capture characteristics (nationwide LiDAR information vs. specific forest LiDAR data). This study evaluates the application of LiDAR-based plot-level methods in large areas. These methods are based on statistical relationships between predictor variables (derived from airborne data) and field-measured variables to generate wall to wall forest inventories. The fast development of this technology in recent years has led to an increasing availability of national LiDAR datasets, usually developed for multiple purposes throughout an expanding number of countries and regions. The evaluation of the validity of nationwide LiDAR databases (not designed specifically for forest purposes) is needed and presents a great opportunity for substantially reducing the costs of forest inventories. In chapter 2, the suitability of Spanish nationwide LiDAR flight (PNOA) to estimate forest variables is analyzed and compared to a specifically forest designed LiDAR flight. This study case shows that scan angle, terrain slope and aspect significantly affect the assessment of most of the LiDAR-derived forest variables and biomass estimation. Especially, the estimation of canopy cover is more affected than height percentiles. Considering the entire study area, biomass estimations from both databases do not show significant differences. Simulations show that differences in biomass could be larger (more than 4%) only in particular situations, such as steep areas when the slopes are non-oriented towards the scan lines and the scan angles are larger than 15º. In chapter 3, a multi-source approach is developed, integrating available databases such as nationwide LiDAR flights, Landsat imagery and permanent field plots from SNFI, with good resultos in the generation of wall to wall forest inventories. Volume and basal area errors are similar to those obtained by other authors (using specific LiDAR flights and field plots) for the same species. Errors in the estimation of stem number are larger than literature values as a consequence of the great influence that variable-radius plots, as used in SNFI, have on this variable. In chapters 4 and 5 wall to wall plot-level methodologies to estimate aboveground biomass and carbon density in tropical forest are evaluated. The study area is located in the Poas Volcano National Park (Costa Rica) and two different situations are analyzed: i) available complete LiDAR coverage (chapter 4) and ii) a complete LiDAR coverage is not available and wall to wall estimation is carried out combining LiDAR, Landsat and ancillary data (chapter 5). In chapter 4, a general aboveground biomass plot-level LiDAR model for tropical forest (Asner & Mascaro, 2014) is validated and a specific model for the study area is fitted. Both LiDAR plot-level models are based on the top-of-canopy height (TCH) variable that is derived from the LiDAR digital canopy model. Results show that the pantropical plot-level LiDAR methodology is a reliable alternative to the development of specific models for tropical forests and thus, aboveground biomass in a new study area could be estimated by only measuring basal area (BA). Applying this methodology, the definition of precise BA field measurement procedures (e.g. location, size and shape of the field plots) is decisive to achieve reliable results in future studies. The relation between BA and TCH (Stocking Coefficient) obtained in our study area in Costa Rica varied locally. Therefore, more field work is needed for assessing Stocking Coefficient variations between different life zones and the influence of the stratification of the study areas in tropical forests on the reduction of uncertainty. In chapter 5, the combination of systematic LiDAR information sampling and full coverage Landsat imagery (and ancillary data) prove to be an effective alternative for forest inventories in tropical areas. This methodology allows estimating wall to wall vegetation height, biomass and carbon density in large areas where full LiDAR coverage and traditional field work are technically and/or economically unfeasible. Carbon density prediction using Landsat imaginery shows a slight decrease in the determination coefficient and an increase in RMSE when harshly decreasing LiDAR coverage area. Results indicate that feasible estimates of vegetation height, biomass and carbon density can be accomplished using low LiDAR coverage areas (between 5% and 20% of the total area) in tropical locations.