Background: An accurate understanding of wildfire impacts is critical to the success of any post-fire management framework. Fire severity maps are typically created from satellite-derived imagery that are capable of mapping fires across large spatial extents, but cannot detect damage to individual trees. In recent years, higher resolution fire severity maps have been created from orthomosaics collected from remotely piloted aerial systems (RPAS). Digital aerial photogrammetric (DAP) point clouds can be derived from these same systems, allowing for spectral and structural features to be collected concurrently. In this note, a methodology was developed to analyze fire impacts within individual trees using these two synergistic data types. The novel methodology presented here uses RPAS-acquired orthomosaics to classify trees based on a binary presence of fire damage. Crown scorch heights and volumes are then extracted from fire-damaged trees using RPAS-acquired DAP point clouds. Such an analysis allows for crown scorch heights and volumes to be estimated across much broader spatial scales than is possible from field data.
Results: There was a distinct difference in the spectral values for burned and unburned trees, which allowed the developed methodology to correctly classify 92.1% of trees as either burned or unburned. Following a correct classification, the crown scorch heights of burned trees were extracted at high accuracies that when regressed against field-measured heights yielded a slope of 0.85, an R-squared value of 0.78, and an RMSE value of 2.2 m. When converted to crown volume scorched, 83.3% of the DAP-derived values were within ± 10% of field-measured values.
Conclusion: This research presents a novel post-fire methodology that utilizes cost-effective RPAS-acquired data to accurately characterize individual tree-level fire severity through an estimation of crown scorch heights and volumes. Though the results were favorable, improvements can be made. Specifically, through the addition of processing steps that would remove shadows and better calibrate the spectral data used in this study. Additionally, the utility of this approach would be made more apparent through a detailed cost analysis comparing these methods with more conventional field-based approaches.
Antecedentes: Un preciso entendimiento de los impactos de los incendios de vegetación es crítico para el éxito de cualquier esquema de manejo posterior. Los mapas de severidad del fuego son creados típicamente desde imágenes derivadas de satélites, siendo capaces de mapear incendios de extensiones espaciales muy grandes, pero no pueden detectar daños en árboles individuales. En años recientes, los mapas de severidad de más alta resolución han sido creados desde ortomosaicos colectados desde sistemas aéreos pilotados de manera remota (RPAS). Los puntos de nubes fotogramétricas digitales pueden ser derivados de esos mismos sistemas, permitiendo que las características espectrales y estructurales sean colectados de manera conjunta. En esta nota, fue desarrollada una metodología para analizar los impactos de los incendios en árboles individuales usando dos tipos de datos sinérgicos. La metodología novedosa aquí presentada usa ortomosaicos adquiridos mediante RPAS para clasificar árboles basados en la presencia binaria de daños por fuego. Las alturas y volúmenes del chamuscado de la corona son luego extractados de árboles dañados por el fuego usando datos de DAP de la nube adquiridos mediante RPAS. Este tipo de análisis para altura y volumen del chamuscado de la corona permite su estimación a través de una escala espacial mucho más amplia de lo que es posible mediante datos de campo.
Resultados: Hay dos diferencias marcadas en los valores espectrales para árboles quemados y no quemados, lo que permite a la metodología desarrollada clasificar correctamente el 92,1% de los árboles como quemados o no quemados. Siguiendo una correcta clasificación, la altura de las coronas chamuscadas de los árboles quemados fueron extraídas con una alta exactitud, que cuando se realizó la regresión con datos de altura medidos a campo dio una pendiente de 0,85, un R2 de 0,78 y un valor de RMSE de 2,2 m. Cuando fueron convertidos a volumen de corona chamuscada, el 83,3% de los valores de DAP derivados estuvieron dentro de ± 10% de los valores medidos a campo.
Conclusiones: Esta investigación presenta una metodología post fuego novedosa y costo-efectiva que utiliza datos adquiridos mediante RPAS para caracterizar la severidad del fuego a nivel de árboles individuales a través de una estimación del chamuscado del volumen y altura de la corona. Aunque estos resultados fueron aceptables, algunos mejoramientos pueden ser realizados. Específicamente, a través de la adición de procesos escalonados que podrían remover las sombras y calibrar mejor los datos espectrales usados en este estudio. Adicionalmente, la utilidad de esta aproximación puede hacerse más aparente a través de un detallado análisis de costos, comparando este método con las aproximaciones más convencionales que usan datos de campo.
Keywords: DAP; Individual tree; RPAS; Scorch height; Severity; Wildfire.
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