Primer problema:
Usted está buscando en una mezcla de mínimos. Un árbol gigantesco con un acre de tamaño de la corona se ve bastante, interpretado en un punto de densidad de kernel de base, como un campo sin árboles. Usted va a terminar con los altos valores sólo donde hay pequeños, el rápido crecimiento de los árboles, en los bordes y en los claros en el bosque. El truco es, en estos densos árboles más pequeños son mucho más propensos a ser oscurecida por la sombra o la oclusión o no se puede resolver en un 1 metro de resolución, o ser aglomerated juntos porque son un grupo de plantas de la misma especie.
Jen respuesta es correcta en esta primera parte: Tirar el polígono de la información es un desperdicio. Hay una complicación, sin embargo. Abierto árboles han crecido mucho menos vertical, más la difusión de la corona, siendo todas las otras cosas iguales, de una edad uniforme, de pie o de un árbol en un bosque maduro. Para más información, véase #3.
Segundo problema:
Lo ideal es que debe estar trabajando con una comparación de manzanas con manzanas. Depender de NDVI y uno de B&W para el otro presenta una onu-conocible un sesgo en los resultados. Si usted no puede obtener datos adecuados para 1989, que en su lugar podría utilizar degradados B&W de datos para el 2009, o incluso tratar de medir el sesgo en los datos de 2009 relativa a la B&W y extrapolar el NDVI resultados para 1989.
Puede o no puede ser plausible para abordar este punto del trabajo-sabio, pero hay una buena posibilidad sería criado en una revisión por pares.
Tercer problema:
Qué es exactamente lo que están tratando de medir? Densidad de Kernel no es un valor de-menos métrica, se le da una forma para encontrar las áreas de nuevo crecimiento, los árboles jóvenes, que son rápidamente matando el uno al otro (sujeto a la sombra/de oclusión de las limitaciones arriba); Sólo los que tengan el mejor acceso a agua/luz del sol, si alguna, va a sobrevivir en un par de años. Cobertura de Canopy sería una mejora en la densidad de kernel para la mayoría de las tareas, pero que tiene problemas así: se trata de un grande, incluso en edad de pie de 20 años, de los que apenas cerrado el dosel como mucho igual a la establecida con más de 100 años de bosque. Los bosques son difíciles de cuantificar de una manera que preserve la información; altura del dosel modelo es ideal para una gran cantidad de tareas, pero imposible conseguir históricamente. La métrica que usa es mejor elegidos en base a una elaboración de sus metas. ¿Qué son?
Editar:
El objetivo es la detección de matorral de expansión en praderas nativas. Los métodos estadísticos son todavía perfectamente válido aquí, ellos requieren de cierta elaboración y subjetiva opciones para aplicar.
- Calcular una medida básica de cobertura de canopy. Esto puede implicar una cuadrícula enfoque directamente sobre la corona de los polígonos, o girando la corona de polígonos en un ráster + desenfoque de ellos si usted necesita una más continua de la versión.
- Trate de separar las clases de paisaje en el que hacer su análisis, basado en el porcentaje de cobertura de dosel. Las técnicas estadísticas que trabajan con usted en el cerrado bosque pueden ser diferentes de las que se utilizan en casi desnudo de pastizales, o incluso puede ser defensibly excluidos del análisis. Algunos pequeños área de sus paisajes se incluyen "matorral de expansión", y la elección de cómo subconjunto que efecto & ignorar los datos que no sean relevantes a usted como un estadista.
- No sé si esto va a funcionar más de 20 años de intervalo de tiempo (y que va a trabajar mejor con las intermedias adicionales épocas), pero trate de prestar atención a diámetro de corona como un proxy para el árbol de la edad. Hay una cuestión de encontrar una definición que tiene que hacer, si la duplicación del tamaño de una ya existente de la corona representa "expansión", o si se requiere de nuevos árboles. Si es esto último, ¿tienen alguna idea de si son nuevos (al menos, para algunas clases de paisaje seleccionado anteriormente, donde se puede comprobar un cierto grado de acceso a la luz solar).
- Dependiendo de tu ecológica tiene como objetivo, puede ser muy útil no sólo para explorar la densidad del árbol directamente, sino para explorar la fragmentación del paisaje el uso de paquetes como Fragstats.
- Long shot: asegúrese de que no hay condado de conjuntos de datos LIDAR acostado esperando a ser utilizado como la validación y la precisión de la evaluación de su capacidad para distinguir las coronas en 2009, en el conjunto de datos.
