Ann. For. Sci. 63 (2006) 951-960
DOI: 10.1051/forest:2006078

Assessment of the assortment potential of the growing stock - a photogrammetry based approach for an automatized grading of sample trees

Christine Fürst^a and Gérard Nepveu<sup>b

a</sup>  Dresden University of Technology, Institute for Soil Science and Site Ecology, Pienner Road 19, 01737 Tharandt, Germany
^b  LERFOB, Laboratoire d'Étude des Ressources Forêt-Bois, UMR INRA-ENGREF, Centre INRA de Nancy, 54280 Champenoux, France

(Received 15 August 2005; accepted 3 April 2006; published online 9 December 2006)

Abstract - The presented paper introduces a photogrammetry based value inventory method including an electronic grading routine. The grading is realized by an automatic identification of stem surface features in eCognition. ECognition is an image analysis system using a polygon-oriented segmentation and a fuzzy logic based classification. The feature-related parameterisation within eCognition is oriented on key assortment criteria originating from timber selling contracts in two test regions in Saxony (Germany). A total of eight Norway spruces (Picea abies, Karst.) and eight Scots pines (Pinus sylvestris L.) was selected as sample material for the development of the classification process in eCognition. For two further sample trees - one Norway spruce and one Scots pine - the differences between a "normal", i.e. visual sorting and a picture-interpretation supported and consequently more detailed sorting are presented. In the context of forest inventory, the presented approach can support the acquirement of detailed sample-tree-based information on the assortment distribution at the level of management planning units in forest enterprises.

Résumé - Estimation des assortiments potentiels dans une ressource en bois sur pied : une méthode basée sur la photogrammétrie et la classification automatique des arbres échantillonnés. L'article présente une méthode d'évaluation de la qualité d'une ressource en bois sur pied reposant sur la photogrammétrie et incluant une routine de classement automatique des arbres. Cette dernière est fondée sur une interprétation des photographies des tiges à l'aide d'eCognition, un outil d'analyse d'image incluant un processus de segmentation polygonale et un système de classement basé sur la logique floue. La paramétrisation fait référence à des critères qualitatifs-clés identifiés grâce à l'analyse de contrats de vente de bois intervenus dans deux régions-tests de Saxe (Allemagne). Un total de huit épicéas communs (Picea abies Karst.) et de huit pins sylvestres (Pinus sylvestris L.) échantillonnés dans ces deux régions a été utilisé comme matériel d'étude pour développer la méthode de classement avec eCognition. Pour un épicéa et un pin, un exemple d'application est présenté qui montre les différences entre un classement traditionnel et un classement amélioré grâce à la méthode mise au point. Dans le contexte de l'inventaire forestier, la méthode veut introduire une base d'information plus détaillée sur la distribution des assortiments au niveau des unités de la planification de la gestion forestière.

Key words: stocking tree / quality / forest inventory / photogrammetry / automatized grading / image analysis / grading criteria / timber selling contract / Picea abies / Pinus sylvestris

Mots clés : arbre sur pied / qualité / inventaire forestier / photogrammétrie / classement automatique / analyse d'image / critère de classement / contrat de vente / Picea abies / Pinus sylvestris

Corresponding author: fuerst@frsws10.forst.tu-dresden.de

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