Abstract

Ground cover is a key indicator of rangeland condition and influences rangeland management decisions, yet there have been few advances in ground-cover measurement methods. The advent of digital photography and automated image processing promise a revolution in the way ground cover is measured. To assess the potential for automation we compared conventional and automated methods for measuring ground cover against known artificial populations. The known populations were created from 20 nadir images of a Wyoming big sagebrush (Artemisia tridentata Nutt. ssp. wyomingensis Beetle & Young) vegetation type acquired with a 5-megapixel Olympus E20 digital single lens reflex camera mounted on an aluminum camera frame at 2 m above ground level. The images were converted to color, 2-dimensional images that no longer represented real-world conditions but had known cover values and conserved a simplified form of the pattern and spatial context of the plant community. These images were then printed at 1:1 scale to a 1 × 1-m poster. Posters were evaluated for color cover under laboratory conditions using the conventional techniques of steel-point frame, laser-point frame, line-point intercept, ocular estimation, and line intercept. Photographs of the posters were measured for color cover using standard and custom-created algorithms within the VegMeasure image analysis framework, and using the Digital Grid Overlay method. Results indicate that conventional techniques had significantly greater correlation (≥ 92% agreement of measured to known) than measurements from the algorithms used in the VegMeasure analysis (70%). The critical factor influencing accuracy of point-sampling methods was the area of the contact point for the given method. These findings provide an important measure of relative accuracy among methods for land managers and for researchers seeking to improve rangeland monitoring methods. La cobertura basal es un indicador clave de la condición del pastizal e influye en las decisiones de manejo del pastizal; sin embargo, ha habido pocos avances en los métodos de medición de la cobertura basal. El advenimiento de la fotografía digital y el procesamiento automático de imágenes promete un revolución en la forma en la que la cobertura basal es medida. Pare evaluar el potencial de automatización, comparamos métodos convencionales y automatizados para medir la cobertura basal, la comparación se realizó en poblaciones artificiales de cobertura conocida. Las poblaciones artificiales fueron creadas a partir de 20 imágenes de baja altura de un tipo de vegetación de “Wyoming big sagebrush” (Artemisia tridentata Nutt. ssp. wyomingensis Beetle & Young) tomadas con una cámara digital Olympus E20 de 5 megapixeles con lente reflex simple montada en un marco de aluminio a dos metros de altura del nivel del suelo. Las imágenes se convirtieron a color y en imágenes de dos dimensiones que ya no representaban el mundo real, pero tenían valores conocidos de cobertura y conservaron una forma simplificada del patrón y contexto espacial de la comunidad vegetal. Posteriormente estas imágenes fueron impresas en una escala de 1:1 en un poster de 1 × 1 m. Los posters fueron evaluados bajo condiciones de laboratorio para determinar la cobertura por clase de color, para ello se usaron las siguientes técnicas convencionales: marco de puntos de acero, marco de puntos láser, línea de intercepción de puntos, estimación ocular, y la línea de intercepción. Así mismo, la cobertura por clase de color de los posters se midió usando algoritmos estándar y especiales dentro del protocolo de análisis de imágenes VegMeasure y usando el método de la capa de malla digital. Los resultados indican que las técnicas convencionales tuvieron una correlación significativamente mayor (≥ 92% de concordancia de lo medido con lo conocido) que las mediciones de cobertura derivadas de los algoritmos usados en el análisis de VegMeasure (70%). El factor critico que influenció la exactitud de los métodos de muestreo de puntos fue el área de contacto del punto. Estos hallazgos proveen una medida importante de la exactitud relativa entre los métodos evaluados la cual es de utilidad para los manejadores de pastizales e investigadores que buscan mejorar los métodos de monitoreo de los pastizales.

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