Primer problema:
Estás viendo una mezcla de mínimos. Un árbol gigantesco con una corona del tamaño de un acre se ve bastante , interpretado sobre una base de densidad de punto / núcleo, como un campo sin árboles en absoluto. Terminará con valores altos solo donde hay árboles pequeños y de rápido crecimiento, en los bordes y en las brechas en el bosque. La parte difícil es que estos árboles más pequeños y densos tienen muchas más probabilidades de quedar oscurecidos por sombras u oclusiones o no pueden resolverse a una resolución de 1 metro, o se aglomeran juntos porque son un grupo de la misma especie.
La respuesta de Jen es correcta en esta primera parte: desechar la información del polígono es un desperdicio. Sin embargo, hay una complicación aquí. Los árboles a cielo abierto tienen una copa mucho menos vertical, más extendida, y todas las demás cosas son iguales, que un soporte de edad uniforme o un árbol en un bosque maduro. Para más información ver # 3.
Segundo problema
Lo ideal es que trabajes con una comparación de manzanas con manzanas. Confiar en NDVI para uno y B&W para el otro introduce un sesgo desconocido en sus resultados. Si no puede obtener datos adecuados para 1989, puede utilizar datos en blanco y negro degradados para 2009, o incluso tratar de medir el sesgo en los datos de 2009 en relación con el blanco y negro y extrapolar los resultados de NDVI para 1989.
Puede o no ser plausible abordar este punto en términos laborales, pero hay una posibilidad decente de que aparezca en una revisión por pares.
Tercer problema:
¿Qué es exactamente lo que estás tratando de medir? La densidad del núcleo no es un valor sinmétrico, le brinda una manera de encontrar áreas de árboles jóvenes de nuevo crecimiento que se están matando rápidamente entre sí (sujeto a las limitaciones de sombra / oclusión anteriores); Solo aquellos con el mejor acceso al agua / sol, si los hay, sobrevivirán en unos pocos años. La cobertura del dosel sería una mejora en la densidad del grano para la mayoría de las tareas, pero eso también tiene problemas: trata un gran grupo de árboles de 20 años de edad uniforme que apenas han cerrado el dosel casi igual que un 100 establecido. de un año de antigüedad. Los bosques son difíciles de cuantificar de una manera que preservará la información; Un modelo de altura de dosel es ideal para muchas tareas, pero imposible de obtener históricamente. La métrica que utiliza se elige mejor en función de la elaboración de sus objetivos. ¿Qué son?
Editar:
El objetivo es detectar la expansión de los matorrales en pastizales nativos. Los métodos estadísticos siguen siendo perfectamente válidos aquí, solo requieren un poco de elaboración y elecciones subjetivas para aplicarlos.
- Calcule una medida básica de la cobertura del dosel. Esto puede implicar un enfoque cuadriculado directamente en los polígonos de la corona, o convertir los polígonos de la corona en una trama + desenfocarlos si necesita una versión más continua.
- Intente separar las clases de paisaje en las que realizar su análisis, en función del porcentaje de cobertura del dosel. Las técnicas estadísticas con las que trabaja en un bosque de dosel cerrado pueden ser diferentes de las que usa en un prado casi desnudo, o incluso pueden excluirse del análisis de manera defendible. Algunas áreas pequeñas de sus paisajes incluirán la "expansión de los matorrales", y elegir cómo subestimar ese efecto e ignorar los datos que no son relevantes depende de usted como estadístico.
- No sé si esto funcionará durante un período de tiempo de 20 años (y funcionará mejor con épocas intermedias adicionales), pero trate de prestar atención al diámetro de la copa como indicador de la edad del árbol. Hay una pregunta definitoria que debe hacerse, si duplicar el tamaño de una corona existente representa "expansión" o si requiere nuevos árboles. Si es lo último, tiene alguna idea de si son nuevos (al menos, para algunas clases de paisajes que seleccionó anteriormente, donde puede verificar un cierto grado de acceso a la luz solar).
- Dependiendo de sus objetivos ecológicos, puede valer la pena no solo explorar la densidad de los árboles directamente, sino también explorar la fragmentación del paisaje utilizando paquetes como Fragstats .
- Apuesta arriesgada: asegúrese de que no haya un conjunto de datos LIDAR del condado esperando a ser utilizado como evaluación de validación y precisión para su capacidad de distinguir coronas en el conjunto de datos de 2009.
