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Multi-Scale Modeling of Bird Diversity using Canopy Structure Metrics of
Habitat Heterogeneity
Scott GoetzMindy Sun(WHRC)
Ralph DubayahAnu Swatatran
Amanda Whitehurst(UMD)
Andy HansenLinda Phillips
(MSU)
Richard PearsonNed Horning
(AMNH)
NASA Annual Biodiversity MeetingSeattle, April 2012
Magnolia warbler Black throated blue warbler
Collaborators:
Matthew Betts(OSU)
Richard Holmes(Dartmouth)
Objectives / Research Questions
(1) How can patterns of ecosystem structure be observed and modeled at regional to continental scales?
(2) What is the influence of satellite measurements of canopy structure on bird diversity (extent, richness and abundance)?
(3) What are the relationships between bird diversity, vegetation structure and ecosystem productivity at regional to continental-scales?
~
Summer Tanager. Photo by Scott Somershoe, USGS.
UAVSAR False Color
HH
HV
VV
Canopy Height (m)0
5 - 10
10 - 15
15-20
20 - 25
25-30
> 30
±0 2.5 51.25 km
LVIS RH100 DRL Canopy Height
UAVSAR
UA
VS
AR
Fa
lse
Co
lor
HH
HV
VV
Can
op
y H
eig
ht
(m)
0 5 -
10
10 -
15
15-2
0
20 -
25
25-3
0
> 3
0
±0
2.5
51.
25km
LandsatNDVI difference
UAVSAR False Color
HH
HV
VV
Canopy Height (m)0
5 - 10
10 - 15
15-20
20 - 25
25-30
> 30
±0 2.5 51.25 km
0 0.6
UA
VS
AR
Fa
lse
Co
lor
HH
HV
VV
Can
op
y H
eig
ht
(m)
0 5 -
10
10 -
15
15-2
0
20 -
25
25-3
0
> 3
0
±0
2.5
51.
25km
0 5 10 15 20 25 >30 m
Synergistic use of lidar, moderate to high resolution optical & SAR..
0 5 10 15 20 25 >30 m
Hubbard Brook Experimental Forest
What is the influence of satellite measurements of canopy structure on bird diversity (extent, richness
and abundance) and habitat use (prevalence)?
We made use of a unique bird observation data set across 371 sites at HBEF collected over 10+ years
(1999-2009)
% v
aria
nce
expl
aine
d Single versus multi-sensor predictions of the Bird Species Richness
Hubbard Brook Experimental Forest
Swatatran, Dubayah, Goetz, et al. (2012 PlosOne)
understory
Lidar-derived canopy cover at different heights
midstory
Lidar-derived canopy cover at different heights
overstory
Lidar-derived canopy cover at different heights
cumulative
Species habitat use varies with cover across a range of heights
Yellow-rumped warbler more prevalent in lower canopy
Ovenbird more prevalent in upper canopy but also near surface (ground gleaner)
Predictions of Species Abundance at HBEFBoosted Regression Tree Hurdle Model
Predictor VariablesLaser Vegetation Imaging Sensor (LVIS)
Total canopy cover
Canopy cover at 15-20m height
Canopy cover at 20-25m height
Canopy cover at 25-30m height
Energy return at 25% canopy height
Energy return at 50% canopy height
Energy return at 75% canopy height
Canopy complexity
Discrete Return Lidar (DRL) Elevation
Canopy height
Average crown diameter
Average crown diameter*height
Stem Density
Crown area-weighted height
Landsat NDVI
NDVI Difference
Radar HV backscatter
HH/VV ratio
HH/VV index
Following Goetz et al. 2010 and Swatantran et al. 2012
Hurdle modeling approach links a presence-absence model with an abundance
model to address the issue of inflated zero counts -
predictions can be interpreted as being abundance given
suitable habitat (after Strubbe et al., 2010)
Boosted Regression Tree Hurdle Model Predictions of Species Abundance at HBEF
Magnolia Warbler, r2=0.756
Good prediction… Reasonable prediction… Poor prediction…
Black-throated blue warbler, r2=0.497
Brown Creeper, r2=0.049
Mean r2 for 16 species = 0.381,Max = 0.756, Min = 0.039.
Boosted Regression Tree Hurdle Model Predictions of Species Abundance at HBEF
National Scale Predictors of Bird Diversity Patterns
• Physical Environment: climate and topography
• Vegetation Properties: canopy density / percent cover, functional groups, biomass
• Vegetation Productivity: NPP, GPP (MODIS)
• Vegetation Structure: GLAS metrics
What are the relationships between bird diversity, vegetation structure and ecosystem productivity at regional
to continental-scales?
At least 10
GLAS shots within Breeding Bird Survey
(BBS) routes
Robust Predictions of Bird Species Richness
Forest Birds predicted well even in high
Canopy Cover & Productivity areas
High productivityroutes (389)
High Canopy CoverExplained = 63%
High ProductivityExplained = 68%
All Forest BirdsExplained Variance = 84%
All 730 routes
High Canopy Cover routes
(259)
Cross-validated with 10% reserved BBS routes
National Scale Predictions of Bird Guild Species RichnessBiophysical Structure and Environmental predictors
All Forest
WoodlandGrassland
Models developed on BBS routesGoetz et al. (forthcoming)
Southeast US
BBS sample locations, Segments, Routes
Disturbance History and Land Use
LVIS Canopy cover
Canopy cover by height class
Land coverPercent AgPercent developedPercent CanopyVariety of cover types
MODISGPPVCF forest
Soil fertility
Geographic LocationGeographic Location
Three Analysis unitsThree Analysis units
StratifyStratify
Predictor variablesPredictor variables
Other biophysicalTemperaturePrecipiationElevationNDVI
Regional Interactions among Ecosystem Productivity, Land Use and Canopy Structure
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#S
#S
#S
#S
#S#S #S
#S
#S
Raleigh
Atlanta
Richmond
Knoxville
Asheville
Charlotte
Washington
Birmingham
Charlottesville
LVIS transect (approx 2400 miles surveyed)BBS routes (66 routes that overlap transect)
#
50 0 50 100 Kilometers
BBS stop locations
Point Segment Route
Three analysis units
Southeast LVIS Transect
Intersection of BBS routes with LVIS
acquisitions
Stop locations and BBS route buffer
LVIS transect overlap
Collected GPS stop location data collected for 53 of 63 BBS routes from BBS Surveyor and/or driving the route GPS
Stop locations and BBS route buffer
LVIS points in red
BBS stop locations buffered (Red)
BBS route buffered (Yellow)
Canopy cover at 10_15m
Derivation of cover at multiple
canopy heights / layers
Canopy cover at
25-30m20-25m15-20m10-15m5-10m0-5m
Summary of Findings(thus far)
1. At local scale (e.g. HBEF) bird species richness and habitat use (multi-year prevalence) can be predicted well using lidar (and multi-sensor) canopy structure
– Performance of abundance predictions is species specific and first requires identification of suitable habitat
2. At national scale bird species richness can be robustly predicted using a suite of environmental variables
– Lidar canopy structure metrics are not selected as the most important predictors at this scale
Next Steps & in Progress
3. Regional scale work is ongoing using SE transect
• Extending analyses across productivity, land use and disturbance gradients
• Also:– Additional analysis of SE LVIS transect layers and analysis
within BBS route observations– Extend work at HBEF including abundance modeling,
vertical habitat use, breeding productivity