Forest monitoring tools are needed to promote effective and data driven forest management and forest policies. Remote sensing techniques can increase the speed and the cost-efficiency of the forest monitoring as well as large scale mapping of forest attribute (wall-to-wall approach). Digital Aerial Photogrammetry (DAP) is a common cost-effective alternative to airborne laser scanning (ALS) which can be based on aerial photos routinely acquired for general base maps. DAP based on such pre-existing dataset can be a cost effective source of large scale 3D data. In the context of forest characterization, when a quality Digital Terrain Model (DTM) is available, DAP can produce photogrammetric Canopy Height Model (pCHM) which describes the tree canopy height. While this potential seems pretty obvious, few studies have investigated the quality of regional pCHM based on aerial stereo images acquired by standard official aerial surveys. Our study proposes to evaluate the quality of pCHM individual tree height estimates based on raw images acquired following such protocol using a reference filed-measured tree height database. To further ensure the replicability of the approach, the pCHM tree height estimates benchmarking only relied on public forest inventory (FI) information and the photogrammetric protocol was based on low-cost and widely used photogrammetric software. Moreover, our study investigates the relationship between the pCHM tree height estimates based on the neighboring forest parameter provided by the FI program.

Our results highlight the good agreement of tree height estimates provided by pCHM using DAP with both field measured and ALS tree height data. In terms of tree height modeling, our pCHM approach reached similar results than the same modeling strategy applied to ALS tree height estimates. Our study also identified some of the drivers of the pCHM tree height estimate error and found forest parameters like tree size (diameter at breast height) and tree type (evergreenness/deciduousness) as well as the terrain topography (slope) to be of higher importance than image survey parameters like the variation of the overlap or the sunlight condition in our dataset. In combination with the pCHM tree height estimate, the terrain slope, the Diameter at Breast Height (DBH) and the evergreenness factor were used to fit a multivariate model predicting the field measured tree height. This model presented better performance than the model linking the pCHM estimates to the field tree height estimates in terms of r² (0.90 VS 0.87) and root mean square error (RMSE, 1.78 VS 2.01 m). Such aspects are poorly addressed in literature and further research should focus on how pCHM approaches could integrate them to improve forest characterization using DAP and pCHM. Our promising results can be used to encourage the use of regional aerial orthophoto surveys archive to produce large scale quality tree height data at very low additional costs, notably in the context of updating national forest inventory programs.

需要森林监测工具来促进有效的和以数据为依据的森林管理和森林政策。遥感技术可以提高森林监测的速度和成本效益以及森林属性的大规模制图（逐壁方法）。数字航空摄影测量（DAP）是机载激光扫描（ALS）的一种常见的经济有效替代方法，后者可以基于通常为一般底图获取的航空照片。基于此类预先存在的数据集的DAP可以成为大规模3D数据的经济有效来源。在森林表征的情况下，当可获得高质量的数字地形模型（DTM）时，DAP可以生成描述树木冠层高度的摄影测量冠层高度模型（pCHM）。虽然这种潜力似乎很明显，很少有研究基于标准官方航空勘测获得的航空立体图像来调查区域pCHM的质量。我们的研究建议使用参考的实测树高数据库，根据遵循该协议获取的原始图像，评估pCHM单个树高估计的质量。为了进一步确保该方法的可重复性，pCHM树高估计仅以公共森林资源调查（FI）信息为基准，而摄影测量协议则基于低成本且广泛使用的摄影测量软件。此外，我们的研究基于FI程序提供的邻近森林参数，调查了pCHM树高估计之间的关系。我们的研究建议使用参考的实测树高数据库，根据遵循该协议获取的原始图像，评估pCHM单个树高估计的质量。为了进一步确保该方法的可重复性，pCHM树高估计仅以公共森林资源调查（FI）信息为基准，而摄影测量协议则基于低成本且广泛使用的摄影测量软件。此外，我们的研究基于FI程序提供的邻近森林参数，调查了pCHM树高估计之间的关系。我们的研究建议使用参考的实测树高数据库，根据遵循该协议获取的原始图像，评估pCHM单个树高估计的质量。为了进一步确保该方法的可重复性，pCHM树高估计仅以公共森林资源调查（FI）信息为基准，而摄影测量协议则基于低成本且使用广泛的摄影测量软件。此外，我们的研究基于FI程序提供的邻近森林参数，调查了pCHM树高估计之间的关系。pCHM树高估计基准仅依赖于公共森林清单（FI）信息，而摄影测量协议则基于低成本且使用广泛的摄影测量软件。此外，我们的研究基于FI程序提供的邻近森林参数，调查了pCHM树高估计之间的关系。pCHM树高估计基准仅依赖于公共森林清单（FI）信息，而摄影测量协议则基于低成本且使用广泛的摄影测量软件。此外，我们的研究基于FI程序提供的邻近森林参数，调查了pCHM树高估计之间的关系。

我们的结果凸显了pCHM使用DAP提供的树高估计与现场实测和ALS树高数据的良好一致性。就树高建模而言，与应用于ALS树高估算的相同建模策略相比，我们的pCHM方法获得了相似的结果。我们的研究还确定了pCHM树高估计误差的一些驱动因素，并发现诸如树大小（胸高的直径）和树类型（常绿/落叶）以及地形地形（坡度）之类的森林参数具有更高的重要性。而不是像图像调查参数那样的数据集，例如重叠变化或阳光条件。结合pCHM树的高度估算值，地形坡度，乳房高度直径（DBH）和常绿因子用于拟合预测田间实测树高的多元模型。与将pCHM估计值与字段树高度估计值链接到r²（0.90 VS 0.87）和均方根误差（RMSE，1.78 VS 2.01 m）相比，该模型提供了更好的性能。这些方面在文献中没有得到很好的解决，进一步的研究应该集中在pCHM方法如何使用DAP和pCHM整合它们以改善森林特征方面。我们令人鼓舞的结果可用于鼓励使用区域航空正射影像测量档案，以非常低的额外费用来生成大规模高质量的树高数据，特别是在更新国家森林清单计划的背景下。与将pCHM估计值与字段树高度估计值链接到r²（0.90 VS 0.87）和均方根误差（RMSE，1.78 VS 2.01 m）相比，该模型提供了更好的性能。这些方面在文献中没有得到很好的解决，进一步的研究应该集中在pCHM方法如何使用DAP和pCHM整合它们以改善森林特征方面。我们令人鼓舞的结果可用于鼓励使用区域航空正射影像测量档案，以非常低的额外费用来生成大规模高质量的树高数据，特别是在更新国家森林清单计划的背景下。与将pCHM估计值与字段树高度估计值链接到r²（0.90 VS 0.87）和均方根误差（RMSE，1.78 VS 2.01 m）相比，该模型提供了更好的性能。这些方面在文献中没有得到很好的解决，进一步的研究应该集中在pCHM方法如何使用DAP和pCHM整合它们以改善森林特征方面。我们令人鼓舞的结果可用于鼓励使用区域航空正射影像测量档案，以非常低的额外费用来生成大规模高质量的树高数据，特别是在更新国家森林清单计划的背景下。这些方面在文献中没有得到很好的解决，进一步的研究应该集中在pCHM方法如何使用DAP和pCHM整合它们以改善森林特征方面。我们令人鼓舞的结果可用于鼓励使用区域航空正射影像测量档案，以非常低的额外费用来生成大规模高质量的树高数据，特别是在更新国家森林清单计划的背景下。这些方面在文献中没有得到很好的解决，进一步的研究应集中在pCHM方法如何使用DAP和pCHM整合它们以改善森林特征方面。我们令人鼓舞的结果可用于鼓励使用区域航空正射影像测量档案，以非常低的额外费用来生成大规模高质量的树高数据，特别是在更新国家森林清单计划的背景下。