Mapping stand-level forest biophysical variables for a mixedwood boreal forest using lidar: an examination of scanning density V. Thomas, P. Treitz, J.H. McCaughey, and I. Morrison Abstract: Light detection and ranging (lidar) is becoming an increasingly popular technology among scientists for the development of predictive models of forest biophysical variables. However, before this technology can be adopted with confidence for long-term monitoring applications in Canada, robust models must be developed that can be applied and validated over large and complex forested areas. This will require “scaling-up” from current models developed from high-density lidar data to low-density data collected at higher altitudes. This paper investigates the effect of lowering the average point spacing of discrete lidar returns on models of forest biophysical variables. Validation of results re- vealed that high-density models are well correlated with mean dominant height, basal area, crown closure, and average aboveground biomass (R 2 = 0.84, 0.89, 0.60, and 0.91, respectively). Low-density models could not accurately predict crown closure (R 2 = 0.36). However, they did provide slightly improved estimates for mean dominant height, basal area, and average aboveground biomass (R 2 = 0.90, 0.91, and 0.92, respectively). Maps were generated and validated for the entire study area from the low-density models. The ability of low-density models to accurately map key bio- physical variables is a positive indicator for the utility of lidar data for monitoring large forested areas. Résumé : Le lidar est en voie de devenir une technique de plus en plus populaire parmi les chercheurs pour le déve- loppement de modèles de prédiction des variables biophysiques de la forêt. Cependant, avant que cette technologie puisse être adoptée avec confiance pour le suivi à long terme au Canada, des modèles robustes pouvant être appliqués et validés pour des superficies de forêt vastes et complexes doivent être développés. Cela va exiger de passer des mo- dèles courants développés à partir d’une forte densité de données lidar à une plus faible densité de données collectées à plus haute altitude. Cet article se penche sur l’effet de la diminution de l’espacement ponctuel moyen des échos indi- viduels du lidar sur les modèles de variables biophysiques de la forêt. La validation des résultats a montré que les mo- dèles à forte densité sont bien corrélés avec la hauteur dominante moyenne, la surface terrière, la fermeture du couvert et la biomasse aérienne moyenne (R 2 = 0,84, 0,89, 0,60 et 0,91 respectivement). Les modèles à faible densité ne pou- vaient pas correctement (R 2 = 0,36) prédire la fermeture du couvert. Cependant, ils ont fourni des estimations légère- ment meilleures pour la hauteur dominante moyenne, la surface terrière et la biomasse aérienne moyenne (R 2 = 0,90, 0,91 et 0,92 respectivement). Des cartes ont été générées et validées pour toute la zone d’étude à partir de modèles à faible densité. La capacité des modèles à faible densité à cartographier correctement les variables biophysiques impor- tantes est une indication positive de l’utilité des données lidar pour le suivi de vastes zones de forêt. [Traduit par la Rédaction] Thomas et al. 47 Introduction Recent literature has suggested that discrete light detection and ranging (lidar) has the potential to become the principal technology for forest inventory mapping. Research conducted over small areas has illustrated successful modelling of for- est biophysical variables to a high degree of accuracy and precision (Næsset 1997; Magnussen and Boudewyn 1998; Means et al. 2000; Lim and Treitz 2004; Hopkinson et al. 2005). Transition of this success to larger scales has been limited in North America, but is being actively researched in Norway and Sweden (Næsset and Bjerknes 2001; Næsset 2002; Holmgren 2004). In Norway, there are at least six large-scale commercial projects in operation that use high- density airborne lidar. Naesset (2004) validated the findings of one of these projects to confirm the accuracy of models of mean height, dominant height, basal area, and volume over the entire area. This is encouraging for the future adoption of large-scale operations in Canada. However, the vast size and complexity of Canada’s boreal forest introduces a num- ber of challenges to the implementation of lidar for forest in- ventory mapping at provincial or national scales. Research Can. J. For. Res. 36: 34–47 (2006) doi:10.1139/X05-230 © 2006 NRC Canada 34 Received 30 March 2005 Accepted 27 September 2005. Published on the NRC Research Press Web site at http://cjfr.nrc.ca on 12 January 2006. V. Thomas, 1 P. Treitz, and J.H. McCaughey. Department of Geography, Faculty of Arts and Science, Queen’s University, Kingston, ON K7L, 3N6, Canada I. Morrison. 2 Canadian Forest Service, Natural Resources Canada, Sault Ste. Marie, ON P6A 5M7, Canada. 1 Corresponding author (e-mail: 9vat1@qlink.queensu.ca). 2 Retired.