PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Mapping tree cover with Sentinel-2 data using the Support Vector Machine (SVM)

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Kartowanie terenów zadrzewionych z wykorzystaniem metody Support Vector Machine (SVM) na podstawie danych z Sentinel-2
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The knowledge on forest resources is important for sustainable forest management at local and national level. The aim of this paper is to examine the efficacy of the Support Vector Machine (SVM) approach for tree cover mapping based on Sentinel-2 images and to explore the potential of the Sentinel-2 data for the assessment of tree cover. Sentinel-2 is a constellation of two European satellites providing innovative wide-swath (up to 290 km), high-resolution and multispectral data (13 spectral bands at 10, 20 and 60 m spatial resolution). The study area is located in the Forest Promotion Complex, which is a part of the Knyszyn Forest Landscape Park in Poland. The SVM classification was performed on the single images (spring and summer season) and on multi-date Sentinel-2 images (images from two dates classified simultaneously). In addition, the use of high-resolution bands and a combination of the 10 m and 20 m spatial resolution data was examined. The overall accuracy for all performed classification was very high and reached the level of 96.7%–99.6%, which confirms that SVM classification can be successfully applied for tree cover mapping. The analysis showed that the Sentinel-2 images acquired in the middle of the vegetation season, when the leaves are fully developed are more suitable for tree cover mapping than the images acquired in spring.
PL
Wiedza na temat terenów zadrzewionych jest istotna zarówno ze względu na zarządzanie lasami, jak i z punktu widzenia poprawności raportowania danych na potrzeby krajowych i międzynarodowych statystyk. Zobrazowania satelitarne są wykorzystywane do określania zasięgu terenów zadrzewionych, szacowania aktualnego stanu zdrowotnego lasów oraz do ciągłego monitorowania zmian zachodzących w lasach. Głównym celem badań była analiza możliwości wykorzystania metody wektorów nośnych Support Vector Machine (SVM) do kartowania powierzchni zadrzewionej na podstawie zobrazowań z europejskiego satelity Sentinel-2. Misja Sentinel-2 to konstelacja dwóch satelitów: Sentinel-2A i Sentinel-2B, rejestrujących promieniowanie w zakresie optycznym, bliskiej i dalszej podczerwieni. Największym atutem misji Sentinel-2 jest skrócony czas rewizyty (ok. 5 dni), szeroki pas obrazowania (290 km) oraz zwiększona rozdzielczość przestrzenna (10 m, 20 m i 60 m). Teren badań zlokalizowany był na terenie Leśnego Kompleksu Promocyjnego Puszczy Knyszyńskiej. W celu określenia przydatności zobrazowań Sentinel-2 do kartowania terenów zadrzewionych analizy wykonano na pojedynczych zobrazowaniach S-2 zarejestrowanych wczesną wiosną (28.03.2016) i latem (31.08.2015) oraz na kombinacji danych wieloczasowych, pochodzących z dwóch dat. Dodatkowo testowano wpływ liczby kanałów spektralnych na wynik klasyfikacji. W tym celu wykonano klasyfikację na czterech 10 m kanałach spektralnych oraz na kombinacji 10 m i 20 m kanałach spektralnych. Wyniki przeprowadzonych badań potwierdziły potencjał metody SVM do kartowania terenów zadrzewionych. W każdym przypadku całkowita dokładność wykonanych klasyfikacji osiągnęła wartość powyżej 96%. Największą dokładność osiągnięto w przypadku klasyfikacji obrazu letniego (dokładność całkowita 99.2%, Kappa 98.3%), zaś najniższą w przypadku obrazu wiosennego (dokładność całkowita 96.6, Kappa 93.3%). Wyniki klasyfikacji wykonanej na pojedynczym obrazie S-2 były nieco lepsze niż na wieloczasowych obrazach.
Rocznik
Strony
27--38
Opis fizyczny
Bibliogr. 29 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Institute of Geodesy and Cartography, 27 Jacka Kaczmarskiego St., 02-679, Warsaw, Poland, Tel.: +48 22 3291993, Fax: +48 22 3291950
autor
  • Institute of Geodesy and Cartography, 27 Jacka Kaczmarskiego St., 02-679, Warsaw, Poland, Tel.: +48 22 3291976, Fax: +48 22 3291950
Bibliografia
  • [1] Adam E., Mutanga O., Odindi J., Abdel-Rahman E., (2014): Land-use/cover classification in a heterogeneous coastal landscape using RapidEye imagery: evaluating the performance of random forest and support vector machines classifiers, International Journal of Remote Sensing, Vol. 35, No 10, pp. 3440–3458.
  • [2] Archard F., et al., (2008): Forest definition and extent, Vital Forest Graphic: Stopping the downswing?, The United Nations Environment Programme, The Food and Agricultural Organization of the United Nations & The United Nations Forum on Forests Secretariat. Online at: https://www.cbd.int/doc/meetings/for/wscb-fbdcc-01/other/wscb-fbdcc-01-oth-13-en.pdf.
  • [3] Brodu N., (2017): Super-Resolving Multiresolution Images with Band-Independent Geometry of Multispectral Pixels, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 55, No 8, pp. 4610–4617.
  • [4] Cortes C., Vapnik V., (1995): Support-vector network. Machine Learning, Vol. 20, pp. 273–297.
  • [5] Drusch M., Del Bello U., Carlier S., Colin O., Fernandez V., Gascon F., Hoersch B., Isola C., Laberinti P., Martimort P., Meygret A., Spoto F., Sy O., Marchese F., Bargellini P., (2012): Sentinel-2: ESA’s Optical High-Resolution Mission for GMES Operational Services, Remote Sensing of Environment, Vol. 120, pp. 25–36.
  • [6] Hansen M., Potapov P., Moore R., Hancher M., Turubanova S.A., Tyukavina A., Thau D., Stehman S.V., Goetz S., Loveland T., Kommareddy A., Egorov A., Chini L., Justice C., Townshend J., (2013): High-Resolution Global Maps of 21st Century Forest Cover Change, Science, Vol. 342, No 6160, pp. 850–853. Online at: http://earthenginepartners.appspot.com/science-2013-global-forest.
  • [7] Hościło A., Mirończuk A., Lewandowska A., (2016): Określenie rzeczywistej powierzchni lasów w Polsce na podstawnie dostępnych danych przestrzennych, Sylwan, Vol. 160, No 8, pp. 627–634.
  • [8] Huang C., Song K., Kim S., Townshend J., Davis P., Masek J., Goward S., (2008): Use of a dark object concept and support vector machines to automate forest cover change analysis, Remote Sensing of Environment, Vol. 112, No 3, pp. 970–985.
  • [9] Inglada J., (2007): Automatic recognition of manmade objects in high resolution optical remote sensing images by SVM classification of geometric image features, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 62, No 3, pp. 236–248.
  • [10] Jabłoński M., (2015): Powierzchnia gruntów leśnych – przyczyny zmian i spójność źródeł danych, Wiadomości Statystyczne, Vol. 60, No 11, pp. 54–68.
  • [11] Kuemmerle T., Chaskovskyy T., Knorn J., Radeloff V., Kruhlov I., Keeton W., Hostert P., (2009): Forest cover change and illegal logging in the Ukrainian Carpathians in the transition period from 1988 to 2007, Remote Sensing of Environment, Vol. 113, No 6, pp. 1194–1207.
  • [12] van der Linden S., Rabe A., Held M., Wirth F., Suess S., Okujeni A., Hostert P., (2014): imageSVM Classification, Manual for Application: imageSVM version 3.0, Humboldt-Universität zu Berlin, Germany.
  • [13] van der Linden S., Rabe A., Held M., Jakimow B., Leitão P.J., Okujeni A., Schwieder M., Suess S., Hostert P., (2015): The EnMAP-Box—A Toolbox and Application Programming Interface for En-MAP Data Processing, Remote Sensing, Vol. 7, No 5, pp. 11249–11266. Online at: http://www.enmap.org/?q=enmapbox.
  • [14] Loveland T., Reed B., Brown J., Ohlen D., Zhu Z., Yang L., Merchant J., (2000): Development of a global land cover characteristics database and IGBP DISCover from 1 km AVHRR data, International Journal of Remote Sensing, Vol. 21, No 6–7, pp. 1303–1330.
  • [15] Łaziuk K., (2014): Zasoby leśne, Online at: http://www.suprasl.bialystok.lasy.gov.pl/zasoby-lesne/-/asset_publisher/1M8a/content/zasoby-lesne/pop_up?_101_INSTANCE_1M8a_viewMode=print.
  • [16] Mantero P., Moser G., Serpico S.B., (2005): Partially supervised classification of remote sensing images through SVM-based probability density estimation, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 43, No 3, pp. 559–570.
  • [17] Mathur A., Foody G., (2008): Crop classification by a support vector machine with intelligently selected training data for an operational application, International Journal of Remote Sensing, Vol. 29, No 8, pp. 2227–2240.
  • [18] Melgani F., Bruzzone L., (2004): Classification of hyperspectral remote sensing images with support vector machines, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 42, No 8, pp. 1778–1790.
  • [19] Mountrakis G., Im J., Ogole C., (2011): Support vector machines in remote sensing: A review, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 66, pp. 247–259.
  • [20] Mueller-Wilm U., Devignot O., Pessiot L., (2016): S2 MPC Sen2Cor Configuration and User Manual.
  • [21] Noi P.T., Kappas M., (2018): Comparison of Random Forest, k-Nearest Neighbor, and Supper Vector Machine Classifiers for Land Cover Classification Using Sentinel-2 Imagery, Sensors, Vol. 18, No 1.
  • [22] Roli F., Fumera G., (2001): Support Vector Machines for Remote-Sensing Image Classification, Proceedings of SPIE – The International Society for Optical Engineering, Vol. 4170, pp. 160–166. Online at: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.11.5830&rep=rep1&type=pdf.
  • [23] Shao Y., Lunetta R., (2012): Comparison of support vector machine, neural network, and CART algorithms for the land-cover classification using limited training data points, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 70, pp. 78–87.
  • [24] Shimada M., Takuya I., Motohka T., Watanabe M., Tomohiro S., Thapa R., Lucas R., (2014): New global forest/non-forest maps from ALOS PALSAR data (2007–2010), Remote Sensing of Environment, Vol. 155, pp. 13–31.
  • [25] Souza Jr., Siqueira J., Sales M., Fonseca A., Ribeiro J., Numata I., Cochrane M., Barber C., Roberts D., Barlow J., (2013): Ten-Year Landsat Classification of Deforestation and Forest Degradation in the Brazilian Amazon, Remote Sensing, Vol. 5, No 11, pp. 5493–551.
  • [26] Ustawa o lasach z dnia 28 września 1991r. Dz. U. nr 101, poz. 444 z późn. zm.
  • [27] Warner T.A., Nerr F., (2009): Does single broadband or multispectral thermal data add information for classification of visible, near-and short wave infrared imagery of urban areas?, International Journal of Remote Sensing, Vol. 30, No 9, pp. 2155–2171.
  • [28] https://land.copernicus.eu/pan-european/high-resolution-layers; accessed: 08.2017.
  • [29] https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2; accessed: 01.2018.
Uwagi
PL
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-75c578e2-fb4b-44ec-a5f2-03658641c22d
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.