Since the 1970’s remote sensing enable constant monitoring of land cover and land use, which are considered as the most crucial environmental data. Obtaining this information at global, regional and local scales, becomes the goal of many research and application programs and has allowed for the deeper understanding of the entire Earth system. In December 1999 NASA launched the EOS Terra Satellite, followed in 2002 by Aqua, both equipped with MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Thanks to its technical specification and free distribution of the majority of its products, MODIS is considered to be the most important sensor for the global vegetation mapping. Although has been originally designed for large-scale analysis, MODIS is also used in many regional research programs. This paper presents results of two approaches of multitemporal land cover classification of MODIS data. For the study polygon of 22100 square kilometres, situated in the western Poland, four single day surface reflectance data sets, of spatial resolution of 250m and 500m, were collected for the year 2007 – one for spring and autumn, and two for summer. In the first approach supervised land cover classification was conducted for each set of single day data separately. On the basis of obtained results, final classification was elaborated as an effect of analyse of the sequence of changes for each pixel. In second approach, independent classification was conducted for the aggregation of all possessed data. The accuracy of all classifications’ results was checked against Corine Land Cover 2000 database using 4200 randomly distributed points. Obtained statistics show that comparing with single-day classifications as well as with classification of aggregated data, multi-temporal approach based on the analysis of sequence, enabled crucial improvement of accuracy of the classification.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In this paper I would like to present my results of land cover classification using MODIS data performed for a study area of 22,100 square kilometres situated in western Poland. The main objective of this research is to analyse the multi-temporal approach which is believed to increase the overall accuracy of the classification. Unlike other algorithms, the final classification result was elaborated on the basis of four land cover classifications of one day reflectance MODIS data acquired for the year 2007. The main concept is subpixel time sequence analysis of change in land cover classes, during the vegetative season. The study area of 22,100 square kilometres (130 km x 170 km) is situated in western Poland. Its geological history is quite complex and is represented in a variety of landforms. The ground altitude ranges from approximately 50 to 400 m above sea level. The whole area is in the moderate maritime climate zone with a long growing season (lasting approximately 210-220 days). The geography disturbs the air circulation and annual precipitation is in the range of 450-600 mm (Starkel, 1999). Agricultural areas dominate land use and occupy over 55% of the area. 25% of the ground is devoted to forests of which over 64% is coniferous forest. Almost 10% of the country is occupied by pastures and areas of natural vegetation (European Environment Agency, 2004). Beside some small cities and villages, two big agglomerations of Poznań and Wrocław are situated in the study area.
PL
Od lat siedemdziesiątych dwudziestego wieku możliwe jest pozyskiwanie aktualnych danych satelitarnych o pokryciu i użytkowaniu terenu. Informacje te pozwalają na lepsze poznanie środowiska naturalnego Ziemi, a ich analiza w skali globalnej, regionalnej i lokalnej jest celem wielu programów badawczych. W ramach programu EOS, w grudniu 1999 roku Narodowa Agencja Aeronautyki i Przestrzeni Kosmicznej NASA umieściła na orbicie ziemskiej satelitę Terra, a trzy lata później Aqua. Oba satelity zostały wyposażone w skaner MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), który ze względu na swoje parametry techniczne oraz dostępności danych, jest obecnie uważany za jeden z ważniejszych skanerów środowiskowych. Choć został on zaprojektowany przede wszystkim z myślą o analizach wielkoobszarowych, MODIS wykorzystywany jest także w opracowaniach regionalnych. Niniejszy artykuł jest prezentacją wyników klasyfikacji wieloczasowych zdjęć MODIS, wykonanej dla poligonu badawczego o powierzchni 22 100 km2 , położonego w zachodniej Polsce. W analizie wykorzystano cztery zestawy jednodniowych zobrazowań o rozdzielczości 250 i 500 m, zarejestrowanych w różnych okresach wegetacyjnych 2007 roku. Ostateczny wynik klasyfikacji został opracowany na podstawie analizy sekwencji zmian klas pokrycia terenu dla wszystkich czterech terminów. W ocenie dokładności klasyfikacji, jako materiał referencyjny wykorzystano bazę danych Corine Land Cover 2000. Na podstawie analizy 4200 losowo rozmieszczonych punktów, dokładność całkowitą oceniono na poziomie 81%. Przedstawiona metoda postępowania, w porównaniu z klasyfikacjami wykonanymi dla pojedynczych zdjęć, pozwoliła na uzyskanie znacznej poprawy wyników.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.