[en] In this study, forest vegetation classification was investigated based on seasonal variation of pigments as inferred from visible and near-infrared spectral bands. This analysis was carried out on data collected over the southern study area of the Boreal Ecosystem-Atmosphere Study (BOREAS) with the Compact Airborne Spectrographic Imager (casi) in May and July 1994 and with the medium-resolution imaging spectrometer (MERIS) in May and August 2003. Three modified normalized difference vegetation indices (mNDVIs), which are sensitive to relative proportions among pigments and pigment content, and a red-edge spectral parameter, the wavelength at the reflectance minimum (λ0), were used. Accuracy assessments of the derived land cover maps were performed using a forest inventory map provided by the Saskatchewan Environment and Resource Management Forestry Branch Inventory Unit (SERM–FBIU). The forest vegetation classification using seasonal optical indices (mNDVIs and λ0), as derived from the casi data in May and July, shows an overall accuracy of 84% for all cover types identified, namely dry conifer, wet conifer, mixed stands, aspen, fen, and the disturbed and regenerated area. The classification results also demonstrate that classification using reflectance parameters sensitive to pigment absorption features outperforms that using the reflectance itself. In addition, the classification using seasonal information is better than that using information obtained from a single date, and the spatial patterns were consistent with those achieved using multidate MERIS imagery. The forest vegetation classification using seasonal changes in optical indices (mNDVIs and λ0) derived from the MERIS imagery in May and August revealed a reasonably high overall classification accuracy (72%) for all vegetation cover types identified, namely conifer, mixed stands, and fen.

[fr] Dans cette étude, on traite de la classification de la végétation forestière basée sur la variation saisonnière des pigments dérivée des bandes spectrales du visible et du proche-infrarouge. Cette analyse a été réalisée à partir des données acquises au-dessus de la zone d'étude sud de BOREAS (" Boreal Ecosystem-Atmosphere Study ") par le capteur casi (" Compact Airborne Spectrographic Imager "), en mai et juillet 1994, et par le capteur MERIS (" medium-resolution imaging spectrometer "), en mai et août 2003. Trois indices NDVI modifiés (mNDVI, " modified normalized difference vegetation indices "), sensibles aux proportions relatives entre les pigments et le contenu en pigments, ainsi qu'un paramètre du point d'inflexion du rouge, la longueur d'onde au minimum de la réflectance (λ0), ont été utilisés. Des évaluations de la précision des cartes de couvert dérivées ont été réalisées en utilisant une carte d'inventaire forestier fournie par la SERM-FBIU (" Saskatchewan Environment and Resource Management Forestry Branch Inventory Unit "). La classification de la végétation forestière utilisant les indices optiques saisonniers (mNDVIs et λ0), tels que dérivés des données casi en mai et juillet, affiche une précision globale de 84 % pour tous les types de couvert identifiés : conifères secs, conifères humides, peuplements mixtes, tremble, tourbière basse et les zones perturbées et régénérées. Les résultats de classification démontrent également que la classification utilisant les paramètres de réflectance sensibles aux caractéristiques d'absorption des pigments performe mieux que celle utilisant la réflectance elle-même. De plus, la classification utilisant l'information saisonnière est meilleure que celle utilisant les informations obtenues à une seule date, qui étaient cohérentes avec celles des images multitemporelles de MERIS. La classification de la végétation forestière utilisant les changements saisonniers dans les indices optiques (mNDVIs et λ0), dérivés des images de MERIS de mai et août, a révélé une précision globale de classification relativement élevée (72 %) pour tous les types de couvert de végétation identifiés : conifères, peuplements mixtes et les tourbières basses