Tree canopy cover estimation by means of remotely sensed data for large geographical areas: overview, available data, and proposal
Authors: Colaninno Nicolas , Eldesoky Ahmed H. , Morello Eugenio 
Published: May 2020

El cambio climático y el calentamiento global requieren un fuerte impulso a las estrategias de crecimiento sostenible. En particular, la gestión y planificación verde urbana se está convirtiendo en un aspecto crucial y al mismo tiempo crítico. Por lo tanto, el verde urbano requiere ser mapeado, cuantificado y monitoreado con precisión en el tiempo. En este estudio, proponemos un enfoque rentable pero confiable para la clasificación y cuantificación automáticas de la cubierta de copas de los árboles en áreas geográficas extensas. La clasificación también se puede usar para estimar el número de árboles, en función de la cobertura del suelo (LULC) y el diseño de plantación correspondiente. La aplicación de estudio de caso es la Ciudad Metropolitana de Milán. Los datos utilizados para clasificar la copa de los árboles se basan en imágenes satelitales de alta resolución proporcionadas por la constelación PlanetScope. Con base en esta última información, el trabajo se basa en el uso de índices radiométricos de vegetación (VI) para cuantificar la copa de los árboles. Sin embargo, debido a que el uso de VIs puede causar la mezcla de diferentes tipos de vegetación, como árboles y pastos, utilizamos una pila de datos multitemporales de PlanetScope para recuperar estadísticas por píxel para la banda roja y el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI). La hipótesis aquí es que durante la temporada de primavera-verano, la copa de los árboles proporciona menos variabilidad que el césped y / o los campos agrícolas. El enfoque proporciona un índice de vegetación mejorado capaz de separar el árbol de copa potencial de otros tipos de vegetación. El resultado de la evaluación de precisión muestra una precisión general de 78.33% y 71.5% para toda la Ciudad Metropolitana de Milán y la Ciudad de Milán, respectivamente.

El canvi climàtic i l'escalfament global requereixen un fort impuls a les estratègies de creixement sostenible. En particular, la gestió i planificació verda urbana s'està convertint en un aspecte crucial i a el mateix temps crític. Per tant, el verd urbà requereix ser mapejat, quantificat i monitoritzat amb precisió en el temps. En aquest estudi, proposem un enfocament rendible però fiable per a la classificació i quantificació automàtiques de la coberta de copes dels arbres en àrees geogràfiques extenses. La classificació també es pot usar per estimar el nombre d'arbres, en funció de la cobertura de terra (LULC) i el disseny de plantació corresponent. L'aplicació d'estudi de cas és la Ciutat Metropolitana de Milà. Les dades utilitzades per classificar la copa dels arbres es basen en imatges satel·litals d'alta resolució proporcionades per la constel·lació PlanetScope. Amb base en aquesta última informació, el treball es basa en l'ús d'índexs radiomètrics de vegetació (VI) per quantificar la copa dels arbres. No obstant això, pel fet que l'ús de VIs pot causar la barreja de diferents tipus de vegetació, com arbres i pastures, utilitzem una pila de dades multi-temporals de PlanetScope per recuperar estadístiques per píxel per a la banda vermella i l'índex de vegetació de diferència normalitzada (NDVI). La hipòtesi aquí és que durant la temporada de primavera-estiu, la copa dels arbres proporciona menys variabilitat que la gespa i / o els camps agrícoles. L'enfocament proporciona un índex de vegetació millorat capaç de separar l'arbre de copa potencial d'altres tipus de vegetació. El resultat de l'avaluació de precisió mostra una precisió general de 78.33% i 71.5% per a tota la Ciutat Metropolitana de Milà i la Ciutat de Milà, respectivament.

Climate change and global warming requires a strong boost to sustainable growth strategies. In particular, urban green management and planning is becoming a crucial and at the same time critical aspect. Therefore, urban green requires being accurately mapped, quantified and monitored over time. In this study we propose a cost-effective but reliable approach for the automatic classification and quantification of the tree canopy cover over extended geographical areas. The classification can also be used for estimating the number of trees, based on land use land cover (LULC) and the corresponding planting layout. The case study application is the Metropolitan City of Milan. Data used for classifying the tree canopy are based on high-resolution satellite imagery provided by the PlanetScope constellation. Based on the latter information, the work relies on the use of radiometric Vegetation Indices (VIs) to quantify the tree canopy. However, because the use of VIs can cause mixing of different types of vegetation, such as tree and grass, we used a stack of multi-temporal data from PlanetScope to retrieve per-pixel statistics for Red band and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The hypothesis here is that during spring-summer season tree canopy provides less variability than grass and/or agricultural fields. The approach provides an improved vegetation index capable of separating potential canopy-tree from other vegetation types. The result of the accuracy assessment shows an overall accuracy of 78.33% and 71.5% for the whole Metropolitan City of Milan and the City of Milan respectively.