AGRIS - 

2015

STEFANIDOU Alexandra | DRAGOZI Eleni | TOMPOULIDOU Maria | GITAS Z. Ioannis

Forest area and the landscape level spatial pattern of forests are two of the indicators for sustainable forest management in Europe (MCPFE 2003). As they are important for forest policymaking (MCPFE 2007), there is a constant need of timely and accurate information about their current status. The aim of this study was to examine the potential of Artificial Neural Networks (ANNs) in differentiating forest from non-forested areas and to explore how the use of higher-order features, derived from a Landsat-5 TM image, could improve the performance of the ANNs classifier. The features were generated through the application of the Tasseled Cap transformation and Principal Component Analysis (PCA). The study area is a typical Mediterranean region located in the north-east part of Greece. The results from the classification accuracies of the study revealed that the most accurate map (Overall Accuracy (OA) =91,76 %-Kappa Index of Agreement (KIA) =0,787) was generated through the implementation of ANNs on the three bands produced by the application of Tasseled Cap transformation on the Landsat TM image. The comparison of the produced map products with the Pan-European Forest Map 2000 of the Joint Research Centre (JRC) (FMAP 2000), showed that the overall accuracy of the JRC map (OA=78,02 %-KIA=0,446) is lower than the ones of the maps that were produced by ANNs. Finally, it is concluded that, for this study area, the implemented methodology for differentiating areas covered by forest from other classes led to the production of maps of high accuracy, which exceed the adequate accuracy of the FMAP 2000. | В настоящей работе был рассмотрен ряд положений, которые касаются, главным образом, использования ANNs при картировании лесных и не лесных земель. Индикаторами устойчивого управления в лесном хозяйстве Европы на ландшафтном уровне (MCPFE 2003) являются пространственная структура и общая площадь лесов. Оба эти индикатора важны для принятия решений на уровне (MCPFE 2007), поэтому существует необходимость в своевременной и точной информации об их текущем состоянии. Целью настоящей работы явилось исследование потенциала метода «искусственные нейронные сети» (ANNs) при оценке дифференцирования лесных и не лесных земель, а также анализ применимости данных более высокого уровня, полученных по снимкам Landsat-5 TM с целью улучшения производительности классификатора (ANNs). Исходные параметры снимков были преобразованы при помощи инструментов трансформации изображений: «колпачок с кисточкой» (Tasseled Cap transformation) и анализа главных компонент (Principal Component Analysis, РСА). Исследования проводились в типичной для Средиземноморья местности на северо-востоке Греции. В результате оценки точности классификации было выявлено, что наиболее точная карта (общая точность - 91,76 %, коэффициент согласованности Каппа KIA=0,787) была создана с использованием метода ANNs на основе трёх изображений преобразованного методом «колпачок с кисточкой» снимка Landsat-TM. Сравнение полученной карты с общеевропейской картой лесного покрова 2000, разработанной Объединённым исследовательским центром (JRC) в 2000 году (FMAP 2000), показало, что общая точность классификации этой карты (OA=78,02 %, KIA=0,446) ниже, чем точность карты, которая была создана при помощи метода «искусственные нейронные цепи» (ANNs). Результаты исследования позволяют сделать вывод о том, что ANNs подходит для картирования лесных и не лесных земель, создания карт высокой точности, кроме того использование преобразования «колпачок с кисточкой» позволяет улучшить результаты картирования. По итогам работы были сделаны следующие выводы: комбинирование метода ANNs и снимков Landsat для картирования лесных и не лесных земель позволяет создавать карты высокой точности | использование данных более высокого уровня (анализа главных компонент (РСА) и преобразования «колпачок с кисточкой») для картирования лесных и не лесных земель с использованием ANNs позволило создать карту высокой точности греческого острова Лесбос | комбинирование параметров изображения Landsat, полученных на основе трансформированного метода «колпачок с кисточкой» и метода ANNs для картирования лесных и не лесных земель острова Лесбос, позволило создать карту приемлемой точности. Результаты исследований показали, что внедрение предложенной в настоящей работе методики создания карт лесных и не лесных земель позволяет получить карты более высокой точности, чем FMAP 2000. Дальнейшее исследование может быть связано с оценкой потенциала использования материала высокого порядка или спутниковых снимков, полученных от различных датчиков, для картографирования лесов и дифференцирования их от не покрытых лесом территорий при помощи ANNs.

Show more [+]

Less [-]

Volga State University of Technology - Russian Federation

2013

VOROBYEV Oleg | NEZAMAEV Sergey | GUBAYEV Aleksandr | LEZHNIN Sergey | POLEVSHCHIKOVA Yuliya

A new methodology of thematic mapping of forest cover on the base of Landsat satellite images with identification of classes by forest species, age and basal area of the forest fund was developed. Thematic mapping is based on the complex approach with the use of tasseled cap transformation of satellite images and more advanced identification of the land cover classes by the method of support vector machine of the unsupervised classification. The developed methodology was applied and estimated on the territory of Mari forest Zavolgie on the base of satellite images of 2001. Accuracy assessment of the thematic mapping based on the test sites and materials of forest inventory showed high validation of the developed maps (kappa = 0,78). The research shows that some spectral indexes showed high correlation with the stand age (coefficient is 0,68 and higher). The forest cover area in Middle Zavolgie is 60,0%, which is a bit higher than official data(57%). All conifer thematic classes (without the young trees) consist of 433,9 thousand ha (31,4%) of the forested area, broadleaved species – 381,7 thousand ha (27,6%) and mixed stands – 381,7 thousand ha (27,6%). Important part of the forested area in Middle Zavolgie is represented by the stands with middle values of basal area (57,7%). Stands with small values of basal area are represented by the conifer classes (11,2 thousand ha), while young trees of I class constitute 10,1% of the investigated territory. All received results on the thematic forest classes with the use of satellite Landsat images are basically coincide with the data of official statistics of forest inventory for the Republic Mari El. | Разработана методика тематического картирования лесного покрова по спутниковым снимкам Landsat c выделением классов (лесных страт) по составу, возрасту и относительной полноте насаждений. Тематическое картирование основано на комплексном подходе с использованием трансформации спутниковых изображений методом Tasseled cap и более совершенным выделением исследуемых классов наземного покрова управляемой классификацией по методу опорных векторов. Проведена апробация и оценка разработанной методики для территории Марийского лесного Заволжья на основе снимков среднего разрешения Landsat 2001 г. Оценка точности тематического картирования на основании тестовых участков и материалов лесоустройства показала высокую степень их достоверности.

Show more [+]

Less [-]

Volga State University of Technology - Russian Federation