Publications du Service canadien des forêts

Disturbance capture and attribution through the integration of Landsat and IRS-1C imagery. 2009. Stewart, B.P.; Wulder, M.A.; McDermid, G.J.; Nelson, T.A. Canadian Journal of Remote Sensing 35(6): 523-533.

Année : 2009

Disponible au : Centre de foresterie du Pacifique

Numéro de catalogue : 31707

La langue : Anglais

Disponibilité : PDF (télécharger)

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Résumé

La détection et l’atténuation des perturbations dans une forêt constituent une étape essentielle pour assurer la gestion durable de la forêt. Ces perturbations peuvent être planifiées, comme dans le cas de l’urbanisation et de l’exploitation forestière ou encore, non planifiées suite à des infestations par les insectes ou des incendies. La détection et la caractérisation des divers types de perturbations sont importantes étant donné que ces différentes perturbations entraìnent des effets écologiques différents et peuvent exiger des réponses qui leur sont propres en termes de gestion. Ainsi, il est nécessaire pour les gestionnaires de la forêt de disposer de l’information la plus complète et la plus à jour possible pour soutenir le processus de prise de décision. Dans cette étude, on développe une méthodologie pour détecter et étiqueter automatiquement les perturbations dérivées des images de télédétection. Les perturbations ont été détectées en utilisant la méthode traditionnelle de différenciation d’images à moyenne résolution (images ETM+ (« Enhanced Thematic Mapper Plus ») de Landsat-7, ré-échantillonnées à 30 m), quoique celles-ci aient été raffinées et améliorées par le biais d’une comparaison avec les caractéristiques de contours extraites d’images satellite à haute résolution spatiale (images panchromatiques du satellite IRS-1C (« Indian Remote Sensing satellite 1C »), ré-échantillonnées à 5 m). En intégrant l’information spectrale, les valeurs des bandes composites dérivées (espace indiciel transformé-TCT), l’information spatiale et contextuelle ainsi que des ensembles secondaires de données, il a été possible de capturer et d’étiqueter les caractéristiques des perturbations avec un niveau global de concordance élevé (91 %). Les caractéristiques spatiales, comme la surface des zones de coupe, sont capturées et étiquetées de façon plus fiable que les caractéristiques linéaires telles que les routes, avec une concordance de 92 % et de 72 % respectivement comparativement aux données de contrôle. En intégrant l’attribution des perturbations obtenue à l’aide d’un système à base de règles avec les résultats de la détection des changements par télédétection, on envisage de réaliser la mise à jour des bases de données du couvert avec une intervention humaine minimale facilitant ainsi l’intégration plus rapide des données tout en accroissant les capacités de réponse des gestionnaires à court terme.