Tytuł pozycji:
Mapping tree cover with Sentinel-2 data using the Support Vector Machine (SVM)
The knowledge on forest resources is important for sustainable forest management at local and national level. The aim of this paper is to examine the efficacy of the Support Vector Machine (SVM) approach for tree cover mapping based on Sentinel-2 images and to explore the potential of the Sentinel-2 data for the assessment of tree cover. Sentinel-2 is a constellation of two European satellites providing innovative wide-swath (up to 290 km), high-resolution and multispectral data (13 spectral bands at 10, 20 and 60 m spatial resolution). The study area is located in the Forest Promotion Complex, which is a part of the Knyszyn Forest Landscape Park in Poland. The SVM classification was performed on the single images (spring and summer season) and on multi-date Sentinel-2 images (images from two dates classified simultaneously). In addition, the use of high-resolution bands and a combination of the 10 m and 20 m spatial resolution data was examined. The overall accuracy for all performed classification was very high and reached the level of 96.7%–99.6%, which confirms that SVM classification can be successfully applied for tree cover mapping. The analysis showed that the Sentinel-2 images acquired in the middle of the vegetation season, when the leaves are fully developed are more suitable for tree cover mapping than the images acquired in spring.
Wiedza na temat terenów zadrzewionych jest istotna zarówno ze względu na zarządzanie lasami, jak i z punktu widzenia poprawności raportowania danych na potrzeby krajowych i międzynarodowych statystyk. Zobrazowania satelitarne są wykorzystywane do określania zasięgu terenów zadrzewionych, szacowania aktualnego stanu zdrowotnego lasów oraz do ciągłego monitorowania zmian zachodzących w lasach. Głównym celem badań była analiza możliwości wykorzystania metody wektorów nośnych Support Vector Machine (SVM) do kartowania powierzchni zadrzewionej na podstawie zobrazowań z europejskiego satelity Sentinel-2. Misja Sentinel-2 to konstelacja dwóch satelitów: Sentinel-2A i Sentinel-2B, rejestrujących promieniowanie w zakresie optycznym, bliskiej i dalszej podczerwieni. Największym atutem misji Sentinel-2 jest skrócony czas rewizyty (ok. 5 dni), szeroki pas obrazowania (290 km) oraz zwiększona rozdzielczość przestrzenna (10 m, 20 m i 60 m). Teren badań zlokalizowany był na terenie Leśnego Kompleksu Promocyjnego Puszczy Knyszyńskiej. W celu określenia przydatności zobrazowań Sentinel-2 do kartowania terenów zadrzewionych analizy wykonano na pojedynczych zobrazowaniach S-2 zarejestrowanych wczesną wiosną (28.03.2016) i latem (31.08.2015) oraz na kombinacji danych wieloczasowych, pochodzących z dwóch dat. Dodatkowo testowano wpływ liczby kanałów spektralnych na wynik klasyfikacji. W tym celu wykonano klasyfikację na czterech 10 m kanałach spektralnych oraz na kombinacji 10 m i 20 m kanałach spektralnych. Wyniki przeprowadzonych badań potwierdziły potencjał metody SVM do kartowania terenów zadrzewionych. W każdym przypadku całkowita dokładność wykonanych klasyfikacji osiągnęła wartość powyżej 96%. Największą dokładność osiągnięto w przypadku klasyfikacji obrazu letniego (dokładność całkowita 99.2%, Kappa 98.3%), zaś najniższą w przypadku obrazu wiosennego (dokładność całkowita 96.6, Kappa 93.3%). Wyniki klasyfikacji wykonanej na pojedynczym obrazie S-2 były nieco lepsze niż na wieloczasowych obrazach.
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).
