Cómo identificar fácilmente/clasificar los bosques de coníferas en una fecha Landsat de la imagen?

Question

Soy bastante nuevo en teledetección y estoy tratando de identificar y clasificar los bosques de coníferas de la cubierta de la misma fecha Landsat escena. De acuerdo a mi preliminar de investigación de la web tengo estas posibilidades:

• convertir la escena a los valores de NDVI. El uso modal de los valores de NDVI histograma, me puede separar de la escena de los píxeles en forestales y no forestales de la zona
• uso valor modal de la banda de 2,3 y 5 (B2) para identificar "el bosque de pico" y la clase de escena de bosque/no-bosque (Huang, 2008: el Uso de un objeto oscuro concepto y máquinas de soporte vectorial para automatizar la cubierta forestal de análisis de cambio). Otras escenas (las características de las rocas, ríos) tienen que ser eliminados con Borlas, tapa de valores de brillo

¿Conoces algún método simple para clasificar la cubierta forestal en la zona de la montaña? Yo realmente no quiere aplicar el máximo de probabilidad de clasificación. Tal vez es mejor utilizar una clasificación no supervisada?

Estoy con ERDAS, ArcGIS 10.2 y R

Answer 1

El NDVI es para la vegetación o no de la vegetación de la discriminación. Así que si su vegetación es siempre bosques de coníferas, entonces debe ser el método más eficaz en su caso. De lo contrario, usted tendrá confusiones con los cultivos, pastizales y bosques de hoja caduca.

En un montainous área, solo reflectancia de los umbrales ser problemático debido a la hillshade (claramente visible en la imagen). Por lo tanto, si usted tiene diferentes tipos de vegetación, se debe corregir el efecto topográfico o clasificar con diferentes umbrales en la sombra y no la sombra de las laderas. El último método es el más fácil, pero menos preciso.

Como un comentario, usted debe tomar ventaja de los conjuntos de datos existentes (Global forest Watch, PALSAR forst/no bosque mapa).

Answer 2

He encontrado este artículo científico de bosque/no-bosque mapeo de uso de Landsat pero por desgracia no es libre para leer (15 $).

Wentao Vosotros; Xi Li; Chen Xiaoling y Zhang Guo

Un índice espectral para destacando la cubierta forestal a partir de imágenes de teledetección", Proc. SPIE 9260, la Superficie de la Tierra Teledetección II, 92601L (8 de noviembre de 2014); doi:10.1117/12.2068775

Aquí está la anotación de comilla:

La FI (índice forestal) se deriva de tres bandas, el verde, el rojo y el infrarrojo cercano (NIR) en las bandas y un FI de la imagen se pueden clasificar en bosque/no-bosque mapa con un umbral. El general de la precisión de la clasificación de los mapas en las dos áreas de estudio fueron del 97,8% y 96,2%, respectivamente, lo que indica que el FI es eficiente a poner de relieve la cubierta forestal.

Lamentablemente no tengo acceso a este artículo así que no estoy seguro si este índice funciona tan bien. Mi propio intenta reproducir este índice especificado bandas de error. Me envía un correo electrónico a los autores con una solicitud de envío de este artículo, pero todavía no hay respuesta recibida.

ACTUALIZACIÓN

Aquí es un papel: enlace

Answer 3

Es tal vez en realidad no es la respuesta pero no puedo publicar como comentario...

@Sr. Che traté de calcular Bosque Índice de papel siguientes Wentao Vosotros; Xi Li; Chen Xiaoling y Zhang Guo: Un índice espectral para poner de relieve la cubierta forestal a partir de imágenes de teledetección", Proc. SPIE 9260, la Superficie de la Tierra Teledetección II, 92601L (8 de noviembre de 2014); doi:10.1117/12.2068775

así como

FI = (B4 - B3 - 0.01)/(B4 - B3)*(1-B4)/(0.1 + B2)

donde B4 representan band4 de Landsat multibanda de la imagen.

Por desgracia yo no obtener resultados satisfactorios en mi vertiente norte y mouintainous área ni el uso de valores de DN, ni el uso de los valores de reflectancia descargado de GLS de reflectancia de la superficie, como se muestra aquí:

Supongo que la falta topográfico de la normalización de mis datos van a ser cruciales para el bosque casstification en la vertiente norte.

En esta razón, supongo que el cálculo de índice Forestal, no parece ser muy útil. Yo le aconsejo que pruebe otro método descrito en Meddens, A. J. H., Hicke, J. A., Vierling, L. A., & Hudak, A. T. (2013). La evaluación de los métodos para detectar el escarabajo de la corteza causado mortalidad de los árboles utilizando una sola fecha y multi-fecha de imágenes Landsat. Remote Sensing of Environment, 132, 49-58. doi:10.1016/j.rse.2013.01.002 en la parte 2.4 Sola fecha y 2.5 Multidate clasificación (p. 52) meddens enfoque para identificar la cubierta forestal