Mapping Dominant Tree Species over Large Forested Areas Using Landsat Best-Available-Pixel Image Composites

Shanley D. Thompson, Trisalyn Nelson, Joanne C. White, Michael A. Wulder

Research output: Contribution to journalArticle

13 Scopus citations

Abstract

Abstract. Remotely sensed image composites that are pixel based rather than scene based are increasingly feasible to use over large areas and fine spatial resolutions. For large jurisdictions that utilize remotely sensed imagery for ecosystem mapping and monitoring, pixel-based composites enable a wider range of applications, at higher quality. The goal of this study was to model spatial distributions of 6 tree species over a large forested area of Saskatchewan, Canada (>39 million ha) at 30-m spatial resolution using a multiyear Best-Available-Pixel (BAP) Landsat composite. We tested the influence of the BAP composite on the resultant maps by comparing species composition and configuration for areas where imagery was from a single sensor, year, and day of year, to areas with variable composite characteristics. Model error rates ranged from 0.09% to 0.24%, area under the curve values approaching 1, and met ecological expectations. The BAP composite was found to have little effect on model outcomes, with composition and configuration values in nonreference areas being similar for all species but one, which had an unexpected configuration. Moreover, sensor, year, and day of year were similar for reference and nonreference blocks for all species. Results indicate that Landsat BAP image composites are useful for generating large-area maps of tree species distributions. Résumé. Des images composites de télédétection qui sont basées sur des pixels, plutôt que sur des scènes, sont de plus en plus possibles sur des grandes superficies et à des résolutions spatiales fines. Pour les grandes régions administratives qui utilisent des images de télédétection pour la cartographie et la surveillance des écosystèmes, des composites à base de pixels permettent une plus large gamme d’applications de meilleures qualités. Le but de cette étude était de modéliser les distributions spatiales de 6 espèces d’arbres sur une grande superficie boisée de la Saskatchewan, Canada (>39 millions ha) à une résolution spatiale de 30 m en utilisant un composite pluriannuel du meilleur pixel disponible (Best-Available-Pixel; BAP) de Landsat. Nous avons testé l’influence du composite BAP sur les cartes résultantes en comparant la composition des espèces et la configuration pour les zones où l’imagerie provenait d’un seul capteur, d’une seule année et d’un seul jour de l’année, aux zones ayant des caractéristiques de composites variables. Les taux d’erreur des modèles variaient de 0,09 % à 0,24 %, les valeurs de surface sous la courbe étaient proches de 1, et ont répondu aux attentes écologiques. Le composite BAP s’est révélé avoir peu d’effet sur les résultats des modèles. Les valeurs de composition et de configuration dans les zones non-références étant similaires pour toutes les espèces, à part pour une qui avait une configuration inattendue. En outre, le capteur, l’année et le jour de l’année étaient semblables pour les blocs de référence et de non-référence pour toutes les espèces. Les résultats indiquent que les images composites BAP de Landsat sont utiles pour générer des cartes de la répartition des espèces d’arbres pour de grandes surfaces.

Original languageEnglish (US)
Pages (from-to)203-218
Number of pages16
JournalCanadian Journal of Remote Sensing
Volume41
Issue number3
DOIs
StatePublished - May 4 2015
Externally publishedYes

    Fingerprint

ASJC Scopus subject areas

  • Earth and Planetary Sciences(all)

Cite this