Using Spatial Features to Reduce the Impact of Seasonality for Detecting Tropical Forest Changes from Landsat Time Series
Notice bibliographique
Résumé
In forested areas that experience strong seasonality and are undergoing rapid land cover conversion (e.g., Brazilian savannas), the accuracy of remote sensing change detection is affected by seasonal changes that are erroneously classified as having changed. To improve the quality and consistency of regionally important forest change maps, we aim to separate process related change (for example, spectral variability due to phenology) from changes related to deforestations or fires. Seasonal models are typically used to account for seasonality, but fitting a model is difficult when there are insufficient data points in the time series. In this research, we utilize remotely sensed data and related spectral trends and the spatial context at the object level to evaluate the performance of geostatistical features to reduce the impact of seasonality from the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) of Landsat time series. The study area is the São Romão municipality, totaling 2440 km2, and is part of the Brazilian savannas biome. We first create image objects via multiresolution segmentation, basing the objects on the characteristics found in the first image (2003) of the 13-year time series. We intersected the objects with the NDVI images in order to extract semivariogram indices, the RVF (Ratio Variance—First lag) and AFM (Area First lag—First Maximum), and spectral information (average and standard deviation of NDVI values) to generate the time series from these features and to derive Spatio-Temporal Metrics (change and trend) to train a Random Forest (RF) algorithm. The NDVI spatial variability, captured by the AFM semivariogram index time series produced the best result, reaching 96.53% of the overall accuracy (OA) to separate no-change from forest change, while the greatest inter-class confusion occurred using the average of the NDVI values time series (OA = 63.72%). The spatial context approach we presented is a novel approach for the detection of forest change events that are subject to seasonality (and possible miss-classification of change) and mitigating the effects of forest phenology without the need for specific de-seasoning models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».