Multi-sensor remote sensing approach for oil palm mapping and stand age detection using 38-year landsat and sentinel time series data in the google earth engine
Notice bibliographique
Résumé
Rapid oil-palm expansion in Southeast Asia demands accurate, up-to-date information on plantation extent and stand age, yet single-sensor approaches often misclassify mixed tropical vegetation and cannot reconstruct planting histories that underlie yield forecasts and sustainability metrics. We integrated the full 1987–2024 Landsat surface-reflectance archive (38 years) with 2024 Sentinel-2 imagery to build a cloud-native monitoring pipeline in Google Earth Engine (GEE). A Random-Forest (RF) model, trained on stratified field samples, delineated plantation extent from six Sentinel-2 bands, five vegetation/surface indices, three Sentinel-1-derived back-scatter layers, and two terrain variables. Age was retrieved inside the verified extent mask by locating the most recent year in which smoothed NDVI dropped below its 20th percentile while the Bare-Soil Index (BSI) exceeded its 80th percentile, thereby flagging the latest planting or replanting events in the Landsat record. Model skill was assessed with a 30% hold-out set using overall accuracy, κ, precision, and recall; age estimates were validated against 234 ground plots with MAE and RMSE. The multi-sensor classifier reached an overall accuracy of 90.5% and Kappa = 0.81, with balanced error rates (oil palm: 88.6% precision, 92.7% recall; non-oil palm: 92.5% precision, 88.4% recall). Mapped plantations covered 561 km², or 60.9% of the study district. Age retrieval achieved an RMSE of 4.0 yr, revealing distinct replanting events that correspond to known market cycles and providing spatially explicit age strata relevant to yield and carbon-stock modelling. Combining the long Landsat record with high-resolution Sentinel data markedly outperforms single-sensor methods for both extent mapping and age estimation. The workflow relies solely on free, globally available imagery and scalable cloud computing, making it immediately transferable to government and NGO monitoring programmes. By delivering accurate maps of plantation area and stand age, the approach fills a critical information gap for sustainable palm-oil certification, carbon accounting, and land-use policy across the humid tropics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».