Hierarchical Image Classification and Extraction of Forest Species Composition and Crown Closure from Airborne Multispectral Images

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Abstract
Des images numériques multispectrales à résolution spatiale élevée (DMS pour digital multispectral) ont été acquises à une résolution de pixel de 32 × 25 cm en vue de déterminer la capacité des méthodes d'analyse actuelle d'images à extraire les détails relatifs aux peuplements et à la végétation d'après les caractéristiques spatiales et par pixel. Les données d'images ont été acquises à une altitude d'environ 150 m au-dessus d'un écosystème forestier à maturité, près du lac Barrier dans la région de Kananaskis, dans le sud-ouest de l'Alberta. Les données de l'Alberta Vegetation Inventory (AVI), qui comprennent la composition et la fermeture du couvert forestier, ont été recueillies sur 22 parcelles réparties dans de nombreux peuplements purs et mélangés à dominance de feuillus ou de conifères. La précision de la classification des images a été établie pour les données DMS à l'aide des techniques de classification de probabilité maximale appliquées hiérarchiquement ainsi qu'à partir des étiquettes de classe AVI à un niveau de détails décroissant. La précision initiale était faible, mais le processus de précision hiérarchique qui a servi à fusionner, à éliminer ou à accepter les classes d'images a permis de hausser la précision moyenne à plus de 65 % pour une sélection réduite de types de peuplement. On a utilisé des méthodes d'analyse d'images basées sur les caractéristiques spatiales à l'aide d'une série d'opérations de nature spatiale, de filtrage et de classification pour séparer les attributs individuels comme les cimes, les sous-étages et les ombres contenus dans les données d'image. Il n'y avait aucune différence statistique entre les zones de cimes mesurées au niveau des parcelles, comparativement à des mesures similaires dérivées à partir de l'image numérique, lorsque les mesures étaient circonscrites par un filtre laplacien. La précision de classification de la composition des espèces était plus élevée pour le peuplier faux-tremble (89 %) que pour le pin tordu latifolié (80 %) et l'épinette blanche (84 %). Nous avons par la suite utilisé un classificateur contextuel pour établir un étiquetage de la composition et de la fermeture du couvert forestier.

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