Sensitivity of Casi Data to Anisotropic Reflectance, Terrain Aspect, and Deciduous Forest Species
- 1 October 1991
- journal article
- research article
- Published by Taylor & Francis in Canadian Journal of Remote Sensing
- Vol. 17 (4) , 314-321
- https://doi.org/10.1080/07038992.1991.10855300
Abstract
Les auteurs ont utilisé les données d'un imageur spectrographique aéroporté (CASI), acquises en mode spatial, ainsi que des modèles numériques d'élévation créés à partir de feuillets topographiques à l'échelle du 1:50 000 pour démontrer l'effet de l'anisotropie de la réflectance d'un peuplement de pins tordus (Pinus contora), dans la forêt subalpine située au nord-ouest de l'Alberta, sous un ciel clair. L'importance relative des variations de la pente, de l'orientation du terrain et de la géométrie de visée ont fait l'objet d'analyses. La variabilité des résultats en fonction des bandes spectrales a été démontrée à l'aide de l'indice de végétation par différences normalisées (IVDN), une mesure utile pour l'étude de la dynamique de la végétation à partir de plates-formes spatiales et aéroportées. Une analyse linéaire des discriminants a donné des taux moyens d'exactitude de classification de l'ordre de 96 p. 100 dans les cas des peupliers faux-trembles (Populus tremuloides), des peupliers baumiers (Populus balsamifera) et des peupliers occidentaux (Populus trichocarpa) lorsque seules les signatures spectrales étaient utilisées. Le pouvoir de discrimination s'est amélioré avec l'ajout de variables géomorphométriques en raison de la préférence des différentes essences forestières quant à leur site. Par exemple, le pourcentage d'exactitude des résultats de classification des peupliers baumiers, espèce qui préfère généralement les sites faiblement drainés situés à basse élévation et dont l'angle de pente est peu prononcé, est passé de 91 p. 100 avec l'utilisation des seules données spectrales à 100 p. 100 avec l'utilisation combinée des données spectrales et des variables telles que l'élévation, la pente et l'angle d'incidence.Keywords
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