Comparison of Possible Multispectral Classification Schemes for Tree Crowns Individually Delineatedon High Spatial Resolution MEIS Images

Abstract

RÉSUMÉLors de l'analyse par ordinateur d'images aériennes multispectrales de haute définition ayant pour but l'inventaire forestier, il pourrait être plus pratique d'utiliser les cimes d'arbre comme objets de notre analyse plutôt que les peuplements forestiers ou les simples pixels. En partant de cette proposition, il devient important d'être capable de définir spectralement ces cimes le plus succinctement possible. Cet article propose, décrit et compare sept manières différentes de définir spectralement des cimes d'arbre provenant d'images aériennes de haute résolution spatiale dans le but d'identifier leurs espèces forestières.Parmis les sept types de signatures spectrales testés, cinq menèrent à des exactitudes de classification du même ordre (72 ± 3%) en différentiant cinq espèces de conifères. Une amélioration de l'exactitude de classification (jusqu'à 76 %) fut rendu possible pour certainnes signatures en utilisant une procédure d'analyse canonique avant la classification. Les signatures basées sur la «ligne de couleur des arbres», une approche nouvelle, ont donnés des résultats comparable aux signatures plus simples telles que celles basées sur la valeur multispectrale moyenne des cimes d'arbres. Les cimes de pin rouge (Pinus resinosa Ait) furent uniformément difficile à séparer spectrallement des autres espèces, alors que celles d'épinette noire (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) furent uniformément facile.SUMMARYIn the computer analysis of high spatial resolution multispectral aerial images for forest inventory purposes, it may be more useful to deal with individual tree crowns as the "objects" of our analysis than with forest stands or individual pixels. Starting from this tenet, it becomes important to be able to spectrally define these tree crowns as succinctly as possible. This paper proposes, describes, and compares seven different ways that tree crowns in high spatial resolution aerial images can be spectrally defined for species classification.In testing these seven types of multispectral signatures, it was found that five led to relatively similar classification accuracies (72 ± 3%) in differentiating five coniferous species. Additional classification accuracy improvements (to 76%) were possible with some of the signatures by using Canonical Analysis prior to classification. The "tree colour line"-based signatures, a newly introduced approach, gave comparable results to simpler signatures, such as those based on the mean multispectral value of tree crowns. Red pine (Pinus resinosa Ait) crowns were consistently difficult to separate spectrally from other species, whereas black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) crowns were consistently easy to distinguish. Additional informationNotes on contributorsFrançois A. Gougeon• François Gougeon is with the Petawawa National Forestry Institute, Canadian Forest Service, Natural Resources Canada, Chalk River, Ontario.