Hyperspectral imagery for mapping intertidal vegetation at Roberts Bank tidal flats, British Columbia, Canada

Abstract

AbstractThis study assesses the effectiveness of hyperspectral airborne imagery to map the intertidal vegetation at Roberts Bank, a large salt marsh and tidal flat complex in the Fraser River delta, British Columbia, Canada. This ecosystem is an important habitat for migratory and resident birds and fish and is part of the largest single salmon-producing stream in the world, the Fraser River. Imagery acquired by the compact airborne spectrographic imager (CASI) was radiometrically and geometrically corrected and mosaicked. A simple maximum likelihood classifier was used to classify intertidal vegetation cover. Training and test sites were collected using field observations and oblique aerial photographs. Seven vegetation-substrate classes were accurately (92.3%) classified, ranging from muddy sediments in the regularly inundated tidal flat and low marsh areas, to higher marsh communities of cattails, grasses, sedges, and rushes. This study showed that both the hyperspectral and hyperspatial characteristics of the CASI imagery were important for achieving high separability among the classes due to reduced spectral mixing of different substrates at the subpixel scale when compared with simulated Landsat and Ikonos imagery.Dans cette étude, nous évaluons l'efficacité des images hyperspectrales aéroportées pour la cartographie de la végétation intertidale à Roberts Bank, un vaste complexe de schorre et de wadden dans le delta du fleuve Fraser, en Colombie britannique, au Canada. Cet écosystème représente un habitat important pour les oiseaux migrateurs et résidents ainsi que les poissons, tout en faisant partie du plus important site de fraie pour le saumon au monde, le fleuve Fraser. Des images acquises à l'aide du capteur CASI (« compact airborne spectrographic imager ») ont été corrigées radiométriquement et géométriquement, puis mosaïquées. Un classificateur de maximum de vraisemblance simple a été utilisé pour classifier le couvert de végétation intertidale. Des sites d'entraînement et de validation ont été sélectionnés en utilisant des observations sur le terrain et des photographies aériennes en oblique. Sept classes de végétation-substrat ont été classifiées de façon précise (92,3 %), variant des sédiments vaseux dans les secteurs de wadden et de marais bas régulièrement inondés, aux communautés de quenouilles, d'herbes, de laîches et de joncs en zone de marais plus élevée. Cette étude a démontré que les caractéristiques hyperspectrales et hyperspatiales des images CASI s'avèrent utiles en assurant une séparabilité plus grande au niveau des différentes classes en raison de la réduction du mixage spectral des différents substrats à l'échelle du sous-pixel par comparaison avec les images simulées de Landsat et Ikonos.[Traduit par la Rédaction]