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TitreCoastal Environmental Monitoring and Mapping Using SAR Data
AuteurGordon, H; D'Iorio, M; Silapathong, C
SourceProceedings of the 17th Canadian Symposium on Remote Sensing, Saskatoon, Saskatchewan, June 13-15; 1995 p. 94-101
Année1995
Séries alt.Secteur des sciences de la Terre, Contribution externe 20041357
Documentlivre
Lang.anglais
Mediapapier
RésuméL'élevage des crevettes est une activité très courante dans les régions côtières de la Thaïlande et tend à remplacer les activités plus traditionelles de culture du riz dans ces régions. En fait, l'occupation du sol change de mangroves à aquacultures bien que les mangroves soient des zones protégées (Mongkolmann et Suwanwerakamtorn, 1988). Ce type d'occupation des terres change rapidement et demande une surveillance fréquente et une planification minutieuse. Cette étude présente une tentative de cartographie de l'occupation présente des terres à l'aide de techniques de classification afin de démontrer la capacité de la télédétection radar à documenter l'état de l'environnement et de l'activité humaine. Des données Landsat TM ont aussi été acquises et sont utilisées en appui aux données radar pour aider à la discrimination entre les types de végétation.

Dans le cadre du programme GlobeSAR, les données RSO en bande C, polarisation HH, ont été acquises en novembre 1993 le long de lignes de vol entre les villes de Hat Yai et de Thammarat dans le sud de la Thaïlande, afin de démontrer la capacité des données RSO en prévision du lancement de RADARSAT en septembre 1995. Des données Landsat TM acquises en septembre 1992 sont aussi utilisées dans cette étude. Ces données ont été utilisées comme intrant à deux types de classification utilisant six types de classes de couvertures : l'eau libre, les mangroves, les plantations d'Évéa, les rizières (stade émergeant), les champs inondés et les vergers mixtes. Les résultats montrent que les classifications utilisant le RSO en bande C-HH, une mesure de la texture et une mesure de l'écart-type produisent une précision globale de 82 %. L'ajout de l'image Landsat TM (indice de végétation par différence normalisée) a permis d'augmenter la précision de la classification à 91 % grâce à sa propriété de discrimination entre les divers types de végétation. La classification montre une mauvaise discrimination entre les plantations d'évéa et les mangroves sur le site d'étude du jeu de données RSO. L'ajout des données optiques nous informe sur les propriétés spectrales des cibles étudiées et a résulté en une meilleure séparabilité entre les plantations d'évéa et les mangroves et une meilleure précision de cartographie des rizières au stade émergent. Les différences de dates d'acquisition entre les images Landsat TM et les données RSO sont considérées dans l'interprétation de la classification parce que les rizières étaient à des stades de croissance différents ce qui rend beaucoup plus difficile l'interprétation précise de ce type d'occupation.

GEOSCAN ID218159