| Titre | Circa 2010 land cover of Canada: local optimization methodology and product development |
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| Auteur | Latifovic, R; Pouliot, D; Olthof, I |
| Source | Remote Sensing vol. 9, no. 11, 1098, 2017 p. 1-18, https://doi.org/10.3390/rs9111098  Accès ouvert |
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| Année | 2017 |
| Séries alt. | Ressources naturelles Canada, Contribution externe 20190015 |
| Éditeur | MDPI AG |
| Document | publication en série |
| Lang. | anglais |
| DOI | https://doi.org/10.3390/rs9111098 |
| Media | papier; en ligne; numérique |
| Formats | pdf; html |
| Sujets | télédétection; géophysique |
| Programme | Science de la télédétection spatiale |
| Diffusé | 2017 10 27 |
| Résumé | (disponible en anglais seulement)
Land cover information is necessary for a large range of environmental applications related to climate impacts and adaption, emergency response, wildlife
habitat, etc. In Canada, a 2008 user survey indicated that the most practical land cover data is provided in a nationwide 30 m spatial resolution format, with an update frequency of five years. In response to this need, the Canada Centre for Remote
Sensing (CCRS) has generated a 30 m land cover map of Canada for the base year 2010, as the first of a planned series of maps to be updated every five years, or more frequently. This land cover dataset is also the Canadian contribution to the 30 m
spatial resolution 2010 Land Cover Map of North America, which is produced by Mexican, American and Canadian government institutions under a collaboration called the North American Land Change Monitoring System (NALCMS). This paper describes the
mapping approach used for generating this land cover dataset for Canada from Thematic Mapper (TM) and Enhanced Thematic Mapper (ETM+) Landsat sensor observations. The innovative part of the mapping approach is the local optimization of the land cover
classifier, which has resulted in increased spatial consistency and accuracy. Training and classifying with locally confined reference samples over a large number of partially overlapping areas (i.e., moving windows) ensures the optimization of the
classifier to a local land cover distribution, and decreases the negative effect of signature extension. A weighted combination of labels, which is determined by the classifier in overlapping windows, defines the final label for each pixel. Since the
approach requires extensive computation, it has been developed and deployed using the Government of Canada's High-Performance Computing Center (HPC). An accuracy assessment based on 2811 randomly distributed samples shows that land cover data
produced with this new approach has achieved 76.60% accuracy with no marked spatial disparities. © 2017 by the authors. |
| Sommaire | (Résumé en langage clair et simple, non publié)
L'information sur la couverture terrestre et les changements qu'elle subit à l'échelle nationale est requise pour étudier les processus à la
surface terrestre qui caractérisent les aspects environnementaux, sociaux et économiques de la durabilité. Au Canada, une enquête menée auprès des utilisateurs a révélé que le format le plus pratique de la fourniture des données sur la couverture
terrestre est de 30 m, à l'échelle nationale, avec une fréquence de mise à jour de cinq ans. Pour répondre à ce besoin, le Centre canadien de télédétection a créé une carte de la couverture terrestre du Canada d'une résolution de 30 m pour l'année de
référence 2010 dans le cadre d'une série de cartes planifiée tous les cinq (5) ans ou faisant l'objet de mises à jour plus fréquentes. Dans cet article, nous décrivons une méthode améliorée de la cartographie de la couverture terrestre utilisée pour
produire une carte de la couverture terrestre du Canada de résolution moyenne (unité de cartographie de 30 m) à partir de données optiques fournies par satellite. De plus, l'article présente les caractéristiques de jeux de données sur la couverture
terrestre, comme la cohérence et la précision spatiales. |
| GEOSCAN ID | 311405 |
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