Satellite data are widely used within remote sensing to respond to the growing need for a deeper understanding of the Earth’s bio- and geophysical parameters. Applications, such as land cover classification has for long been an important task within the field. Optical satellite data have proven to be efficient tools, however, they are unavailable in some conditions, such as cloudy weather. This deficit can be addressed with synthetic aperture radars (SAR), and recently, improvements have been made in their spatial and temporal coverage. Furthermore, a fusion of these data takes advantage of their different characteristics and can lead to even improved outcomes. The aim of this study was to develop and implement an effective land cover classification approach for the boreal forest zone by using multi-temporal SAR and optical data.
Optical and SAR satellite data were collected from the area around Hyytiälä, Finland. One Landsat 8 scene and a time series of Sentinel-1 data spanning over a year were used. Co- and cross-polarized data were available. A very high resolution (VHR) reference image was manually interpreted to form training and test data. Features were extracted from both data sets and those from the SAR data were reduced using feature selection. A land cover classification was then performed separately on each data set and with a fused data set. Different features were tested to find an optimal combination. The classifications were performed with the nearest neighbor rule and the maximum likelihood classifier. This resulted in several classification maps which were validated with the test plots.
The results showed that the single-sensor classifications were noisy. Classifications with only optical imagery performed better. Additionally, removing some of the original data from the calculations, which can speed up the process, led to worse results. The multi-sensor classifications with the fused data improved the results significantly. Much of the noise was no longer present. The best classification was reached with a fused data set of four SAR features from VH polarized data and four optical features, which gained a final accuracy of 89.8 %. This classification was done with the maximum likelihood classifier. Accuracies up to 97.3 % were also reached but this result had clear flaws in the visual interpretation. It was concluded that fusing optical and SAR data for land cover classification in the boreal zone is a very promising strategy and should be investigated further to reach even better results.Satellitdata används i stor utsträckning inom fjärranalys för att fylla det ständiga behovet av mer ingående kännedom av jordens bio- och geofysiska parametrar. Applikationer, såsom klassificering av marktäcke, har redan länge varit en viktig uppgift inom studieområdet. Optisk satellitdata har visat sig vara ett effektivt redskap, men den är inte tillgänglig i vissa situationer, såsom molnigt väder. Denna brist kan övervinnas med syntetisk aperturradar (SAR) och nyligen har förbättringar skett inom den spatiala och temporala täckningen. Därutöver utnyttjar en fusion av dessa data de olika karaktärerna vilket kan leda till även förbättrade resultat. Denna studies syfte var att utveckla och tillämpa en effektiv metod för klassificering av marktäcke inom boreala skogar med hjälp av multi-temporal SAR och optisk data.
Optisk och SAR data samlades från området omkring Hyytiälä, Finland. En Landsat 8 scen och en tidsserie av Sentinel-1 data över ett år användes. Data med olika polarisationer var tillgängliga. En referensbild med hög resolution tolkades manuellt för att bilda tränings- och testdata. Variabler togs fram från båda datauppsättningarna varefter variablerna från SAR datan reducerades genom att välja de bästa. En klassificering av marktäcket utfördes sedan skiljt för de olika datauppsättningarna samt med sammanslagen data. Olika variabler testades för att hitta den bästa kombinationen. Klassificeringen gjordes med regeln för den närmaste grannen samt med maximum likelihood-metoden. Detta resulterade i flera klassificeringskartor vilka sedan validerades med testdatan.
Resultaten av klassificeringarna med data från en sensor hade mycket störningar. Den optiska bilden gav bättre resultat. Då en del av den ursprungliga datan togs bort från uträkningarna, vilket kan effektivera processen, blev resultaten sämre. En fusion av datan förbättrade resultaten betydligt då en stor del av störningarna försvann. Den bästa klassificeringen nåddes med en sammanslagen datauppsättning av fyra SAR-variabler från VH polariserad data och fyra optiska variabler med en slutlig noggrannhet på 89.8 %. Denna klassificering gjordes med maximum likelihood-metoden. Noggrannheter upp till 97.3 % nåddes även, men detta resultat hade stora brister i den visuella tolkningen. En slutsats drogs att en sammanslagning av optisk och SAR data för klassificering av marktäcke i boreala områden är en väldigt lovande strategi och bör undersökas vidare för att nå även bättre resultat
