Student organisation of the Faculty of geodesy of the University of Zagreb
Abstract
Podaci prikupljeni na daljinu široko se koriste u svrhu detekcije promjena na površini zemlje, nestanak ili nastanak vodenih površina, šuma, poljoprivrednih površina itd. Ova studija se odnosi na uspostavljanje veze između vegetacijskih indeksa i detekcije šuma
na osnovi satelitskih multispektralnih snimki srednje razlučivosti. Odnosno, kako kombinacije pojedinih indeksa utječu na izdvajanje
pošumljenih područja i da li je to uopće moguće. Nakon utvrđivanja veze pristupilo se određivanju nestalih i nastalih šumskih područja.
Istraživanje je provedeno koristeći Landsatove snimke prostorne razlučivosti 30 metara i softver Erdas Imagine. Kao ulazni podaci korišteni su pojedini kanali snimki (plavi, crveni, zeleni, bliskoinfracrveni i srednje infracrveni kanal). Aritmetičkim kombiniranjem tih kanala u Model Makeru dobiveni su rasteri (slike) s odgovarajućim vrijednostima piksela na osnovu kojih je izvršena klasifikacija šuma. Za svaki vegetacijski indeks postoje granice u koje spadaju vegetacijska područja. Razlog korištenja više vegetacijskih indeksa leži u činjenici da svaki ima određene prednosti i nedostatke. Neki od njih umanjuju utjecaj pozadine (tla, zemlje) korištenjem dodatnih konstanti, dok neki imaju manji utjecaj atmosfere na konačni raster. Uglavnom, svi koriste ključne infracrvene kanale zbog visokog odziva zdrave vegetacije u tom dijelu spektra. Na osnovi kontrolnih točaka, koje predstavljaju stvarna šumska područja, određene su granice vrijednosti piksela
za klasificiranje šuma. Na kraju je izvršena vektorizacija podataka (konverzija iz rastera u vektor) kako bi se dobile površine područja pod šumama. Sve je ovo odrađeno za dva ljetna razdoblja, 1986. i 2011. godine.Remotely sensed data are widely used in order to determine changes on the Earth’s surface, disappearance or appearance of water areas, forests, agricultural areas, etc. This study aims to establish a relation between vegetation indices and forest detection based on multispectral satellite images with medium spatial resolution, i.e. how the combination of individual indices affects the extraction of forested areas and is that even possible. After establishing relations, it was possible to determine the deforested and forested areas.
The research was conducted using Landsat images with 30 meters spatial resolution and using the Erdas Imagine software. Individual
image bands (blue, red, green, near-infrared and mid-infrared) were used as input data. Rasters with certain pixel values, with which
forest classification was conducted, were generated using arithmetical combinations of image bands in the Model Maker. For each vegetation index, there are limit within which vegetation areas belong. The reason for using multiple vegetation indices are advantages and
disadvantages of individual indices. Some of them reduce background effects (bare soil) by using additional constants, while some have
less atmospheric impact on final results. Mainly, all of them use infrared bands because of high vegetation reflection of that spectrum.
Limitation for forest areas was established based on Ground Control Points (GCP) which represent true forest areas, and the classification
was performed using this limits. Lastly, vectorization (raster to vector conversion) of data was conducted in order to obtain areas. All of
this was applied during two summer periods, in 1986 and 2011
