Investigation of advanced satellite image analysis techniques for forest mapping and monitoring

Abstract

This dissertation addresses the general research topic of efficient mapping and monitoring of forest regions using two advanced analysis methodologies of Very High Resolution (VHR) satellite data, namely, the Support Vector Machines (SVM) and Object Based Image Analysis (OBIA). It is mainly focused on techniques for mapping burned forest areas, along with new methodologies for characterizing the environmental impact of destructive fire events (Burn Severity) and monitoring the recovery of the affected areas after the event, using very high resolution satellite data (VHR). The individual objectives of this study are: a) to investigate modern classification methodologies of satellite images for mapping burned regions, and generate highly accurate thematic maps, b) to investigate the use of topographic conditions and burn severity, as measured on the field using CBI index, for explaining the post-fire vegetation response that is measured using VHR satellite images, and c) to monitor the progression of burn severity using the composite burned index (CBI) and GeoEye imagery. To address each of these objectives, this dissertation introduces three main methodologies that enable the efficient monitoring and studying of the immediate and short-term effects of a fire event. The first methodology aimed at achieving a very accurate mapping of a burned area by using a set of classification models (object-based and pixel-based). The second methodology investigated the connection between the topography and field-measured CBI, with the post-fire vegetation response, using the Redundancy Analysis (RDA) statistical methodology. A secondary target of this methodology was to identify which of the satellite parameters, that were estimated using the VHR satellite images (as parameters the used images’ channels and their NDVI index), can be used to detect and monitor post-fire vegetation response. Finally, the third methodology aimed at monitoring and capturing the environmental impact of regions after a forest fire. Overall, to map the burn severity of the studied region, we developed three object-based classification models. To do so, we used satellite images that were captured at three different time points (2011, 2012 and 2014). To study the spatiotemporal structure of the post-fire landscape, the thematic maps that were produced from our classification process were further analyzed using landscape metrics. The analysis results highlighted the inter-temporal variation trends that are present in areas with variable degree of impact severity, as well as, helped us identify the key factors that are associated with such trends.Η παρούσα διδακτορική διατριβή πραγματεύεται το γενικότερο ζήτημα της χαρτογράφησης και παρακολούθησης των δασικών εκτάσεων, αξιοποιώντας δύο προηγμένες μεθόδους ανάλυσης δορυφορικών δεδομένων, τις Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης και την Αντικειμενοστραφή Ταξινόμηση. Κύριος σκοπός της ήταν η χαρτογράφηση των καμένων δασικών εκτάσεων, η εκτίμηση της καταστροφής που αυτές υφίστανται, αλλά και η παρακολούθηση της εξέλιξης τους, μέσω της χρήσης δορυφορικών εικόνων πολύ υψηλής χωρικής ευκρίνειας (VHR). Επιμέρους στόχοι της διατριβής αποτελούν α) η διερεύνηση σύγχρονων μεθόδων ταξινόμησης δορυφορικών εικόνων για την χαρτογράφηση καμένων εκτάσεων και την παραγωγή θεματικών χαρτών υψηλής ακρίβειας, β) η διερεύνηση του βαθμού στον οποίο οι τοπογραφικές συνθήκες και η σφοδρότητα καύσης που μετράται στο πεδίο με το δείκτη CBI, μπορούν να εξηγήσουν τη μεταπυρική δυναμική της βλάστησης που υπολογίζεται μέσω των VHR δορυφορικών δεδομένων και γ) η παρακολούθηση της εξέλιξης της σφοδρότητας καύσης με τη χρήση του δείκτη Composite Burned Index (CBI) και των εικόνων GeoEye. Για την υλοποίηση των παραπάνω στόχων προτείνονται τρείς μεθοδολογίες οι οποίες επιτρέπουν την αποτελεσματική καταγραφή και μελέτη των άμεσων και βραχυπρόθεσμων συνεπειών μιας πυρκαγιάς. Η πρώτη μεθοδολογία που αναπτύχθηκε είχε ως σκοπό την ακριβή και λεπτομερή χαρτογράφηση της καμένης έκτασης με τη χρήση διάφορων μοντέλων ταξινόμησης εικόνας. Η δεύτερη μεθοδολογία που αναπτύχθηκε είχε ως σκοπό να αποκαλύψει τη σχέση που υπάρχει ανάμεσα στην τοπογραφία και τις μετρήσεις πεδίου CBI, με τη μεταπυρική δυναμική της βλάστησης, μέσω της χρήσης της στατιστικής μεθόδου ανάλυσης πλεονασμού (Redundancy Analysis-RDA.) Επιπρόσθετος στόχος της ήταν να αναδείξει ποια από τις δορυφορικές μεταβλητές που υπολογίστηκαν μέσω των VHR δορυφορικών εικόνων (ως μεταβλητές θεωρήθηκαν τα κανάλια των εικόνων και ο δείκτης NDVI), μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να ανιχνεύσουν και να παρακολουθήσουν τη μεταπυρική δυναμική της βλάστησης. Η τρίτη και τελευταία μεθοδολογία που αναπτύχθηκε αποσκοπούσε στην παρακολούθηση και καταγραφή του βαθμού περιβαλλοντικής αλλαγής που υφίστανται οι περιοχές που επλήγησαν από τις δασικές πυρκαγιές. Στα πλαίσια της εν λόγω διαδικασίας αναπτύχθηκαν τρία μοντέλα ταξινόμησης βασισμένα σε αντικείμενα (object based classification models), με σκοπό τη χαρτογράφηση της σφοδρότητα καύσης στην περιοχή μελέτης. Η επίτευξη αυτού του στόχου πραγματοποιήθηκε με τη χρήση δορυφορικών εικόνων που ελήφθησαν σε τρεις διαφορετικές χρονικές στιγμές (2011, 2012 και 2014). Οι θεματικοί χάρτες που προέκυψαν από τη διαδικασία τη διαδικασία της ταξινόμησης αναλύθηκαν περαιτέρω με τη χρήση δεικτών τοπίου για να μελετηθεί η διαχρονική εξέλιξη της δομής τους. Από την ανάλυση που πραγματοποιήθηκε αναδείχτηκαν τις διαχρονικές τάσεις μεταβολής που παρουσιάζουν οι περιοχές με διαφορετικό βαθμό σοβαρότητας επιπτώσεων καθώς και οι παράγοντες που ενδέχεται να σχετίζονται με αυτές τις τάσει