Mapping Wetlands and Land Cover Change with Landsat Archives: The Added Value of Geomorphologic Data

Abstract

While classification of remote sensing images has proven useful to quantify wetland losses, wetland mappers have always faced challenges, such as dealing with variable responses of wetlands to meteorological conditions and the obstruction of ground by the canopy in forested wetlands. In this paper, we investigate the added value of using geomorphological data, namely hillslope geometry (through Dikau shapes) and soil drainage classes, as ancillary datasets to map the evolution of wetland cover over the last 35 years. We developed an object-based image analysis method, through a case study in Quebec. Two sets of land cover scenarios (spring and fall) were generated from Landsat archives for 1978, 1985, 1992, 2001, and 2014. Results show that the global accuracy was improved by 19% to 35% when using the geomorphological data, especially soil drainage classes, confirming that their use as ancillary data significantly contributed to the classification process. However, differences were noted between spring and fall scenarios. The wetland cover of the study watershed decreased by 8%–53% between 1978 and 2014 at the expense of an increase in urban areas. Meanwhile, the agricultural land cover decreased (72%–83%) throughout the study period, while forests, water, and bare soil remained stable.

RÉsumÉ

Bien que la télédétection soit une technique éprouvée pour l’étude spatio-temporelle de la répartition des milieux humides, le caractère dynamique des milieux humides associé aux conditions météorologiques et l’obstruction du sol par la canopée forestière sont toujours un défi pour les cartographes. Dans cet article, nous explorons la valeur-ajoutée de l’utilisation de données géomorphologiques, soit la géométrie de versants (formes de Dikau) et les classes de drainage des sols, comme données auxiliaires afin de cartographier l’évolution des superficies de milieux humides au cours des 35 dernières années. Une classification orientée-objet a été développée à travers une étude de cas au Québec. Deux séries de scénarios ont été générées (printemps et automne) pour les années 1978, 1985, 1992, 2001 et 2014. Les résultats montrent que la précision globale s’est améliorée de 19% à 35% par l’utilisation des données géomorphologiques, surtout par l’ajout des classes de drainage, confirmant ainsi leur impact considérable sur la classification. Cependant, des écarts ont été observés entre les scénarios printaniers et automnaux. Les superficies occupées par les milieux humides ont diminué de 8%–53% entre 1978 et 2014. Parallèlement, les superficies occupées par les terres agricoles ont également connu une forte diminution (72%–83%).

Acknowledgments

The authors would like to thank Professors Monique Bernier and Karem Chokmani of the remote sensing laboratory of Institut National de la Recherche Scientifique (INRS) – Centre Eau Terre Environnement for the granted access to their computing resources. They would also like to acknowledge Mathieu Varin and Philippe Bournival of the Centre d’enseignement et de recherche en foresterie de Sainte-Foy (CERFO), Martin Joly and Cedric Villeneuve of the Ministère du Développement durable, de l’Environnement et de la Lutte contre les changements climatiques, Professor Richard Fournier of Université de Sherbrooke, Dr. Maria Dissanska formaly at INRS, and research coordinator at INRS Yves Gauthier (M. Sc.) for their valuable recommendations.

Notes

1 1.6 ha (standard deviation of 3.9 ha).

Additional information

Funding

This work was supported by Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada [grant number RGPIN-2014-04132].