The use of Landsat data for investigating the long-term trends in wetland change at Long Point, Ontario

Abstract

Shoreline wetlands in the Great Lakes basin are susceptible to frequent changes in vegetation composition due to fluctuations in climate and water level. Although water-level changes occur naturally and are essential to maintain productivity, the magnitude and rate of these changes can have a significant effect on the wetland ecosystems. From a management and scientific viewpoint, it is important to be able to map and monitor these long-term changes. Using Long Point on Lake Erie as a test site, the goal of this research study is to refine methods for using multiple dates of Landsat imagery to map and monitor wetlands over a relatively long period of time. Landsat images covering the period from 1976 to 1999 are used to produce multitemporal normalized difference vegetation index (NDVI) images. Two change-detection methods, postclassification comparison and multitemporal data clustering, were selected to determine patterns of change in the Long Point wetlands over the 23 year period. These patterns are compared with lake water levels and Palmer drought severity index (PDSI) data recorded over the same time period. Results show that large sections of the shallow marshes of Long Point have experienced an increase in the amount of emergent vegetation over the period of study. This occurred simultaneously with downward trends in lake water level and PDSI values. Unlike the postclassification comparison approach, the multitemporal data clustering technique provides a method to observe fluctuations in NDVI over the entire time period.

Les zones humides littorales dans le basin des Grands Lacs sont sujettes à de fréquents changements au niveau de la composition de la végétation dus aux fluctuations du climat et du niveau d'eau. Même si les changements du niveau d'eau se produisent naturellement et sont essentiels pour le maintien de la productivité, l'amplitude et le taux de ces changements peuvent avoir un effet significatif sur les écosystèmes des zones humides. Du point de vue gestion et scientifique, il est important de pouvoir cartographier et effectuer le suivi à long terme de ces changements. Utilisant comme secteur d'étude le secteur de Long Point, au lac Érié, le but de cette recherche est de raffiner les méthodes d'utilisation des images Landsat multidates pour la cartographie et le suivi des zones humides durant une période temporelle relativement longue. Des images Landsat couvrant la période de 1976 à 1999 sont utilisées pour produire des images multidates de l'indice NDVI (« normalized difference vegetation index »). Deux méthodes de détection du changement, la comparaison post-classification et le groupage des données multidates, ont été sélectionnées pour déterminer les patrons des changements dans les zones humides de Long Point au cours de cette période de 23 ans. Ces patrons sont comparés aux niveaux d'eau du lac et aux données de l'indice PDSI (« Palmer drought severity index ») enregistrées au cours de la même période. Les résultats montrent que de vastes secteurs de marais peu profonds de Long Point ont expérimenté un accroissement dans la quantité de végétation émergeante durant la période d'étude. Cette situation s'est produite parallèlement avec l'observation de tendances à la baisse du niveau d'eau du lac et des valeurs du PDSI. Contrairement à l'approche basée sur la comparaison post-classification, la technique de groupage des données multidates constitue une méthode pour l'observation des fluctuations du NDVI pour l'ensemble de la période.[Traduit par la Rédaction]