Multispectral detection of European frog-bit in the South Nation River using Quickbird imagery

Abstract

European frog-bit (EFB) is an invasive species of concern in Ontario, Quebec, and northern New York (USA). The ability to manage and control EFB in these jurisdictions is limited. Improved means to rapidly detect new or emerging EFB colonies could significantly enhance management success and help minimize ecological damage from this invader. This study investigated the feasibility of using high-resolution multispectral Quickbird imagery to detect EFB for a 6 km section of the South Nation River in Ontario, Canada. The objective of this study was to determine if the spectral signature of EFB stands are separable from other wetland vegetation in situ, for a typically colonized wetland. A three-stage supervised fuzzy classification methodology based on fuzzy segmentation, feature analysis, and defuzzification was used to conduct a land cover classification involving a species-level class for EFB. Validation of classifier performance was assessed using ground truth of the percentage canopy cover per species collected through a field survey and high-resolution aerial photography. Classification results indicated this methodology produced a good approximation of EFB's spatial distribution. The land cover classification had a Kappa coefficient of 84.3%, with 81.0% and 77.9% user's and producer's accuracies, respectively, for the EFB class. The results of this study demonstrated the feasibility of using high-resolution multispectral satellite imagery for EFB detection.

L'hydrocharide grenouillette est une espèce invasive qui suscite des inquiétudes en Ontario, au Québec et dans le nord de l'état de New York (États-Unis). La capacité de gérer et de contrôler l'hydrocharide grenouillette dans ces territoires est limitée. La mise au point de capacités améliorées pour la détection rapide de nouvelles colonies ou de colonies émergentes d'hydrocharide grenouillette pourrait accroı^tre significativement les chances de succès dans la gestion du problème et aider à minimiser les dommages écologiques engendrés par cet envahisseur. Dans cette étude, on a examiné la faisabilité d'utiliser des images multispectrales haute résolution de Quickbird pour la détection de l'hydrocharide grenouillette pour une section de 6 km de la rivière South Nation en Ontario, au Canada. L'objectif de cette étude était de déterminer si la signature spectrale des peuplements d'hydrocharide grenouillette était séparable des autres espèces de végétation in situ en milieu humide, en particulier dans le cas d'un milieu humide colonisé typique. Une méthodologie de classification dirigée floue en trois étapes basée sur la segmentation floue, l'analyse des caractéristiques et la défuzzification a été utilisée pour réaliser une classification du couvert comprenant une classe d'espèce pour l'hydrocharide grenouillette. La validation de la performance du classifieur a été évaluée à l'aide de données de réalité de terrain acquises lors d'une campagne de terrain relativement au pourcentage du couvert par espèce et à l'aide de photographies aériennes haute résolution. Les résultats de classification ont montré que cette méthodologie pouvait produire une bonne approximation de la répartition spatiale de l'hydrocharide grenouillette. La classification du couvert affichait un coefficient Kappa de 84,3 %, avec des précisions de l'utilisateur et du producteur de 81,0 % et 77,9 % respectivement pour la classe d'hydrocharide grenouillette. Les résultats de cette étude ont démontré la faisabilité de l'utilisation d'images satellite multispectrales haute résolution pour la détection de l'hydrocharide grenouillette.

[Traduit par la Rédaction]

Acknowledgements

The partial support of Discovery Grant RGPIN-44611 to Dr. Vince Robinson and Discovery Grant RGPIN-386183 to Dr. Yuhong He from the Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) is gratefully acknowledged. I also thank the Department of Geography of the University of Toronto Mississauga for funding from the Graduate Expansion Fund to cover the costs of field work and conference attendance.