Land cover map production for Brazilian Amazon using NDVI SPOT VEGETATION time series

Abstract

Earth Observation Satellite (EOS) data have a great potential for land cover mapping, which is mostly based on high resolution images. However, in tropical areas the use of these images is seriously limited due to the presence of clouds. This paper evaluates the ability of temporal-based image classification methods to produce land cover maps in tropical regions. A new approach is proposed for land cover classification and updating based exclusively on temporal series data, illustrated with a practical test using SPOT VEGETATION satellite images from 1999 to 2011 for Rondonia (Amazon), Brazil. Using the GLC2000 as reference, a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series of 15 distinct land cover classes (LCC) were created. Two classifiers were used (Euclidean Distance and Dynamic Time Warping) to produce maps of land cover changes for 1999–2011. Due to the difficulties in discriminating 15 LCC in the Amazon region, a hierarchical aggregation was performed by joining the initial classes gradually up to four broad classes. The land cover changes in the 1999–2011 period were evaluated using criteria based on the classification results for the individual years. The comparison with reference data showed consistent results, proving that this approach is able to produce accurate land cover maps using exclusively temporal series EOS data.

Les données des Satellites d'Observation de la Terre ont un grand potentiel pour la cartographie du couvert végétal, la plupart basée sur des images d’ haute résolution. Cependant, l'utilisation de ces images en régions tropicales est sérieusement limitée en raison de la présence de nuages. Ce document évalue l'adéquation des méthodes de classification en utilisant des images temporelles pour produire des cartes d'occupation des sols dans les régions tropicales. Une nouvelle approche est proposée pour classification de la couverture terrestre et mises à jour basée uniquement sur des données de séries temporelles, et illustrée par un test pratique en utilisant des données du satellite SPOT VEGETATION entre 1999 et 2011 pour Rondonia (Amazonie), Brésil. En prenant comme référence le GLC2000, ont été créés séries temporelles de NDVI pour 15 différents types de couverture terrestre (TCT). Deux classificateurs ont été utilisé (Distance Euclidienne et «Dynamic Time Warping») pour produire cartes des modifications de la couverture du sol pour le période 1999–2011. Due de la difficulté en classifier 15 TCT en la région de l'Amazonie, une agrégation hiérarchique a été faite en joignant les classes initiales graduellement jusqu’à quatre vaste classes. Les modifications de la couverture terrestre au période de 1999–2011 ont été évaluées par un critère basé sur les résultats de la classification pour chaque année. La comparaison avec les données de référence a montré résultats conformes, ce qui prouve que cette approche est capable de produire exact cartes d'occupation du sol en utilisant exclusivement des données de séries temporelles.

Acknowledgments

The authors would like to thank Flemish Institute for Technological Research (VITO) for the SPOT VEGETATION images, and also to the Global Vegetation Monitoring Unit of the European Commission Joint Research Centre, for providing access to the GLC2000. A. Rodrigues would like to thank to Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) for the Doctoral Grant (SFRH/BD/62189/2009). D. Furlan would like to thank to the Santander Scholarship Program for International Mobility and to the Research Foundation of the State of São Paulo – FAPESP (2010/02228-0), who supported the research period spent at the University of Porto.