Influence of Field-Based Species Composition and Understory Descriptions on Spectral Mixture Analysis of Tree Species in the Northwest Territories, Canada

Abstract

Tree species information is a fundamental component of forest inventories that is challenging to obtain in northern boreal forests because inherently open stands with individual trees might be clumped or widely distributed and contain multiple tree species. These challenges result in a mixed pixel problem that was investigated using Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA), a technique for identifying the type and proportions of forest components (e.g., sunlit canopy, background vegetation, shadow) in remotely sensed imagery at the subpixel scale. This was tested using Landsat Thematic Mapper (TM) imagery from a study area in the Northwest Territories (NWT), Canada. How the dominant tree species was described in the field, and how the spectral properties of understory vegetation was measured, were both important factors that affected species discrimination. Landsat TM was most sensitive to dominant species defined by the fraction of total basal area of the dominant and codominant trees. Classification accuracies of 90% and 63% for very open and medium density forest stands, respectively, were achieved when understory diversity and abundance information was incorporated into the definition of the background component. It was concluded that this approach warrants further investigation for northern boreal forest species classification.

Résumé

L’information sur les espèces d’arbres est une composante fondamentale des inventaires forestiers qui est difficile à obtenir dans les forêts boréales du Nord en raison des peuplements qui sont par nature ouverts avec des arbres qui peuvent être agglomérés ou distribués à faible densité et contiennent de multiples espèces d’arbres. Ces défis se traduisent par un problème de pixel mixte qui a été étudié en utilisant la «Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA)», une technique pour identifier le type et les proportions des composantes forestières (par exemple, la canopée ensoleillée, la végétation de fond, les ombres) dans des images de télédétection à l’échelle du sous-pixel. Ceci a été testé en utilisant l’imagerie Landsat Thematic Mapper (TM) à partir d’une zone d’étude dans les Territoires du Nord-Ouest, au Canada. La façon dont les espèces dominantes ont été décrites sur le terrain, et la façon dont les propriétés spectrales de la végétation du sous-bois ont été mesurées étaient toutes deux des facteurs importants qui ont affecté la discrimination des espèces. Le Landsat TM a été le plus sensible aux espèces dominantes définies par la fraction de la surface terrière totale des arbres dominants et co-dominants. Les précisions de classification de 90% et 63% pour les peuplements forestiers très ouverts et de moyenne densité, respectivement, ont été atteintes lorsque les informations sur la diversité et l’abondance du sous-bois ont été incorporées dans la définition de l’élément de fond. Il a été conclu que cette approche mérite un examen plus approfondi pour la classification des espèces de la forêt boréale du Nord.

ACKNOWLEDGMENTS

We thank Rob Skakun (CFS-NoFC) for provision of datasets and field assistance. Kathleen Groenewegen (GNWT) supplied the NWT Forest Vegetation Inventory dataset and provided other resource support. Lisa Smith as well as other GNWT staff are gratefully acknowledged for valued consultations and reviews. We also thank Steve Schwarz (GNWT) for assistance with the TECTERRA project. Joanne White and André Beaudoin reviewed an earlier version of this manuscript and are thanked for their helpful comments and perspectives. We also thank the 3 anonymous reviewers and the Guest Editor whose insights and suggestions were valuable for improving this paper.