A contextual approach to the mapping of burned areas in tropical Australian savannas using medium-resolution satellite data

Abstract

Our objective was to develop and test a spectral‐spatial method to detect burned areas in savanna landscapes. The hypothesis tested was that the inclusion of spatial information (context) would better detect burning than do spectral-only tests. The spectral‐spatial measure used was the standard deviation (SD) of a near-infrared (NIR) channel for a 5 × 5 pixels window because this measure exhibits a spike on burning. This measure was compared with spectral-only tests in the Australian tropical savannas during the 2000 dry season (April‐November) using Système pour l'Observation de la Terre (SPOT) VEGETATION (VGT) data. Using a population of 23 burned areas, the superiority of the SD NIR signal was demonstrated and, using videography, the influences of surface factors on the SD NIR signal were examined. A large area (29 000 km²) comparison was made of the several burning detection tests, all referred to two manually interpreted datasets. Using the criterion of user accuracy, two spatial‐spectral tests outperformed two spectral-only tests. However, the largest common class of error was omission, indicating a failure of all tests to completely capture burned areas. This deficiency is not crippling, for it can be largely overcome by spatial filtering.

Notre objectif était de développer et tester une méthode mixte, à la fois spectrale et spatiale adaptée à la détection des surfaces brûlées en milieu de savane. L'hypothèse de base était que la prise en compte d'information de nature spatiale (contexte) permettrait une meilleure détection des surfaces brûlées que l'approche purement spectrale. L'écart-type des réflectances dans le proche infrarouge (SD NIR), calculé dans une fenêtre de 5 × 5 pixels, a été choisi comme indice contextuel car il montre un pic net au moment du feu. Les performances de cet indice ont été comparées à celles des indices purement spectraux dans les savanes tropicales australiennes en utilisant des données SPOT VEGETATION (VGT) acquises pendant la saison sèche 2000 (Avril à Novembre). Sur une population de 23 surfaces brûlées, la supériorité de l'indice contextuel « SD NIR » a été démontrée. Des enregistrements video ont en outre permis d'étudier l'impact des conditions de surface sur le signal SD NIR. Une comparaison des performances des différents indices de surfaces brûlées a été effectuée sur une vaste région (29 000 km²) par confrontation avec deux documents de référence produits par interprétation visuelle. L'examen des pixels classifiés correctement a montré que les performances de deux indices contextuels ont été supèrieures à celles de deux autres indices purement spectraux. Les erreurs de sous-estimation représentaient cependant la plus grande classe commune d'erreur; ce qui montre qu'aucun indice ne permet de prendre en compte la totalité des surfaces brûlées. Cette limitation n'est pas déterminante car elle peut être en grande partie corrigée par application d'un filtre de nature spatiale.