Land cover mapping of Greater Mesoamerica using MODIS data

Abstract

A new land cover database of Greater Mesoamerica has been prepared using moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS, 500 m resolution) satellite data. Daily surface reflectance MODIS data and a suite of ancillary data were used in preparing the database by employing a decision tree classification approach. The new land cover data are an improvement over traditional advanced very high resolution radiometer (AVHRR) based land cover data in terms of both spatial and thematic details. The dominant land cover type in Greater Mesoamerica is forest (39%), followed by shrubland (30%) and cropland (22%). Country analysis shows forest as the dominant land cover type in Belize (62%), Cost Rica (52%), Guatemala (53%), Honduras (56%), Nicaragua (53%), and Panama (48%), cropland as the dominant land cover type in El Salvador (60.5%), and shrubland as the dominant land cover type in Mexico (37%). A three-step approach was used to assess the quality of the classified land cover data: (i) qualitative assessment provided good insight in identifying and correcting gross errors; (ii) correlation analysis of MODIS- and Landsat-derived land cover data revealed strong positive association for forest (r² = 0.88), shrubland (r² = 0.75), and cropland (r² = 0.97) but weak positive association for grassland (r² = 0.26); and (iii) an error matrix generated using unseen training data provided an overall accuracy of 77.3% with a Kappa coefficient of 0.73608. Overall, MODIS 500 m data and the methodology used were found to be quite useful for broad-scale land cover mapping of Greater Mesoamerica.

Une nouvelle base de données sur le couvert de la grande région de la Mésoamérique a été préparée à l'aide des données satellitaires MODIS (« moderate resolution imaging spectroradiometer ») à une résolution de 500 m. Des données journalières MODIS de réflectance de surface et une série de données chronologiques ont été utilisées pour la préparation de la base de données en utilisant une approche de classification basée sur un arbre de décision. Les nouvelles données sur le couvert constituent une amélioration par rapport aux données traditionnelles AVHRR (« advanced very high resolution radiometer ») du couvert en termes des caractéristiques spatiales et thématiques. Le type dominant de couvert dans la grande zone de la Mésoamérique est la forêt (39 %), suivi des zones arbustives (30 %) et des zones de cultures (22 %). Une analyse par pays montre que le type dominant de couvert est la forêt au Bélize (62 %), au Costa Rica (52 %), au Guatémala (53 %), au Honduras (56 %), au Nicaragua (53 %) et au Panama (48 %), tandis que dominent les zones de cultures au Salvador (60,5 %) et les zones arbustives au Mexique (37 %). Une approche en trois étapes a été utilisée pour évaluer la qualité des données classifiées du couvert : (i) l'information apportée par l'évaluation qualitative a aidé dans l'identification et la correction des erreurs grossières, (ii) l'analyse par corrélation des données de couvert dérivées de MODIS et de Landsat a révélé une corrélation positive forte pour la forêt (r² = 0,88), les zones arbustives (r² = 0,75) et les zones de cultures (r² = 0,97), mais une corrélation positive faible pour les prairies (r² = 0,26), et (iii) la matrice d'erreurs générée à l'aide des données d'entraînement non visibles a fourni une précision globale de 77,3 % avec un coefficient Kappa de 0,73608. En général, les données MODIS à une résolution de 500 m et la méthodologie utilisée se sont démontrées plutôt utiles pour la cartographie à grande échelle du couvert dans la grande région de la Mésoamérique.[Traduit par la Rédaction]