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Publicação
Development of a forest clear-cut reference database for Continental Portugal at Sentinel-2 Resolution
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 19.3 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Given Portugal’s initiative to establish a land cover monitoring system delivering annual products for its mainland territory, it becomes crucial to ensure an adequate representation of areas experiencing vegetation loss. The problem at hand consists of creating and updating, using Sentinel-2 imagery, a vegetation loss mask. Towards that end, the study aims to build
a robust forest clear-cut reference database that will serve as a training data for a change detection algorithm, automating the creation of these maps. The final product will be a vectorbased
land cover loss map, focusing on forest clear-cuts.
The dataset utilized in this project was provided by the Direção Geral do Território (DGT) in collaboration with The Navigator Company (NVG). The data from the NVG was assumed to be incomplete due to their uncertainty on clear-cut dates as well as the assumption of the
homogeneity of clear-cut dates for the sub-parcels not being true. Sentinel-2 time series data
was integrated to estimate clear-cut dates, based on the NDVI. As the first approach at the
sub-parcel level did not return accurate results, a pixel-level solution was explored, leading to a development of a semi-automatic method to estimated clear-cut dates at Sentinel-2
resolution. The pixel-based approach, utilizing the pyCCD tool, allows for a finer analysis by
detection changes at pixel-level.
A key aspect of this project was the visual analysis of the CCD algorithm's results by comparing them with Sentinel-2 time series, highlighting the importance of semi-automatic
methods. The results obtained for Tile 29SNB indicate that this methodology can be successfully applied to other tiles in Portugal. Once complete for all tiles, this revised reference
database will be the best and first comprehensive reference database for forest clear-cuts in
Continental Portugal.
Dada a iniciativa de Portugal em estabelecer um sistema de monitorização de ocupação do solo que forneça produtos anuais para o território continental, torna-se crucial assegurar uma representação adequada das áreas com perda de vegetação. O desafio consiste na criação e atualização de uma máscara de perda de vegetação, com recurso a imagens de Sentinel- 2. Para tal, o estudo pretende construir uma base de dados de referência que servirá de treino para um algoritmo de deteção de alterações, automatizando a criação destes mapas. O produto final será um mapa vetorial de perda vegetação, nomeadamente sobre cortes-rasos em florestas. A base de dados utilizada neste projeto foi fornecida pela Direção Geral do Território (DGT) em colaboração com a The Navigator Company (NVG). Os dados da NVG foram considerados incompletos devido à sua incerteza quanto às datas de corte, bem como ao pressuposto não válido de sub-parcela homogénea em termos de datas de corte. Os dados da série temporal do Sentinel-2 foram integrados para estimar as datas de corte raso, com base no NDVI. Como a primeira abordagem ao nível das sub-parcelas não produziu resultados exatos, procurou-se uma solução ao nível do pixel, o que levou ao desenvolvimento de um método semi-automático para estimar as datas de corte raso com a resolução do Sentinel-2. O método ao nível do pixel, utilizando a ferramenta pyCCD, permite uma análise mais fina através da deteção de alterações ao nível do pixel. Um aspeto fundamental deste projeto foi a análise visual dos resultados do algoritmo Continuous Change Detection and Classification (CCDC), comparando-os com as séries temporais do Sentinel-2, realçando a importância dos métodos semi-automáticos. Os resultados obtidos para a tile 29SNB indicam que esta metodologia pode ser aplicada com sucesso a outros tiles em Portugal. Uma vez concluída, esta base de dados de referência revista será a primeira base de dados de referência extensiva para os cortes florestais em Portugal Continental.
Dada a iniciativa de Portugal em estabelecer um sistema de monitorização de ocupação do solo que forneça produtos anuais para o território continental, torna-se crucial assegurar uma representação adequada das áreas com perda de vegetação. O desafio consiste na criação e atualização de uma máscara de perda de vegetação, com recurso a imagens de Sentinel- 2. Para tal, o estudo pretende construir uma base de dados de referência que servirá de treino para um algoritmo de deteção de alterações, automatizando a criação destes mapas. O produto final será um mapa vetorial de perda vegetação, nomeadamente sobre cortes-rasos em florestas. A base de dados utilizada neste projeto foi fornecida pela Direção Geral do Território (DGT) em colaboração com a The Navigator Company (NVG). Os dados da NVG foram considerados incompletos devido à sua incerteza quanto às datas de corte, bem como ao pressuposto não válido de sub-parcela homogénea em termos de datas de corte. Os dados da série temporal do Sentinel-2 foram integrados para estimar as datas de corte raso, com base no NDVI. Como a primeira abordagem ao nível das sub-parcelas não produziu resultados exatos, procurou-se uma solução ao nível do pixel, o que levou ao desenvolvimento de um método semi-automático para estimar as datas de corte raso com a resolução do Sentinel-2. O método ao nível do pixel, utilizando a ferramenta pyCCD, permite uma análise mais fina através da deteção de alterações ao nível do pixel. Um aspeto fundamental deste projeto foi a análise visual dos resultados do algoritmo Continuous Change Detection and Classification (CCDC), comparando-os com as séries temporais do Sentinel-2, realçando a importância dos métodos semi-automáticos. Os resultados obtidos para a tile 29SNB indicam que esta metodologia pode ser aplicada com sucesso a outros tiles em Portugal. Uma vez concluída, esta base de dados de referência revista será a primeira base de dados de referência extensiva para os cortes florestais em Portugal Continental.
Descrição
Mestrado em Ciência de Dados em Agricultura, Alimentação, Floresta e Ambiente / Instituto Superior de Agronomia, Universidade de Lisboa
Palavras-chave
clear-cuts Sentinel-2 vegetation change detection normalized difference vegetation index (NDVI) reference data cortes rasos deteção de alterações em floresta Índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) base de dados de referência
Contexto Educativo
Citação
Silveira, I.I.B. Development of a forest clear-cut reference database for Continental Portugal at Sentinel-2 Resolution. Lisboa: ISA, 2024, 66 p. Dissertação de Mestrado
Editora
Instituto Superior de Agronomia, Universidade de Lisboa