Mapping deciduous forests by using time series of filtered MODIS NDVI and neural networks

Abstract

Multi-temporal images are now of standard use in remote sensing of vegetation during monitoring and classification. Temporal vegetation signatures (i. e., vegetation indices as functions of time) generated, poses many challenges, primarily due to signal to noise-related issues. This study investigates which methods generate the most appropriate smoothed curves of vegetation signatures on MODIS NDVI time series. The filtering techniques compared were the HANTS algorithm which is based on Fourier analyses and Wavelet temporal algorithm which uses the wavelet analysis to generate the smoothed curves. The study was conducted in four different regions of the Minas Gerais State. The smoothed data were used as input data vectors for vegetation classification by means of artificial neural networks for comparison purpose. A comparison of the results was ultimately discussed in this work showing encouraging results and similarity between the two filtering techniques used.Key words: Remote sensing, signal processing, time series, wavelets analysis, Fourier. MAPAMENTO DE FLORESTAS DECÍCUAS ATRAVÉS DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E SÉRIES TEMPORAIS DE NDVI MODIS RESUMO: Imagens multitemporais são de pronominal uso no Sensoriamento Remoto, para o monitoramento e classificação da vegetação. As decorrentes assinaturas temporais da vegetação possuem muitos desafios na sua utilização em razão da elevada relação sinal/ruído. Este estudo investigou dois métodos para gerar assinaturas temporais suavizadas de vegetação do índice de vegetação de diferença normalizada (NDVI), sendo estas originadas do sensor MODIS. As técnicas de filtragem utilizadas foram o algoritmo baseado em Fourier HANTS e algoritmo Wavelet

Application of the Savitzky-Golay Filter to Land Cover Classification Using Temporal MODIS Vegetation Indices

“…Moreover, time-series signatures derived from repeated sampling of the study area throughout the year based on satellite observations are increasingly being used by agricultural scientists. ecologists, and environmentalists Doraiswamy et al, 2005;Knight and Lunetta, 2006;Oliveira et al, 2010;SuJla-Menashe et al, 2011). In some cases, the temporal signature proved to be more important than spectral information from multiple bands or image texture for identification of specific forest types.…”

Núcleo de florestas tropicais sazonalmente secas do Cerrado : diversidade, fitogeografia, endemismo, fenologia foliar e os controles ambientais e espaciais

“…Nossa segunda hipótese (ii) é de que tanto a proximidade entre os remanescentes (estrutura espacialauto correlação espacial) quanto os gradientes ambientais (filtros climáticos e edafo-topográficos) influenciam na diversidade beta do núcleo de FTSS no Cerrado, de acordo com os resultados obtidos em outros núcleos de FTSS da região Neotropical , Gonçalves & Souza 2014, Eisenlohr & Oliveira-Filho 2015. A hipótese (iii) foi elaborada para avaliar se existem relictos florestais do bioma Cerrado No Cerrado, esse tipo de análise foi eficaz para distinguir os ciclos de fenologia foliar das principais formações vegetais (Carvalho Jr. et al 2006, Santana et al 2010, Silva et al 2010, Oliveira et al 2010, Couto Junior et al 2011. No entanto, poucos estudos em escala local revelaram diferenças entre as assinaturas espectrais das diferentes fases fenológicas presentes nas FTSS do Cerrado (Oliveira et al 2010, Borges e Sano 2014, Bayma & Sano 2015, apesar do conceito ecológico considerar três níveis de abscisão foliar (deciduidade) desse tipo de floresta: decídua, semidecídua e sempre-verde (Eiten 1972, IBGE 2012.…”

“…A hipótese (iii) foi elaborada para avaliar se existem relictos florestais do bioma Cerrado No Cerrado, esse tipo de análise foi eficaz para distinguir os ciclos de fenologia foliar das principais formações vegetais (Carvalho Jr. et al 2006, Santana et al 2010, Silva et al 2010, Oliveira et al 2010, Couto Junior et al 2011. No entanto, poucos estudos em escala local revelaram diferenças entre as assinaturas espectrais das diferentes fases fenológicas presentes nas FTSS do Cerrado (Oliveira et al 2010, Borges e Sano 2014, Bayma & Sano 2015, apesar do conceito ecológico considerar três níveis de abscisão foliar (deciduidade) desse tipo de floresta: decídua, semidecídua e sempre-verde (Eiten 1972, IBGE 2012.…”

“…. No entanto, as análises anteriormente realizadas em escalas locais não detectaram diferenças nos ciclos fenológicos entre FTSS, apenas das florestas em relação a savanas (cerrados) e campos(Ratana et al 2005, Oliveira et al 2010, Borges e Sano 2014a, Bayma & Sano 2015. De forma geral, são poucos estudos que determinaram variações dos ciclos fenológicos entre distintos tipos de FTSS de uma mesma região no mundo (Portillo-Quintero & Sánchez-Azofeifa 2010,Wessels et al 2011, Wolhfart et al 2014.…”