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Mass data processing of time series Landsat imagery:pixels to data products for forest monitoring

International Journal of Digital Earth 2016年第11期9卷 1035-1054页

作者： Txomin Hermosilla michael a.wulder Joanne C.White Nicholas C.Coops Geordie W.Hobart Lorraine B.Campbella Integrated Remote Sensing Studio Department of Forest Resources ManagementUniversity of British ColumbiaVancouverBCCanada Canadian Forest Service(Pacific Forestry Centre) Natural Resources CanadaVictoriaBCCanada

Free and open access to the Landsat archive has enabled the implementation of national and global terrestrial monitoring ***,we summarize a project characterizing the change history of Canada’s forested ecosystems with a time series of data representing *** the Composite2Change approach,we applied spectral trend analysis to annual best-available-pixel(BAP)surface reflectance image composites produced from Landsat TM and ETM+imagery.A total of 73,544 images were used to produce 29 annual image composites,generating∼400 TB of interim data products and resulting in∼25 TB of annual gap-free reflectance composites and change *** average,10%of pixels in the annual BAP composites were missing data,with 86%of pixels having data gaps in two consecutive years or *** detection overall accuracy was 89%.Change attribution overall accuracy was 92%,with higher accuracy for standreplacing wildfire and *** were assigned to the correct year with an accuracy of 89%.Outcomes of this project provide baseline information and nationally consistent data source to quantify and characterize changes in forested *** methods applied and lessons learned build confidence in the products generated and empower others to develop or refine similar satellite-based monitoring projects.

关键词： Remote sensing big data forest change monitoring image processing

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