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Mapping common and glossy buckthorns (Frangula alnus and Rhamnus cathartica) using multi-date satellite imagery WorldView-3, GeoEye-1 and SPOT-7

引用

International Journal of Digital Earth 2023年第1期16卷 31-42页

作者： Fiston Nininahazwe mathieu varin Jerome Theau Departement de Geomatique appliquee Universite de SherbrookeSherbrookeCanada Centre d'enseignement et de recherche en foresterie(CERFO) QuebecCanada Centre de la science de la biodiversite du Quebec MontrealCanada

Buckthorns(Glossy buckthorn,Frangula alnus and common buckthorn,Rhamnus cathartica)represent a threat to *** high competitivity lead to the replacement of native species and the inhibition of forest *** detection strategies are therefore necessary to limit invasive alien plant species’impacts,and remote sensing is one of the techniques for early invasion *** studies have used phenological remote sensing approaches to map buckthorn distribution from medium spatial resolution *** studies highlighted the difficulty of detecting buckthorns in low densities and in understory using this category of *** main objective of this study was to develop an approach using multi-date very high spatial resolution satellite imagery to map buckthorns in low densities and in the understory in the Québec city *** machine learning classifiers(Support Vector Machines,Random Forest and Extreme Gradient Boosting)were applied to WorldView-3,GeoEye-1 and SPOT-7 satellite *** Random Forest classifier performed well(Kappa=0.72).The SVM and XGBoost’s coefficient Kappa were 0.69 and 0.66,***,buckthorn distribution in understory was identified as the main limit to this approach,and LiDAR data could be used to improve buckthorn mapping in similar environments.

关键词： Invasive alien plant species remote sensing buckthorns multi-date satellite imagery machine learning

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