An Integrated Decision Tree Approach (IDTA) to Mapping Landcover Using Satellite Remote Sensing in Support of Grizzly Bear Habitat Analysis in the Alberta Yellowhead Ecosystem

Abstract

Des données multisources comprenant des images satellitales Landsat de 1999, des descripteurs topographiques dérivés de MNA et des informations issues d'inventaires sur la végétation et intégrées dans un SIG ont été utilisés pour générer une carte détaillée de la classification du couvert afin de quantifier et d'analyser la distribution spatiale et la configuration des habitats d'ours grizzly dans la zone d'étude de l'écosystème de Yellowhead en Alberta. La carte était nécessaire dans le cadre plus global de l'évaluation de l'écosystème pour déterminer si les mouvements des ours et les patrons d'utilisation des habitats étaient affectés par les conditions changeantes du paysage et les activités humaines. Une approche intégrée IDTA, basée sur l'utilisation d'un arbre de décision, a été développée en incorporant le groupage non dirigé (K-moyennage), des règles de décision dérivées de façon empirique et basées sur l'utilisation de MNA et d'un SIG (proximité, pentes, etc.) et une classification dirigée basée sur le maximum de vraisemblance des classes de forêt et de végétation déduites de l'échantillonnage sur le terrain. Cette approche reposait sur une découverte antérieure, réalisée à partir d'une image Landsat de 1998 de la région, démontrant que la performance des différents classificateurs pouvait varier en fonction des diverses classes. La carte produite au moyen de la méthode IDTA s'est avérée d'une précision d'environ 80% (kappa=0,783) utilisant 494 points échantillonnés identifiés sans ambiguïté sur les orthophotographies numériques disponibles.