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Mapping natural habitats using remote sensing and sparse partial least square discriminant analysis

机译：使用遥感和稀疏偏最小二乘判别分析法绘制自然栖息地图

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摘要

This work presents a novel approach for mapping the spatial distribution of natural habitats in the 'Foothills of Larzac' Natura 2000 listed site located in a French Mediterranean biogeographical region. Sparse partial least square discriminant analysis was used to analyse two RapidEye data sets (June 2009 and July 2010) with the purpose of choosing the most informative spectral, textural, and thematic variables that allow discrimination of habitat classes. The sparse partial least square discriminant analysis selected relevant and stable variables for the discrimination of habitat classes that could be linked to ecological or biophysical characteristics. It also gave insight into the similarities and differences between habitat classes with comparable physiognomic characteristics. The highest user accuracy was obtained for dry improved grasslands (u = 91.97%) followed by riparian ash woods (u = 88.38%). These results are very encouraging given that these two classes were identified in Annex 1 of the EC Habitats Directive as of Community interest. Due to limited data input requirements and its computational efficiency, the approach developed in this article is a good alternative to other types of variable selection approaches in a supervised classification framework and can be easily transferred to other Natura 2000 sites.
机译：这项工作提出了一种新颖的方法，用于绘制位于法国地中海生物地理区域的“拉扎克山麓之丘” Natura 2000所列地点中自然栖息地的空间分布图。稀疏偏最小二乘判别分析用于分析两个RapidEye数据集（2009年6月和2010年7月），目的是选择信息最丰富的光谱，纹理和主题变量，以区分生境类别。稀疏的偏最小二乘判别分析选择了相关且稳定的变量来区分可能与生态或生物物理特征相关的生境类别。它还提供了具有类似生理学特征的生境类别之间的异同的见解。在干燥改良的草原上（u = 91.97％），其次是河岸灰木（u = 88.38％），获得了最高的用户准确性。鉴于欧共体人居指令附件1中将这两个类别确定为共同体利益，因此这些结果令人鼓舞。由于有限的数据输入要求及其计算效率，在监督分类框架中，本文开发的方法可以很好地替代其他类型的变量选择方法，并且可以轻松地转移到其他Natura 2000站点。

著录项

  • 来源
    《International journal of remote sensing》 |2013年第22期|7625-7647|共23页
  • 作者

    C. Corbane; S. Alleaume; M. Deshayes;

  • 作者单位

    Irstea - UMR TETIS, Montpellier, France;

    Irstea - UMR TETIS, Montpellier, France;

    Irstea - UMR TETIS, Montpellier, France;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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