Outil de varech moteur Google Earth - Sortie Central Coast - Version 1.0.0

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Description:
The Hakai Google Earth Engine Kelp tool (GEEK tool) was developed as a collaboration between the Hakai Institute, University of Victoria, and Department of Fisheries and Oceans to take advantage of the cloud computing capabilities for analyzing Landsat satellite imagery (30 m) to extract canopy-kelp extent. The original methodology is described in Nijland et al. 2019*. Note: This dataset is intended as a “view-only” as we continue to improve the outputs. It is meant to demonstrate the utility of the Landsat archive for mapping kelp. These data are viewable on the GEEK webmap found here. This data package contains two datasets: Annual maximum summer extent of canopy-forming kelp (1984 - 2019) as rasters. Decadal maximum summer extent of canopy-forming kelp (1984 - 1990, 1991 - 2000, 2001 - 2010, 2011 - 2020) This dataset was generated following changes to the original GEEK methodologies. The settings used to generate the rasters were image scenes with: Imagescene month range = May 1 - Sept 30 Maximum clouds in scene = 80% Maximum tide = 3.2 m (+0.5 MWL of Central Coast tides based on KIM-1 methods) Minimum tide = 0 m Shoreline buffer applied to landmask = 1 pixel (30 m) Minimum NDVI* (for an individual pixel to be classified as kelp) = -0.05 Minimum number of times an individual kelp pixel has be to detected as kelp in a single year = 30% of all detections in a given year Minimum K mean (the average of the NDVI for all pixels at a given location detected as kelp) = -0.05 * NDVI = normalized difference vegetation index. These parameters were chosen based on accuracy assessment using kelp extent derived from WorldView-2 imagery (2 m) from July 2014 and August 2014. These data were resampled to 30 m. While many of the iterations run for the tool produced very similar results, settings were selected that maximized kelp accuracy for the 2014 comparison. The results of the accuracy assessment were: 50% error of commission 25% error of omission Simply put, the current methods lead to a high level of “false positives” but do capture kelp extent accurately when compared to the validation dataset. This error can be attributed to the sensitivity of using a single NDVI to detect kelp. We see variation of NDVI thresholds both within a single scene and between scenes. The intention of the times series dataset is meant to account for some of this error as pixels detected only one each decade are removed. This dataset is as a part of the Hakai Habitat Mapping Program. The overarching objective of the Hakai Habitat Mapping program is to generate spatial inventories of coastal habitats, investigate how these habitats are changing through time and the drivers of that change. *Nijland, W., Reshitnyk, L., & Rubidge, E. (2019). Satellite remote sensing of canopy-forming kelp on a complex coastline: A novel procedure using the Landsat image archive. Remote Sensing of Environment, 220, 41-50. doi:10.1016/j.rse.2018.10.032 L'outil Hakai Google Earth Engine Kelp (outil GEEK) a été développé dans le cadre d'une collaboration entre l'Institut Hakai, l'Université de Victoria et le ministère des Pêches et des Océans pour tirer parti des capacités de cloud computing pour analyser l'imagerie satellite Landsat (30 m) afin d'extraire l'étendue de la canopée et du varech. La méthodologie originale est décrite dans Nijland et al. 2019*. Remarque : Ce jeu de données est conçu comme une « lecture seule », car nous continuons à améliorer les résultats. Il vise à démontrer l'utilité de l'archive Landsat pour cartographier le varech. Ces données sont visibles sur la carte Web GEEK disponible ici. Ce package de données contient deux jeux de données : Etendue annuelle maximale estivale du varech formant la canopée (1984 - 2019) en tant que rasters. Etendue maximale décennale du varech formant la canopée (1984 - 1990, 1991 - 2000, 2001 - 2010, 2011 - 2020) Ce jeu de données a été généré à la suite de modifications apportées aux méthodologies GEEK originales. Les paramètres utilisés pour générer les rasters étaient des scènes d'images avec : Plage de mois Imagescene = 1er mai - 30 septembre Clouds maximum dans la scène = 80% Marée maximale = 3,2 m (+0,5 MWL des marées de la côte centrale selon les méthodes KIM-1) Marée minimale = 0 m Tampon de rivage appliqué au masque de terrain = 1 pixel (30 m) NDVI* minimum (pour qu'un pixel individuel soit classé comme varech) = -0,05 Nombre minimum de fois qu'un pixel de varech individuel doit être détecté en tant que varech au cours d'une seule année = 30 % de toutes les détections d'une année donnée K moyenne minimale (moyenne du NDVI pour tous les pixels à un emplacement donné détecté comme varech) = -0,05 * NDVI = indice de végétation de différence normalisée. Ces paramètres ont été choisis sur la base d'une évaluation de la précision à l'aide d'une étendue de varech dérivée d'images WorldView-2 (2 m) de juillet 2014 et août 2014. Ces données ont été rééchantillonnées à 30 m. Bien que de nombreuses itérations exécutées pour l'outil aient donné des résultats très similaires, des paramètres ont été sélectionnés qui ont maximisé la précision du varech pour la comparaison de 2014. Les résultats de l'évaluation de la précision ont été les suivants : Erreur de commission de 50 % Erreur d'omission de 25 % En termes simples, les méthodes actuelles conduisent à un niveau élevé de « faux positifs », mais elles capturent avec précision l'étendue du varech par rapport au jeu de données de validation. Cette erreur peut être attribuée à la sensibilité de l'utilisation d'un seul NDVI pour détecter le varech. Nous observons des variations des seuils NDVI à la fois au sein d'une seule scène et entre les scènes. L'objectif du jeu de données de séries chronologiques est censé prendre en compte une partie de cette erreur, car les pixels détectés seulement un par décennie sont supprimés. Ce jeu de données fait partie du programme de cartographie de l'habitat de Hakai. L'objectif principal du programme de cartographie de l'habitat de Hakai est de générer des inventaires spatiaux des habitats côtiers, d'étudier comment ces habitats évoluent au fil du temps et les moteurs de ce changement. *Nijland, W., Reshitnyk, L. et Rubidge, E. (2019). Télédétection par satellite de varech formant une canopée sur un littoral complexe : une nouvelle procédure utilisant les archives d'images Landsat. Télédétection de l'environnement, 220, 41-50. doi:10.1016/j.rse.2018.10.032
Auteur(s) :
Reshitnyk, Luba

Reshitnyk, Luba

Hakai Institute
et Technology Team, Geospatial

Technology Team, Geospatial

Hakai Institute
Contributor(s):
Technology Team, Geospatial et Hakai Institute
Dépôt source:
Hakai Institute
Éditeur(s):
Hakai Institute / Hakai Institut
Accès:
Public
License:
Creative Commons Attribution 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
URL:
https://catalogue.hakai.org/dataset/0d0212fe-ffb1-4802-a599-d8a31a0cd14b
Date de publication:
2021-02-16
Sujets (en):
Hakai Institute
Mots-clés (en):
oceans, other, geospatial, downloadable-data, kelp, remote-sensing, landsat, google-earth-engine, habitat-mapping, macrocystis-pyrifera, et nereocystis-luetkeana
Mots-clés (fr):
autre
Identificateur:
https://catalogue.hakai.org/dataset/0d0212fe-ffb1-4802-a599-d8a31a0cd14b

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Reshitnyk, G., LubaAuthor JoinTechnology Team. (2021). Outil de varech moteur Google Earth - Sortie Central Coast - Version 1.0.0 [Data set]. Hakai Institute. https://catalogue.hakai.org/dataset/0d0212fe-ffb1-4802-a599-d8a31a0cd14b
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