Big Data for a Big Country: The First Generation of Canadian Wetland Inventory Map at a Spatial Resolution of 10-m Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Data on the Google Earth Engine Cloud Computing Platform / Mégadonnées pour un grand pays: La première carte d'inventaire des zones humides du Canada à une résolution de 10 m à l'aide des données Sentinel-1 et Sentinel-2 sur la plate-forme informatique en nuage de Google Earth Engine™.

Mahdianpari, Masoud; Salehi, Bahram; Mohammadimanesh, Fariba; Brisco, Brian; Homayouni, Saeid ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0214-5356; Gill, Eric; DeLancey, Evan R. et Bourgeau-Chavez, Laura (2020). Big Data for a Big Country: The First Generation of Canadian Wetland Inventory Map at a Spatial Resolution of 10-m Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Data on the Google Earth Engine Cloud Computing Platform / Mégadonnées pour un grand pays: La première carte d'inventaire des zones humides du Canada à une résolution de 10 m à l'aide des données Sentinel-1 et Sentinel-2 sur la plate-forme informatique en nuage de Google Earth Engine™. Canadian Journal of Remote Sensing , vol. 46 , nº 1. pp. 15-33. DOI: 10.1080/07038992.2019.1711366.

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Résumé

Les informations détaillées sur la répartition spatiale des zones humides sont cruciales pour la gestion durable et l'évaluation des ressources. En outre, un inventaire régulier des zones humides est important étant donné leur nature dynamique. Par conséquent, les cartes des zones humides dérivées des images satellitaires sont très utiles, car elles capturent une vue synoptique et multi-temporelle des paysages. S'appuyant sur des données et des outils de télédétection de pointe, cette étude produit une carte d'inventaire des zones humides avec une résolution de 10 m pour l’ensemble du Canada, couvrant une superficie approximative d'un milliard d'hectares, en utilisant des données pluriannuelles des satellites Sentinel-1 et Sentinel-2 sur la plate-forme informatique en nuage de Google Earth Engine™. L'ensemble du pays est cartographié à l'aide d'un grand volume d'échantillons de référence dans un système de classification forêt aléatoire à base d’objet avec une précision globale d’environ 80% et des précisions individuelles variant de 74% à 84% selon les différentes provinces. La carte finale montre que 19% de la superficie du Canada est couverte de terres humides, dont la plupart sont des tourbières se retrouvant dans les écozones du nord. Cette carte d'inventaire des zones humides du Canada fournit des détails sans précédent sur l'étendue, le statut et la répartition spatiale des zones humides. Elle est donc utile pour de nombreux intervenants, y compris les gouvernements fédéral et provinciaux, les municipalités, les ONGs et les consultants en environnement.

Abstract

Detailed information on the spatial distribution of wetlands is crucial for sustainable management and resource assessment. Furthermore, regularly updated wetland inventories are of particular importance given that wetlands comprise a dynamic, rather than permanent, land condition. Accordingly, satellite-derived wetland maps are greatly beneficial, as they capture a synoptic and multi-temporal view of landscapes. Leveraging state-of-the-art remote sensing data and tools, this study produces a high-resolution 10-m wetland inventory map of Canada, covering an approximate area of one billion hectares, using multi-year, multi-source (Sentinel-1 and Sentinel-2) Earth Observation (EO) data on the Google Earth Engine™ cloud computing platform. The whole country is mapped using a large volume of reference samples using an object-based random forest classification scheme with an overall accuracy approaching 80% and individual accuracies varying from 74% to 84% in different provinces. This nationwide wetland inventory map illustrates that 19% of Canada’s land area is covered by wetlands, most of which are peatlands dominate in the northern ecozones. Importantly, the resulting ever-demanding wetland inventory map of Canada provides unprecedented details on the extent, status, and spatial distribution of wetlands and thus, is useful for many stakeholders, including federal and provincial governments, municipalities, NGOs, and environmental consultants.

Type de document:	Article
Mots-clés libres:	big data; cloud computing; decision trees; engines; information management; remote sensing; spatial distribution; sustainable development
Centre:	Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt:	08 mars 2021 19:53
Dernière modification:	08 févr. 2022 21:49
URI:	https://espace.inrs.ca/id/eprint/11418

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