Rapportering van habitat via aardobservatie en classificatietechnieken (HABISTAT)

  • Canters, Frank (Administrative Promotor)
  • Chan, Cheung Wai (Co-Promoter)
  • Ma, Jianglin (Medewerker)
  • Mücher, S. (Co-Promoter)
  • Scheunders, Paul (Co-Promoter)
  • Paelinckx, Desire (Co-Promoter)
  • Kempeneers, Pieter (Coördinator)

Projectdetails

!!Description

Dit project is gericht op het ontwikkelen van een operationele methode om vegetatietypen en -

overgangen in kaart te brengen, met als einddoel de toestand van habitats te bepalen. De

voorgestelde technieken zijn voldoende algemeen om gelijk welk klassificatieprobleem via

aardobservatie op verschillende toepassingen te ondersteunen. Onze focus ligt echter op de

rapportering van de status van habitats, met als voorname toepassing de implementatie van de

Europese richtlijn rond de Natura 2000 habitats.

In aardobservatie hebben we dikwijls te maken met de beperkingen van de sensor. Er bestaat

geen enkele sensor die zowel een optimale spectrale, spatiale als temporele resolutie bezit. De

kartering van ecotopen is moeilijk zonder hyperspectrale data. Hyperspectrale satellietdata hebben

een goede ruimtelijke bedekking, maar hebben slechts een ruwe grondresolutie. Om de spatiale

resolutie van satellietbeelden te verbeteren, stellen we een superresolutietechniek voor, die

gebruik maakt van de complementaire informatie aanwezig in overlappende beelden.

De conventionele classificatiemethoden voor de rapportering van habitats maken onvoldoende

gebruik van de ruimtelijke en structurele dimensie. Een van de objectieven in dit project is juist om

optimaal gebruik te maken van de beschikbare sensoren. Spectrale informatie zal worden

uitgebreid met ruimtelijke kenmerken (klassificatie van segmenten, contextuele kenmerken op

basis van textuur). Door nabewerking van klassificatieresultaten (via clustering, regel-gebaseerde

leerprocessen) zal de samenstelling van vegetatietypen worden bepaald. Dit is zowel van belang

voor de diagnose van de huidige status van habitats, als voor modellering van de toekomstige

evolutie ervan.

Het vernieuwende aan dit voorstel is vooral de combinatie van deze verschillende technieken om

de beschikbare gegevens ten volle te benutten. Meer dan een loutere verbetering van "state of the

art" technieken als het inzetten van ruimtelijke kenmerken en superresolutie, wil dit project vooral

het effect ervan nagaan op de nauwkeurigheid van de klassificatie. Daarbij zal het

klassificatiekader worden verbeterd door de introductie van "ensemble classifiers". Het doel is

daarbij om na te gaan in hoeverre dit type van classifier operationeel inzetbaar is met betrekking

tot stabiliteit, nauwkeurigheid, gebruiksgemak en rekentijd.

De ontwikkelde algoritmen en methoden voor de rapportering van de toestand van habitats

zullen specifiek worden geintegreerd en getest voor de rapportering van de status van Natura

2000 habitats in de "Special Areas for Conservation" (SACs). Hoewel deze proposal sterk is

gericht op methodologie, speelt de eindgebruiker een voorname rol. Deze zal de ontwikkeling

sturen en ook bepalen welke resultaten worden verwacht. INBO en Alterra, beide actief betrokken

bij de implementatie van de EU directieve voor de rapportering van Natura 2000 habitats in het

bijzonder, en de kartering van vegetatie en habitats in het algemeen, zijn ideal geplaatst om de

noden van de eindgebruiker te kennen.

Dit interdisciplinair voorstel is uniek omdat het de rapportering van de status van habitats met

behulp van nieuwe en gevorderde aardobservatietechnieken op een operationele manier

benadert. De eindresultaten zullen bepalend zijn voor toekomstige methoden om biodiversiteit te

bepalen en habitats op te volgen. Op technisch gebied zullen de resultaten onder andere

interessant zijn voor de verdere ontwikkeling van nieuwe algemene methoden binnen het gebied

van de aardobservatie.
AcroniemDWTC240
StatusGeëindigd
Effectieve start/einddatum1/12/0630/09/11

Flemish discipline codes

  • Mathematical sciences