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Abstract
Subtle change detection analysis in remote sensing relies on some form of radiometric consistency. Radiometric correction techniques developed in previous studies often require ancillary information such as climate data, illumination geometry, ground reference data of pseudo-invariant features (PIFs), and satellite calibration data. Most studies do not have the luxury of all these data. A relative radiometric correction technique of consistent quality applicable to study areas that lack urban development has not been generally accepted by the remote sensing community. A series of Landsat-5 thematic mapper (TM) and Landsat-7 enhanced thematic mapper plus (ETM+) images spanning 18 years was obtained for a primarily forested area in central British Columbia, Canada. Different techniques of radiometric correction that do not rely on ground reference data, climate data, or the subjective selection of PIFs were assessed for these images. They included an atmospheric transfer model that requires no ancillary climate data, a simple scaling function, and two scatterplot-based regression functions. Assessment of radiometric consistency was performed qualitatively by using edge detection and quantitatively using analysis of old-growth forests in equilibrium and measures of biomass accumulation in clearcuts. For these three methods of assessment, the two scatterplot-based regression functions yielded the best radiometric fidelity. These two techniques can be completely automated and are equally applicable in any Landsat TM- or ETM-based change detection studies.
La détection de changements subtils en télédétection est basée sur une certaine forme de cohérence radiométrique. Les techniques de correction radiométrique développées dans des études précédentes requièrent souvent des informations auxiliaires telles que des données climatiques, la géométrie d'illumination, des données de référence au sol des attributs pseudo-invariants (PIF) ainsi que les données d'étalonnage du satellite. La plupart des études ne peuvent se permettre le luxe d'autant de données. Aucune technique de correction radiométrique relative, de qualité constante et applicable à des zones d'étude caractérisées par l'absence de développement urbain, n'a encore été acceptée par l'ensemble de la communauté de télédétection. Une série d'images TM (« thematic mapper ») de Landsat 5 et ETM+ (« enchanced thematic mapper plus ») de Landsat 7 couvrant 18 ans a été acquise pour une zone principalement forestière dans le centre de la Colombie-britannique, au Canada. Différentes techniques de correction radiométrique qui ne sont pas basées sur des données de référence au sol, des données climatiques ou la sélection subjective de PIF ont été évaluées pour ces images. Ces techniques comprenaient un modèle de transfert atmosphérique qui ne requiert pas de données climatiques auxiliaires, une fonction d'échelle simple et deux fonctions de régression. L'évaluation de la cohérence radiométrique a été réalisée qualitativement, à l'aide de la technique de détection de contours, et quantitativement, à l'aide d'une analyse des forêts anciennes en équilibre et des mesures d'accumulation de la biomasse dans des coupes à blanc. Pour ces trois méthodes d'évaluation, les deux fonctions de régression ont donné la meilleure fidélité radiométrique. Ces deux techniques peuvent être entièrement automatisées et sont applicables à toute étude de détection du changement basée sur les données TM et ETM de Landsat.[Traduit par la Rédaction]