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Cloud-native Seascape Mapping of Mozambique’s Quirimbas National Park with Sentinel-2

Poursanidis, Dimitris und Traganos, Dimosthenis und Teixeira, Luisa und Shapiro, Aurelie und Muaves, Lara (2020) Cloud-native Seascape Mapping of Mozambique’s Quirimbas National Park with Sentinel-2. Remote Sensing in Ecology and Conservation, Seiten 1-17. Wiley. doi: 10.1002/rse2.187. ISSN 2056-3485.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
9MB

Offizielle URL: https://zslpublications.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/rse2.187

Kurzfassung

The lack of detailed spatial information on coastal resources, notably shallow water coral reefs and associated benthic habitats, impedes our ability to protect and manage them in the face of global climate change and anthropogenic impacts. Here, we develop a semi‐automated workflow in the cloud that uses freely available Sentinel‐2 data from the European Space Agency (ESA) Copernicus programme to derive information on near‐shore coral reef habitats in the Quirimbas National Park (QNP), a recently declared biosphere reserve in northern Mozambique. We use an end‐to‐end cloud‐based framework within the Google Earth Engine cloud geospatial platform to process imagery from raw pixels to cloud‐free composites which are corrected for glint and surface artefacts, water column and derived estimated depth and then classified into four benthic habitats. Using independent training and validation data, we apply three supervised classification algorithms: random forests (RF), support vector machine (SVM) and classification and regression trees (CART). Our results show that random forests are the most accurate supervised algorithm with over 82% overall accuracy. We mapped over 105 000 ha of shallow water habitat inside the protected area, of which 18% are dominated by coral and hardbottom; 27.5% are seagrass and submerged aquatic vegetation and another 23.4% are soft and sandy substrates, and the remaining area is optically deep water. We employ satellite‐derived bathymetry to assess slope, bathymetric position, rugosity and underwater topography of these habitats. Finally, a spectral unmixing model provides further sub‐pixel–level information of habitats with the potential to monitor changes over time. This effort provides the first, consistent and repeatable and also scalable coastal information system for an east African tropical marine protected area, which hosts shallow‐water ecosystems which are of great significance to local communities and building resilience towards climate change.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/138939/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Cloud-native Seascape Mapping of Mozambique’s Quirimbas National Park with Sentinel-2
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Poursanidis, DimitrisFoundation for Research and Technology—Hellas (FORTH), Institute of Applied and Computational Mathematics, Heraklion, GreeceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Traganos, DimosthenisDimosthenis.Traganos (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Teixeira, LuisaVizzualityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Shapiro, AurelieWorld Wildlife Fund for Nature GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Muaves, LaraWorld Wildlife Fund for Nature MozambiqueNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:29 November 2020
Erschienen in:Remote Sensing in Ecology and Conservation
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1002/rse2.187
Seitenbereich:Seiten 1-17
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Scales, KylieNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Wiley
Name der Reihe:Zoological Society of London
ISSN:2056-3485
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Seascapes, Seagrasses, Corals, Earth Observation, Google Earth Engine, Sentinel-2, Quirimbas, Cloud-computing
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Fernerkundung u. Geoforschung, R - Optische Fernerkundung
Standort: Berlin-Adlershof , Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Traganos, Dimosthenis
Hinterlegt am:01 Dez 2020 15:19
Letzte Änderung:03 Dez 2020 17:21

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