Normalized difference moisture inde

Normalized difference moisture index (NDMI) approach for year of death determination in Mountain Pine Beetle forest stands
Background:
To track Mountain Pine Beetle (MPB) attack in forest stands across the province of British Columbia, we use Landsat satellite imagery to monitor moisture changes on a year-by-year basis. Landsat imagery records spectral information reflected from the Earth’s surface at a 30m spatial resolution across six different spectral bands. In 2007, we used a Landsat time-series approach for identifying wetness changes from 1999-2006. In the 2007 analysis, the Enhanced Wetness Difference Image (EWDI) developed by Skakun et al, (2003) was used to determine when a forest stand was attacked by MPB. Since this method was originally designed to assess change over two-image dates (or over a two-year period) there were issues with this approach when it was applied to an entire image stack containing 8+ annual Landsat scenes. With this in mind, another approach was developed by Goodwin et al. (2008) and was shown to be quite accurate in identifying MPB attack in northern British Columbia using Landsat imagery acquired over a twenty-five year period. In this research, the authors use the Normalized Difference Moisture Index (NDMI) derived from Landsat spectral bands 4 and 5 and calculated using the following equation:
NDMI = [Band 4 – Band 5] / [Band4 +Band 5]
This index contrasts the near-infrared (NIR) band 4, which is sensitive to the reflectance of leaf chlorophyll content to the mid-infrared (MIR) band 5, which is sensitive to the absorbance of leaf moisture.
For 2008 MPB mapping in British Columbia, we have adopted the NDMI approach for assigning the year of death to a forest stand as it tends to be more consistent between years and produces more accurate results in comparison to the previous EWDI method. Because of this, it is inappropriate to compare the 2007 and 2008 MPB mapping products since they were generated using different methods and rule sets.
Methodology:
Under the new mapping methodology for 2008, the NDMI images were created for each year during 1999-2008. We calibrate changes in this index using a variety of forest stands that have been impacted by MPB and stands that have not. By analysing the yearly trajectories in NDMI we are able to develop threshold levels which highlight spectral changes in the imagery that can be associated with MPB attack in a certain year. Figure 1 shows an example graph illustrating the yearly NDMI trajectories in attack and non-attack forest stands.

FIGURE 1 – Example NDMI trajectories in attack and non-attack pine stands.
In this case, the pine stand in blue started to show MPB attack in 2004 where the NDMI drops from 4000 in 2004 to 2300 in 2005. The stand illustrated in pink wasn’t attacked until 2007 as illustrated by the sharp decline in NDMI during 2007-2008.
Once a significant amount of moisture is lost in the forest stand (as measured by change in NDMI) over a 30m area, a year of attack is assigned to that Landsat pixel. In the 2007 MPB analysis, these year-of-attack pixels were scaled up to the Vegetation Resource Inventory (VRI) polygon using a majority rule which states that the year of death that occurs most frequently in the VRI polygon will represent the year of death for that polygon. In the new 2008 MPB analysis, we are providing year-of-death information at both the; 1) raw Landsat pixel scale and, 2) VRI polygon scale (using the majority rule set). By providing both datasets, we hope to give the users of the data more flexibility for use in their needs. Figure 2 illustrates data at both the (a) raw Landsat pixel scale and (b) VRI polygon scale.
a. b.
FIGURE 2 – Comparison of both mapping products. a) Raw Landsat scale, b) VRI polygon scale.
References:
Goodwin, N.R., Coops, N.C., Wulder, M.A., Gillanders, S., Schroeder, T.A. and Nelson, T. (2008). Estimation of insect dynamics using a temporal sequence of Landsat data. Remote Sensing of Environment, Vol. 112, Pp. 3680-3689.
Skakun, R.S., Wulder, M.A. and Franklin, .S.E. (2003). Sensitivity of the thematic mapper enhanced wetness difference index to detect mountain pine beetle red-attack damage. Remote Sensing of Environment, Vol. 86, Pp. 433-44

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีดัชนี (NDMI) ความชื้นแตกต่างมาตรฐานสำหรับปีกำหนดตายในด้วงสนภูเขาป่ายืน พื้นหลัง: การติดตามโจมตีด้วงสนภูเขา (MPB) ในป่ายืนข้ามจังหวัดบริติชโคลัมเบีย เราใช้ภาพถ่ายดาวเทียม Landsat เพื่อตรวจสอบความชื้นเปลี่ยนแปลงตามปีตามปี ภาพ Landsat บันทึกข้อมูลสเปกตรัมที่สะท้อนจากพื้นผิวโลกที่มีความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 เมตรทั้งหกแถบสเปกตรัมที่แตกต่างกัน ใน 2007 เราใช้ Landsat วิธีอนุกรมเวลาสำหรับการระบุความเปลี่ยนแปลงจากปี 1999-2006 ในการวิเคราะห์การ 2007 การเพิ่มความแตกต่างภาพ (EWDI) พัฒนาโดย Skakun et al, (2003) ถูกใช้เพื่อกำหนดว่าเมื่อยืนป่าถูกโจมตี โดย MPB เนื่องจากวิธีการนี้แต่เดิมออกแบบมาเพื่อประเมินการเปลี่ยนแปลงผ่านวันที่สองภาพ (หรือในระยะเวลาสองปี) มีปัญหาเกี่ยวกับวิธีการนี้เมื่อใช้การกองซ้อนภาพทั้งหมดประกอบด้วย 8 + ปี Landsat ฉาก ด้วย วิธีอื่นพัฒนาขึ้นโดย Goodwin et al. (2008) และจะค่อนข้างแม่นยำในการระบุการโจมตี MPB ในบริติชโคลัมเบียทางตอนเหนือที่ใช้ Landsat ภาพได้ในระยะเวลายี่สิบห้าปี ในวิจัยนี้ ผู้ใช้ตามปกติแตกต่างความชื้นดัชนี (NDMI) ได้มาจาก Landsat สเปกตรัมสัญญาณ 4 และ 5 และคำนวณโดยใช้สมการต่อไปนี้: NDMI = [สาย 4-สาย 5] / [Band4 + วง 5] ดัชนีนี้ควบคุมอินฟราเรดใกล้ (NIR) วง 4 ซึ่งเป็นการสะท้อนแสงของคลอโรฟิลล์ใบเนื้อหาวง (MIR) อินฟราเรดกลาง 5 ซึ่งเป็นการ absorbance ของความชื้นในใบ สำหรับ 2008 MPB แมปในบริติชโคลัมเบีย เราได้นำวิธีการ NDMI สำหรับกำหนดปีตายยืนป่าให้สอดคล้องกันมากระหว่างปี และก่อให้เกิดผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้นเมื่อเทียบกับวิธี EWDI ก่อนหน้านี้ ด้วยเหตุนี้ มันไม่เหมาะสมการเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์แมป MPB 2007 และ 2008 ตั้งแต่พวกเขาสร้างขึ้นโดยใช้วิธีการต่าง ๆ และตั้งค่ากฎ วิธีการ: ภายใต้วิธีการแม็ปใหม่ 2551 ภาพ NDMI ถูกสร้างขึ้นสำหรับแต่ละปีระหว่างปี 1999-2008 เราปรับดัชนีนี้ใช้ความหลากหลายของป่ายืนที่ได้รับผลกระทบจาก MPB และยืนที่ไม่เปลี่ยนแปลง การวิเคราะห์ลูกทีมประจำปีใน NDMI เราสามารถพัฒนาระดับขีดจำกัดที่เน้นการเปลี่ยนแปลงภาพที่สามารถเชื่อมโยงกับ MPB โจมตีในบางปี สเปกตรัม รูปที่ 1 แสดงข้อตัวอย่างกราฟแสดงทีม NDMI ประจำปีในการโจมตีและการโจมตีไม่ใช่ป่ายืน รูปที่ 1 – ตัวอย่าง NDMI ไบร์ทในการโจมตีและการโจมตีไม่สนยืน ในกรณีนี้ ขาตั้งไม้สนสีน้ำเงินเริ่มแสดง MPB โจมตีในปี 2004 ที่ NDMI ที่ลดลงจาก 4000 ใน 2004 2300 ใน 2005 ยืนกระต่ายสีชมพูไม่ได้โจมตีจนถึง 2007 ตามที่แสดง โดยการลดความคมลง NDMI 2550-2551 เมื่อความชื้นจะหายไปในป่าขาตั้ง (วัดได้จากการเปลี่ยนแปลงใน NDMI) พื้นที่ 30 เมตร ปีโจมตีถูกกำหนดให้กับพิกเซลที่ Landsat ในการวิเคราะห์การ 2007 MPB พิกเซลปีของการโจมตีเหล่านี้ถูกปรับค่าการคลังทรัพยากรพืช (VRI) รูปหลายเหลี่ยมโดยใช้กฎส่วนใหญ่ซึ่งระบุว่า ปีแห่งความตายที่เกิดขึ้นบ่อยในรูปหลายเหลี่ยม VRI จะแทนปีตายสำหรับรูปหลายเหลี่ยมที่ ในการวิเคราะห์การ MPB 2008 ใหม่ เราจะให้ข้อมูลปีตายทั้งสอง ขนาดพิกเซล Landsat 1) ดิบและ 2) VRI มาตราส่วนรูปหลายเหลี่ยม (ใช้ชุดกฎส่วนใหญ่) โดยให้ทั้งสองชุดข้อมูล เราหวังว่าจะให้ผู้ใช้ข้อมูลความยืดหยุ่นสำหรับความต้องการของ รูปที่ 2 แสดงข้อมูลที่ (ก) ดิบ Landsat พิกเซลขนาดและมาตราส่วนรูปหลายเหลี่ยม (b) VRI ก. b รูปที่ 2 – การเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ทั้งสองแมป Landsat ดิบขนาด b) VRI เหลี่ยมขนาดก) อ้างอิง: Goodwin เอ็นอาร์ เล้า เอ็นซี. Wulder ปริญญาโทสาขาหลัก Gillanders, S., Schroeder, T.A. และ เนลสัน T. (2008) การประเมินของแมลง dynamics โดยใช้ลำดับของข้อมูล Landsat ขมับ การตรวจจับระยะไกลของสภาพแวดล้อม ฉบับที่ 112, pp. 3680-3689 Skakun อาร์เอส Wulder ปริญญาโทสาขาหลักและแฟรงคลิน, . ซิป (2003) ความไวของดัชนีความแตกต่างปกเพิ่มแมปเปอร์ภาคการตรวจสอบความเสียหายแดงโจมตีด้วงสนภูเขา ตรวจจับระยะไกลของสภาพแวดล้อม ฉบับที่ 86, pp. 433-44

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปกติดัชนีความแตกต่างความชื้น (NDMI) วิธีการสำหรับปีของการกำหนดความตายใน Mountain ไพน์ด้วงป่ายืน
พื้นหลัง:
ในการติดตามภูเขาไพน์ด้วง (MPB) การโจมตีในป่ายืนข้ามจังหวัดบริติชโคลัมเบียเราจะใช้ภาพถ่ายดาวเทียม Landsat เพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงความชื้นใน เป็นประจำทุกปีโดยปี บันทึกภาพ Landsat ข้อมูลสเปกตรัมสะท้อนจากพื้นผิวโลกที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30m ทั่วทั้งหกวงดนตรีสเปกตรัมที่แตกต่างกัน ในปี 2007 เราใช้วิธีการอนุกรมเวลา Landsat สำหรับการระบุการเปลี่ยนแปลงความชื้นแฉะ 1999-2006 ในการวิเคราะห์ปี 2007 ที่เพิ่มความชื้นแฉะแตกต่างภาพ (EWDI) พัฒนาโดย Skakun, et al (2003) ถูกใช้ในการตรวจสอบเมื่อยืนป่าถูกโจมตีโดย MPB ตั้งแต่วิธีการนี้ถูกออกแบบมาเพื่อประเมินความเปลี่ยนแปลงเกินกว่าวันที่สองภาพ (หรือเป็นระยะเวลากว่าสองปี) มีปัญหาเกี่ยวกับวิธีการนี้เมื่อมันถูกนำไปใช้กับสแต็คที่มีภาพทั้งหมด 8 + ฉาก Landsat ประจำปี กับในใจวิธีการอื่นได้รับการพัฒนาโดยกูดวิน, et al (2008) และได้แสดงให้เห็นว่ามีความถูกต้องมากในการระบุการโจมตี MPB ในภาคเหนือของรัฐบริติชโคลัมเบียใช้ภาพถ่ายดาวเทียม LANDSAT ที่ได้มาเป็นระยะเวลากว่ายี่สิบห้าปี ในงานวิจัยนี้ผู้เขียนใช้ความแตกต่างปกติความชื้นดัชนี (NDMI) ที่ได้มาจากดาวเทียม LANDSAT วงดนตรีสเปกตรัมที่ 4 และ 5 และคำนวณโดยใช้สมการต่อไปนี้:
NDMI = [วง 4 - วงดนตรี 5] / [Band4 + วง 5]
ดัชนีนี้ขัดแย้ง ใกล้อินฟราเรด (NIR) วงที่ 4 ซึ่งมีความไวต่อการสะท้อนของเนื้อหาใบคลอโรฟิลกลางอินฟราเรด (MIR) วง 5 ซึ่งมีความไวต่อการดูดกลืนแสงของความชื้นใบ.
ในปี 2008 การทำแผนที่ MPB ในบริติชโคลัมเบียเรามี นำวิธีการสำหรับการกำหนด NDMI ปีแห่งความตายที่จะยืนป่าขณะที่มันมีแนวโน้มที่จะสอดคล้องกันมากขึ้นระหว่างปีและก่อให้เกิดผลลัพธ์ที่ถูกต้องมากขึ้นเมื่อเทียบกับวิธีการ EWDI ก่อนหน้านี้ เพราะเรื่องนี้มันเป็นเรื่องที่ไม่เหมาะสมที่จะเปรียบเทียบปี 2007 และ 2008 MPB ผลิตภัณฑ์ทำแผนที่ตั้งแต่พวกเขาถูกสร้างขึ้นโดยใช้วิธีการที่แตกต่างกันและชุดกฎ.
วิธี:
ภายใต้วิธีการทำแผนที่ใหม่สำหรับปี 2008 ภาพ NDMI ถูกสร้างขึ้นสำหรับแต่ละปีในช่วง 1999-2008 เราสอบเทียบการเปลี่ยนแปลงในดัชนีนี้ใช้ความหลากหลายของยืนป่าที่ได้รับผลกระทบจาก MPB และยืนที่มีไม่ได้ โดยการวิเคราะห์วิถีเป็นประจำทุกปีใน NDMI เรามีความสามารถที่จะพัฒนาระดับเกณฑ์ที่เน้นการเปลี่ยนแปลงสเปกตรัมในภาพที่สามารถเชื่อมโยงกับการโจมตี MPB ในปีใด รูปที่ 1 แสดงกราฟตัวอย่างที่แสดงวิถี NDMI เป็นประจำทุกปีในการโจมตีและป่าไม้ที่ไม่ใช่การโจมตียืน. รูปที่ 1 -. ไบตัวอย่าง NDMI ในการโจมตีและไม่โจมตีสนยืนในกรณีนี้สนยืนอยู่ในสีฟ้าเริ่มแสดงการโจมตี MPB ใน 2004 ที่ NDMI ลดลงจาก 4000 ใน 2004-2300 ในปี 2005 ยืนแสดงในสีชมพูไม่ได้ถูกทำร้ายจนถึงปี 2007 เป็นที่แสดงโดยการลดลงอย่างรวดเร็วในช่วง 2007-2008 NDMI. เมื่อจำนวนเงินที่สำคัญของความชื้นจะหายไปในป่ายืน (วัดจากการเปลี่ยนแปลงใน NDMI) ทั่วพื้นที่ 30m เป็นปีของการโจมตีได้รับมอบหมายให้พิกเซล Landsat ว่า ในการวิเคราะห์ MPB 2007 เหล่าพิกเซลปีของการโจมตีถูกปรับขนาดขึ้นอยู่กับพืชทรัพยากรสินค้าคงคลัง (VRI) รูปหลายเหลี่ยมโดยใช้เสียงข้างมากซึ่งระบุว่าปีแห่งความตายที่เกิดขึ้นบ่อยที่สุดในรูปหลายเหลี่ยม VRI จะเป็นตัวแทนของปีแห่งความตาย สำหรับรูปหลายเหลี่ยมที่ ในการวิเคราะห์ใหม่ MPB ปี 2008 เรามีการให้ข้อมูลที่เป็นปีของการตายทั้ง; 1) Landsat ดิบพิกเซลขนาดและ 2) ขนาด VRI รูปหลายเหลี่ยม (โดยใช้ชุดกฎส่วนใหญ่) โดยการให้ทั้งสองชุดข้อมูลเราหวังที่จะให้ผู้ใช้งานของข้อมูลที่มีความยืดหยุ่นมากขึ้นสำหรับการใช้งานในความต้องการของตน รูปที่ 2 แสดงให้เห็นถึงข้อมูลทั้งใน (ก) ขนาด Landsat ดิบพิกเซลและ (ข) VRI รูปหลายเหลี่ยมขนาด. AB รูปที่ 2 - การเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ทั้งการทำแผนที่ ก) วัตถุดิบ Landsat โยข) VRI รูปหลายเหลี่ยมขนาด. อ้างอิง: กูดวิน NR, Coops, NC, Wulder, MA, Gillanders เอส, ชโรเดอ TA และเนลสัน, T. (2008) การประมาณค่าของการเปลี่ยนแปลงแมลงใช้ลำดับที่ขมับของข้อมูล Landsat การสำรวจระยะไกลสิ่งแวดล้อมฉบับ 112, PP 3680-3689. Skakun อาร์เอส, Wulder ซาชูเซตส์และแฟรงคลิน .SE (2003) ความไวของดัชนี Mapper เพิ่มความชื้นแฉะแตกต่างใจในการตรวจสอบภูเขาสนด้วงเกิดความเสียหายสีแดงโจมตี การสำรวจระยะไกลสิ่งแวดล้อมฉบับ 86, PP 433-44

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความแตกต่างของความชื้นสูงดัชนีการเรียนรู้ ) แบบปีแห่งความตายปริมาณป่าไม้ภูเขาไพน์ด้วงพื้นหลัง :ติดตามภูเขาไพน์ด้วง มีโอกาสโจมตีในป่ายืนในมณฑลบริติชโคลัมเบีย เราใช้ข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงความชื้นต่อปี โดยแต่ละปี . การบันทึกข้อมูลจากแสงสะท้อนจากพื้นผิวโลกที่ความละเอียด 30 เมตรพื้นที่ทั่วทั้งหกแถบสเปกตรัมที่แตกต่างกัน ในปี 2007 เราใช้วิธีการสำหรับการระบุข้อมูลอนุกรมเวลา ความเปลี่ยนแปลงจาก 2542-2549 . ใน 2007 โดยเพิ่มความแตกต่างของภาพ ( ewdi ) ที่พัฒนาโดย skakun et al ( 2003 ) ศึกษาเมื่อป่ายืนถูกโจมตีโดยร้าน . เนื่องจากวิธีการนี้ถูกออกแบบมาเพื่อประเมินเปลี่ยนภาพช่องสอง ( หรือมากกว่าระยะเวลาสองปี ) มีปัญหากับวิธีการนี้เมื่อมันถูกนำไปใช้กับทั้งภาพกองประกอบด้วย 8 + ฉากภาพประจำปี กับนี้ในใจ อีกวิธีหนึ่งคือการพัฒนาโดยกู๊ดวิน et al . ( 2008 ) และได้แสดงให้ถูกต้องมากในการระบุ มีโอกาสโจมตีในบริติชโคลัมเบียตอนเหนือ โดยใช้ข้อมูลจากดาวเทียมแลนด์แซ็ทมาเป็นระยะเวลากว่า 25 ปี ในงานวิจัยนี้ ผู้เขียนใช้ค่าดัชนีความแตกต่างของความชื้น ( การเรียนรู้ ) ที่ได้จากข้อมูลสเปกตรัมกลุ่ม 4 และ 5 และคำนวณโดยใช้สมการต่อไปนี้สถาบันพิพิธภัณฑ์การเรียนรู้แห่งชาติ = [ วงดนตรีวงดนตรี 4 – 5 ] / [ 5 ] band4 + วงดัชนีนี้แตกต่างจากอินฟราเรดใกล้ ( NIR ) วงดนตรี 4 ซึ่งมีความไวต่อการสะท้อนแสงของปริมาณใบกลางอินฟราเรด ( Mir ) วงดนตรี 5 ซึ่งมีความไวต่อค่าความชื้นของใบ2008 การประเมินแผนที่ในบริติชโคลัมเบีย , เราได้นำการเรียนรู้วิธีการรับปีแห่งความตายเพื่อป่ายืนตามที่มันมีแนวโน้มที่จะสอดคล้องกันมากขึ้นระหว่างปี และสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้องมากขึ้นในการเปรียบเทียบกับวิธีการ ewdi ก่อนหน้า เพราะนี้มันเป็นไม่เหมาะสมที่จะเปรียบเทียบปี 2007 และ 2008 ดังนั้น ผลิตภัณฑ์แผนที่ เนื่องจากพวกเขาถูกสร้างขึ้นโดยใช้วิธีการที่แตกต่างกันและชุดกฎวิธีการ :ภายใต้วิธีการแผนที่ใหม่สำหรับปี 2008 , สถาบันพิพิธภัณฑ์การเรียนรู้แห่งชาติ ภาพที่ถูกสร้างขึ้นในแต่ละปีในช่วง 1999-2008 . เราปรับการเปลี่ยนแปลงในดัชนีนี้โดยใช้ความหลากหลายของย่อมาจากป่า ที่ได้รับผลกระทบจากการประเมิน และยืนได้ โดยวิเคราะห์วิถีรายปีในการเรียนรู้ เราสามารถพัฒนาเกณฑ์ระดับที่เน้นการเปลี่ยนแปลงสเปกตรัมในจินตภาพที่สามารถเชื่อมโยงกับการโจมตีดังนั้น ในปีหนึ่ง รูปที่ 1 แสดงตัวอย่างกราฟ แสดงวิถีการเรียนรู้รายปีในการโจมตีและไม่โจมตีป่า หมายถึงรูปที่ 1 ตัวอย่าง–การเรียนรู้วิถีในการโจมตีและไม่โจมตีสนยืนในกรณีนี้ สนยืนสีฟ้าเริ่มแสดงโจมตี มีโอกาสในปี 2004 ที่สถาบันพิพิธภัณฑ์การเรียนรู้แห่งชาติลดลงจาก 4 , 000 ในปี 2004 ถึง 2300 ในปี 2005 ยืนแสดงในเป็นสีชมพูไม่โจมตีจนกว่า 2007 ที่แสดงโดยการลดลงคมชัดในการเรียนรู้ในช่วง 2007-2008 .เมื่อปริมาณความชื้นจะหายไปในป่ายืน ( วัดโดยการเปลี่ยนแปลงในการเรียนรู้ ) ผ่านพื้นที่ 30 เมตร เป็นปีของการโจมตีจะถูกมอบหมายให้ว่าภาพพิกเซล ใน 2007 การประเมินการวิเคราะห์เหล่านี้ปีของพิกเซลถูกปรับถึงพืชทรัพยากรสินค้าคงคลัง ( vri ) รูปหลายเหลี่ยมที่ใช้ส่วนใหญ่กฎที่ระบุว่าปีของการตายที่เกิดขึ้นบ่อยที่สุดใน vri รูปหลายเหลี่ยมจะแสดงปีของการตายสำหรับรูปหลายเหลี่ยม ในใหม่ 2008 ดังนั้น การวิเคราะห์ เราได้จัดให้ปีข้อมูลการตายของทั้ง 1 ) วัตถุดิบจากพิกเซล ) และ 2 ) vri รูปหลายเหลี่ยมขนาด ( ใช้ส่วนใหญ่ชุดกฎ ) โดยให้ทั้งข้อมูล เราหวังที่จะให้ผู้ใช้ข้อมูลมีความยืดหยุ่นมากขึ้นเพื่อใช้ในความต้องการของตน รูปที่ 2 แสดงให้เห็นถึงข้อมูลที่ทั้งดิบ พิกเซล ขนาดภาพ ( ) และ ( ข ) vri รูปหลายเหลี่ยม ขนาดA . B .รูปที่ 2 –การเปรียบเทียบของทั้งสองแผนที่ผลิตภัณฑ์ ) ขนาดภาพดิบ , B ) vri รูปหลายเหลี่ยม ขนาดอ้างอิง :กู้ดวิน n.r. , เล้า , NC wulder , , ศศ . ม. , gillanders เอส ชโรเดอร์ทีเอ , เนลสัน , T . ( 2551 ) . การประเมินพลวัตแมลงโดยใช้ลำดับเวลาของข้อมูลดาวเทียม . การรับรู้จากระยะไกลของสิ่งแวดล้อม ฉบับที่ 112 , pp . 3680-3689 .skakun ชิ้นส่วน wulder , ศศ . ม. , และ , แฟรงคลิน , . S.E . ( 2546 ) . เพิ่มความไวของ mapper ใจดัชนีตรวจจับความแตกต่างสนภูเขาด้วงแดงโจมตีเสียหาย การรับรู้จากระยะไกลของสิ่งแวดล้อม ฉบับที่ 86 433-44 .