The potential of Sentinel-2 satellite data for forest applications

Sentinel-2 satellite data have been freely available since the end of 2015. The high spatial resolution, the global coverage, the frequent revisit times and the important spectral bands for vegetation analyses open up new perspectives for forest applications. In this study, the potential of Sentinel-2 was investigated through application examples in the forest enterprise of Burgergemeinde Bern on the Swiss Plateau. For this purpose the determination of the deciduous or coniferous proportion, the recording of interventions, as well as the early detection of natural disturbances were tested. Reference data from the forest enterprise (forest inventory, map of harvesting measures, delimitation of a wildfire) were used as training data and for the validation of the results. By using Sentinel-2 data from three different dates, 56% of the variation of the deciduous or coniferous proportion could be explained by a regression model. This model was much better than those that used data from one or two time steps only. The distinction of pure deciduous and coniferous stands achieved an accuracy of 90%. The detection of interventions determined by the differences in the spectral information of Sentinel-2 data from two acquisition dates was highly compliant with the information from the forest enterprise. This was also confirmed by the detection of a forest fire area, which highlights the potential of Sentinel-2 for the early and large-scale detection of natural disturbances.

Le potentiel d'utilisation des données satellites Sentinel-2 dans le domaine forestier

Seit Ende 2015 sind Sentinel-2-Satellitendaten frei erhältlich. Die hohe räumliche Auflösung, die grossflächige Verfügbarkeit sowie die häufige Wiederholung der Aufnahmen in für Vegetationsanalysen wichtigen Spektralbändern eröffnen neue Perspektiven für Anwendungen im Waldbereich. In dieser Studie wurde das Potenzial von Sentinel-2 anhand von Anwendungsbeispielen im Wald des Forstbetriebs der Burgergemeinde Bern (Schweizer Mittelland) untersucht. Hierfür wurden die Ermittlung des Laub- bzw. Nadelholzanteils sowie die Erfassung von forstlichen Eingriffen und natürlichen Störungen getestet. Vom Forstbetrieb erhobene Daten (Stichprobeninventur, kartierte Holzschläge, Waldbrandfläche) wurden als Trainingsdaten und für die Validierung der Ergebnisse verwendet. Mit einem Regressionsmodell, dem Sentinel-2-Daten von drei verschiedenen Zeitpunkten zugrunde lagen, konnten 56% der Variation des Laub- bzw. Nadelholzanteils erklärt werden. Dieses Modell war deutlich besser als die Modelle, die auf einem oder zwei Aufnahmezeitpunkten beruhten. Die Unterscheidung von reinen Laub- und Nadelholzflächen erreichte eine Genauigkeit von 90%. Die Detektion von Eingriffen wurde anhand der Unterschiede der spektralen Information aus zwei Zeitpunkten ermittelt und zeigte eine hohe Übereinstimmung mit den Angaben des Forstbetriebs. Dies war auch bei der Erkennung und Abgrenzung der Waldbrandfläche der Fall, was das Potenzial von Sentinel-2-Daten für die zeitnahe und grossflächige Erfassung von natürlichen Störungen unterstreicht.

Le potentiel d'utilisation des données satellites Sentinel-2 dans le domaine forestier

Les données satellites Sentinel-2 sont disponibles gratuitement depuis fin 2015. Ces données offrent de nouvelles perspectives d'utilisation dans le domaine forestier par leur haute résolution spatiale, leur couverture globale, la fréquence élevée des relevés et le fait qu'elles restituent les canaux spectraux essentiels aux analyses de végétation. Cette étude explore le potentiel des données Sentinel-2 à l'aide d'exemples d'utilisation dans l'entreprise forestière de la Bourgoisie de Berne sur le Plateau suisse. Ont été testés: la détermination de la proportion de feuillus resp. résineux, la localisation d'interventions sylvicoles ainsi que la reconnaissance d'autres perturbations du couvert forestier. Différentes données rassemblées par l'entreprise forestière (inventaire par échantillonnage, carte des coupes de bois, délimitation d'un incendie) ont été utilisées comme données d'entraînement et pour la validation des résultats. 56% de la variation de la proportion de feuillus resp. résineux ont pu être expliqués à l'aide d'un modèle de régression élaboré sur la base de trois relevés Sentinel-2. Ce modèle a été meilleur que ceux établis sur la base d'une ou deux dates de relévés par le satellite. Les peuplements purs de feuillus et de résineux ont été identifiés avec une précision de 90%. Les interventions sylvicoles ont quant à elles été détectées sur la base des différences entre les informations spectrales de deux relevés Sentinel-2. Les résultats obtenus coïncident en grande partie avec les indications fournies par l'entreprise forestière. Il en va de même pour la surface touchée par un incendie, ce qui souligne le potentiel des données Sentinel-2 pour la détection rapide et à large échelle de perturbations du couvert forestier.

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