Currently, the system that developing countries use to map coffee crops is expensive, tedious and inaccurate; therefore coffee maps cannot be updated frequently and production cannot be accurately estimated. If such countries could map coffee crops in a cost-effective way, they would have an advantage in terms of setting the prices and getting a higher return for their product. Here I hypothesize that coffee systems can be properly characterized and mapped using the spectral and spatial information derived from satellite images and topographic data. I also believe that during the spatial analysis of the data, the additional information provided by an object-based approach (comprehensive information about the shape and context of a particular area) provides more information than a pixel-based one, traditionally used in the integration of Remote Sensing and Geographic Information Systems (GIS). I statistically analyzed spatial and spectral characteristics of different coffee systems (monoculture, polyculture and agroforestry systems) in three study areas in Colombia of 70km2 each. I integrated satellite images and topographic grids using both pixel-based and object-based approaches in a hierarchical approach and the results were compared. Following this hierarchical approach, a preliminary classification was performed to reduce the number of classes spectrally similar to coffee systems. Then in a second step, the classification was refined using decision rules from the statistical analysis of objects (composed of at least 3 pixels). Finally, using the same objects, the classification was refined further, through linear spectral unmixing. The results show that the rule-based classification combined with an object-based approach can improve the overall accuracy of the classification by 3% and by 17.47% for the coffee class when compared to the pixel-based analysis. The linear spectral unmixing, however, does not contribute to improve the classification a / Actuellement, le système que les pays en voie de développement emploient pour cartographier les récoltes de café est cher, pénible et imprécis. Ainsi, les cartes de café ne peuvent être mises à jour fréquemment et la production ne peut pas être estimée avec exactitude. Si ces pays pouvaient cartographier les récoltes de café d'une manière plus économique, ils auraient un avantage pour fixer les prix et obtenir des revenus plus élevés pour leur produit. Je pose ici l'hypothèse que les zones de café peuvent être correctement caractérisés et cartographiés en utilisant l'information spectrale et spatiale dérivée des images satellites et des données topographiques. Je suppose également que pendant l'analyse spatiale des données, l'information additionnelle fournie par une approche 'object-basée' (informations complètes sur la forme et le contexte d'une zone particulière) fournit plus d'informations que qu'une approche 'pixel-basée', traditionnellement utilisée dans l'intégration de la télédétection et des systèmes d'information géographiques (GIS). J'ai analysé (statistiquement) les caractéristiques spatiales et spectrales des systèmes de café dans trois secteurs d'étude en Colombie de 70km2 chacun. J'ai intégré des images satellites et des grilles topographiques en utilisant les 2 approches 'pixel-basée' et 'object-basée' dans une approche hiérarchique et les résultats ont été comparés. Des objets ont été formés sur la base de la similitude spectrale des bandes 2.3.4 5 et 7. Après l'approche hiérarchique, une classification préliminaire a été effectuée pour réduire le nombre de classes spectralement semblables aux systèmes de café. Alors, dans une deuxième étape, la classification est affinée en utilisant des règles de décision sur l'analyse statistique de plus petits objets (composés de 5 pixel ou moins). Finalement, en utilisant les mêmes objets, la classification a été de nouveau affin
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.18477 |
| Date | January 2007 |
| Creators | Bolanos Arias, Sandra |
| Contributors | Raja Sengupta (Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Master of Science (Department of Geography) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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