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Detection-Threshold Calibration and Other Factors Influencing Digital Measurements of Ground Cover

2005; Elsevier BV; Volume: 58; Issue: 6 Linguagem: Espanhol

10.2111/05-060r1.1

1551-5028

D. Terrance Booth, Samuel E. Cox, Douglas E. Johnson,

Remote Sensing in Agriculture

New methods of image acquisition and analysis are advancing rangeland assessment techniques. Most image-analysis programs require users to adjust detection thresholds for color or object classification, a subjective process we postulated would be influenced by human error and variation. We developed a ground-cover–measurement calibration procedure, the digital grid overlay (DGO), which is similar to image point sampling (dot grid) advanced by earlier researchers. We asked 21 rangeland professionals to measure ground cover using 2 subjective visual-estimate methods (threshold adjustment process, or TAP, and external [to the software] visual estimate, or EVE) and the DGO on 5 different nadir-view images of rangeland. We also compared cover measurements made by DGO-calibrated software in automated batch processing against DGO manual-only measurements. We found an unacceptable range of variation among rangeland professionals using TAP. The DGO and EVE values were more closely aligned. We discovered an age-related bias in bare-ground measurements: all users over 50 years of age classified more bare ground than did all users under 50 years of age when using TAP. One explanation for this bias is age-related yellowing of the eye lens. Manual DGO measurements required up to 15 minutes per image compared to about 1 second per image for automated computer analysis after software calibration. The greatest bare-ground difference between the DGO-calibrated software and manual DGO measurements for the data sets analyzed was 5.6% and the correlations imply that reasonably accurate automated measurements can be used for bare-ground measurements from digital-image data sets. The exception is where the software cannot adequately separate litter and bare ground. The digital methods we tested need improvement. However, external calibration (DGO or EVE) of current-generation image-analysis algorithms bring economical, statistically adequate monitoring of extensive land areas within the realm of practical application. Los nuevos métodos de adquisición y análisis de imágenes están avanzando las técnicas de evaluación de los pastizales. La mayoría de los programas de análisis de imágenes requieren a los usuarios ajustar los umbrales de detección para la clasificación de colores u objetos, un postulamos que un proceso subjetivo que debería ser influenciado por errores humanos y variación. Desarrollamos un procedimiento de calibración de mediciones de cobertura del suelo, la capa de cuadrícula digital (DGO), la cual es similar al muestreo de puntos en imágenes (cuadrícula de puntos) desarrollada por los primeros investigadores. Solicitamos a 21 profesionales de manejo de pastizales medir la cobertura del suelo usando dos métodos subjetivos de estimación visual (proceso de ajuste de umbrales o TAP, y un método externo (al programa), la estimación visual o EVE) y el DGO en cinco diferentes imágenes de visión profunda de pastizales. También comparamos las mediciones de cobertura hechas por el programa DGO-calibrado en un proceso automatizado contra mediciones del DGO realizadas solo en forma manual. Usando el TAP encontramos un rango no aceptable de variación entre los profesionales de manejo de pastizales. Los valores del DGO y EVE estuvieron más cercanamente alineados. Al usar el TAP, descubrimos un sesgo relacionado con la edad en las mediciones de cobertura del suelo, donde todos los usuarios de más de 50 años de edad clasificaron más suelo desnudo que los usuarios de menos de 50 años de edad; una explicación para este sesgo es el uso intensivo de lentes para los ojos. Las mediciones de DGO manual requirieron hasta 15 minutos por imagen, en comparación con 1 segundo por imagen requerido en el análisis automático computarizado, después de la calibración del programa. La mayor diferencia de suelo desnudo entre el programa DGO-calibrado y las mediciones de DGO manual, para el juego de datos analizado, fue de 5.6% y las correlaciones implican que mediciones automatizadas razonablemente exactas pueden ser usadas para mediciones del suelo desnudo a partir de juegos de datos de imágenes digitales. La excepción es donde el programa no separar adecuadamente el mantillo del suelo desnudo. Los métodos digitales que probamos necesitan ser mejorados, sin embargo, la calibración externa (DGO o EVE) de la generación actual de algoritmos de análisis de imágenes hacen económica y estadísticamente adecuado el monitoreo de áreas extensivas de tierra dentro del campo de la aplicación práctica.