Assessment of the discrimination ability of MERIS spectral data for burned area mapping using ROC curves

Abstract

Traditionally, the selection of the most appropriate bands to classify the target cover was supported by statistical indices that measured the discrimination ability of the spectral bands based on the Gaussian distribution assumption. However, that assumption might not be fulfilled in every instance. In this study we applied a non-parametric test (receiver operating characteristic, ROC) to measure the discrimination ability of MERIS sensor spectral bands and derived spectral indices to classify burned areas. The discrimination potential of each band was computed from the post-fire image, and from the temporal difference of the images. In both cases, the sources of confusion between burned areas and other covers were identified. The bands with higher discrimination ability were the NIR bands and the best indices were ?, GEMI, BAI, ? B8, ? B10, DGEMI and DBAI.

Tradicionalmente, la selección de las bandas más apropiadas para la clasificación de coberturas específicas se realizaba a partir de índices estadísticos que medían la capacidad de discriminación de las bandas espectrales. Estos índices estadísticos asumían la distribución Gaussiana de los datos. Sin embargo, dicha asunción puede no cumplirse en todos los casos. En este estudio hemos aplicado un test no paramétrico (receiver operating characteristic, ROC) para medir la capacidad de discriminación de las bandas espectrales del sensor MERIS y de los índices espectrales derivados de ellas para la clasificación de áreas quemadas. El potencial de discriminación de cada banda fue calculado a partir de los datos procedentes de la imagen postincendio y de la diferencia temporal de las imágenes. En ambos casos, las fuentes de confusión entre las áreas quemadas y otras coberturas fueron identificadas. Las bandas con mayor poder de discriminación fueron las bandas del IRC y los mejores índices fueron η, GEMI, BAI, α B8, α B10, DGEMI and DBAI.