Sentinel-2 for High Resolution Mapping of Slope-Based Vegetation Indices Using Machine Learning By SAGA GIS

Vegetația din Camerun include o varietate de tipuri de peisaje cu biodiversitate ridicată. Monitorizarea ecologică a orașului Yaoundé necesită vizualizarea tipurilor de vegetație în contextul schimbărilor climatice. Indicii de vegetație (VI) derivați din imaginea de satelit multispectrală Sentinel-2 au fost analizați în SAGA GIS pentru a separa biomurile zonelor umede, savana și pădurile tropicale tropicale. Metodologia include calculul a 6 VI: NDVI, DVI, SAVI, RVI, TTVI, CTVI. VI au arătat corelația datelor cu distribuția vegetației care crește din zonele umede, pajiști, savane și arbuști spre pădurile tropicale, creșterea valorilor împreună cu verdele vegetaţiei și invers proporțională cu solurile, spațiile urbane și râul Sanaga. Studiul a contribuit la studiile de mediu ale Camerunului.

Vegetation of Cameroon includes a variety of landscape types with high biodiversity. Ecological monitoring of Yaoundé requires visualization of vegetation types in context of climate change. Vegetation Indices (VIs) derived from Sentinel-2 multispectral satellite image were analyzed in SAGA GIS to separate wetland biomes, as well as savannah and tropical rainforests. The methodology includes computing 6 VIs: NDVI, DVI, SAVI, RVI, TTVI, CTVI. The VIs shown correlation of data with vegetation distribution rising from wetlands, grassland, savanna, and shrub land towards tropical rainforests, increasing values along with canopy greenness, while also being inversely proportional to soils, urban spaces and Sanaga River. The study contributed to the environmental studies of Cameroon and demonstration of the satellite image processing.