Monitoring of outlet glacier calving fronts using deep learning analysis of multispectral satellite imagery

Abstract

Changes of the ice sheets in Greenland and Antarctica have a significant effect on the global sea level. In order to predict future climate scenarios, it is essential to understand ice sheet processes and therefore to observe current changes. As ice sheet changes are strongly influenced by the dynamics of their outlet glaciers, an accurate and continuous monitoring of these outlet glaciers is of paramount importance. One outlet glacier process that has been identified as particularly important in this context is the change in calving front position. Consequently, calving front change data is of major importance. However, due to manual delineation, most current data sets are limited in either spatial coverage or temporal resolution. This cumulative dissertation addresses this problem by applying deep learning to multispectral Landsat imagery in order to achieve accurate, robust and automated delineation of outlet glacier fronts. Throughout three publications, the developed processing system is presented, assessed and applied. The workflow is based on a convolutional neural network that is trained and tested using manually delineated calving front positions. The mean delineation error ranges from about 45 m to 75 m depending on the test data set. Thus, most automatically extracted glacier fronts are indistinguishable from manually digitised ones. Furthermore, the benefit of multispectral, topographic, and textural input features is assessed using a dropped-variable approach. The resulting feature importance assessment emphasises the utilization of multispectral inputs as they lead to more accurate predictions, especially under challenging situations such as difficult ice mélange conditions. Eventually, this processing system is applied to outlet glaciers in Greenland and on the Antarctic Peninsula. The resulting Greenland data product contains 9243 calving front positions across 23 glaciers for the period 2013 to 2021 and the Antarctic Peninsula data product contains 4817 calving front positions across 42 glaciers for the period 2013 to 2023. Unlike most existing manually delineated products, these data sets reliably combine high temporal resolution with large spatial coverage. Derived time series resolve not only long-term and seasonal signals, but also sub-seasonal patterns. These data products will help to better understand the dynamics of outlet glaciers at intra-annual scales, study ice-ocean interactions in more detail, and constrain glacier models. In future, comparable deep-learning based workflows are likely to become integral to the monitoring of glacier calving fronts. This thesis contributed to establishing a new link between deep learning, remote sensing and glaciology – a link that will persist in the long term.:1 Introduction 2 Outlet glaciers of ice sheets 2.1 Dynamics of outlet glaciers 2.2 Monitoring requirements 2.3 Satellite-based observation methods 3 Machine Learning in remote sensing 3.1 Fundamentals 3.1.1 Training 3.1.2 Models 3.1.3 Performance assessment and model optimisation 3.2 Deep learning: from perceptron to deep neural network 3.2.1 Multi-Layer Perceptron 3.2.2 Convolutional Neural Networks 3.3 Analysing remote sensing imagery using deep learning 4 Monitoring of calving front positions 4.1 Challenges and existing approaches 4.2 Existing data sets 5 Publications 6 Outlook 7 ConclusionsDie Veränderungen der Eisschilde in Grönland und der Antarktis haben einen erheblichen Einfluss auf den globalen Meeresspiegel. Um zukünftige Klimaszenarien genauer vorhersagen zu können, ist ein besseres Verständnis der Eisschildprozesse und damit die Beobachtung der aktuellen Veränderungen unerlässlich. Da die Veränderungen der Eisschilde stark von der Dynamik ihrer Auslassgletscher beeinflusst werden, ist ein genaues und kontinuierliches Monitoring dieser Auslassgletscher von hoher Bedeutung. Ein Prozess, der sich in diesem Zusammenhang als besonders wichtig erwiesen hat, ist die Veränderung der Lage der Gletscherfront. Daten über die Entwicklung dieser Gletscherfrontlagen sind daher von großer Bedeutung. Aufgrund der manuellen Digitalisierung, die für die Erstellung solcher Datensätze oft erforderlich ist, sind die meisten aktuellen Datensätze jedoch in ihrer räumlichen Abdeckung und zeitlichen Auflösung begrenzt. Diese kumulative Dissertation befasst sich mit diesem Problem, indem Deep Learning auf multispektrale Landsat-Aufnahmen angewendet wird, um eine genaue, robuste und automatisierte Erfassung von Gletscherfrontlagen zu erreichen. In drei Publikationen wird das entwickelte Prozessierungssystem vorgestellt, evaluiert und angewendet. Der Arbeitsablauf basiert auf einem convolutional neural network, welches mit manuell digitalisierten Gletscherfronten trainiert und getestet wird. Der mittlere Erfassungsfehler dieses Ansatzes liegt je nach Testdatensatz zwischen etwa 45 m und 75 m. Somit sind die meisten automatisch extrahierten Gletscherfronten nicht von den manuell digitalisierten zu unterscheiden. Zusätzlich wird der Nutzen von multispektralen, topografischen und texturalen Eingangsinformationen mithilfe eines dropped-variable-Ansatzes bewertet. Die daraus resultierenden Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung der Integration multispektraler Informationen, die insbesondere unter schwierigen Bedingungen, wie z. B. bei stark ausgeprägter ice mélange, zu genaueren Vorhersagen führen. Dieses Prozessierungssystem wird schließlich auf Auslassgletscher in Grönland und auf der Antarktischen Halbinsel angewendet. Das daraus resultierende Datenprodukt für Grönland enthält 9243 Gletscherfrontlagen über 23 Gletscher für den Zeitraum 2013 bis 2021 und das Datenprodukt für die Antarktische Halbinsel enthält 4817 Gletscherfrontlagen über 42 Gletscher für den Zeitraum 2013 bis 2023. Im Gegensatz zu den meisten existierenden manuell digitalisierten Produkten kombinieren diese Datensätze zuverlässig eine hohe zeitliche Auflösung mit einer großen räumlichen Abdeckung. Die abgeleiteten Zeitreihen lösen nicht nur langfristige und saisonale Signale, sondern auch sub-saisonale Muster auf. Diese Datenprodukte werden zu einem besseren Verständnis der Dynamik von Auslassgletschern, der Eis-Ozean-Wechselwirkung und damit zu einer zuverlässigeren Eismodellierung beitragen. In Zukunft werden vergleichbare, auf Deep Learning basierende Prozessierungsverfahren wahrscheinlich zu einem festen Bestandteil des Monitorings von Gletscherfrontlagen werden. Diese Arbeit hat dazu beigetragen, eine neue Brücke zwischen Deep Learning, Fernerkundung und Glaziologie zu schlagen – eine Brücke, die auch auf lange Sicht bestehen bleiben wird.:1 Introduction 2 Outlet glaciers of ice sheets 2.1 Dynamics of outlet glaciers 2.2 Monitoring requirements 2.3 Satellite-based observation methods 3 Machine Learning in remote sensing 3.1 Fundamentals 3.1.1 Training 3.1.2 Models 3.1.3 Performance assessment and model optimisation 3.2 Deep learning: from perceptron to deep neural network 3.2.1 Multi-Layer Perceptron 3.2.2 Convolutional Neural Networks 3.3 Analysing remote sensing imagery using deep learning 4 Monitoring of calving front positions 4.1 Challenges and existing approaches 4.2 Existing data sets 5 Publications 6 Outlook 7 Conclusion