Interferometric Synthetic Aperture RADAR and Radargrammetry towards the Categorization of Building Changes

The purpose of this work is the investigation of SAR techniques relying on multi image acquisition for fully automatic and rapid change detection analysis at building level. In particular, the benefits and limitations of a complementary use of two specific SAR techniques, InSAR and radargrammetry, in an emergency context are examined in term of quickness, globality and accuracy. The analysis is performed using spaceborne SAR data

Sentinel-1 InSAR coherence for land cover mapping: a comparison of multiple feature-based classifiers

This article investigates and demonstrates the suitability of the Sentinel-1 interferometric coherence for land cover and vegetation mapping. In addition, this study analyzes the performance of this feature along with polarization and intensity products according to different classification strategies and algorithms. Seven different classification workflows were evaluated, covering pixel- and object-based analyses, unsupervised and supervised classification, different machine-learning classifiers, and the various effects of distinct input features in the SAR domain—interferometric coherence, backscattered intensities, and polarization. All classifications followed the Corine land cover nomenclature. Three different study areas in Europe were selected during 2015 and 2016 campaigns to maximize diversity of land cover. Overall accuracies (OA), ranging from 70% to 90%, were achieved depending on the study area and methodology, considering between 9 and 15 classes. The best results were achieved in the rather flat area of Doñana wetlands National Park in Spain (OA 90%), but even the challenging alpine terrain around the city of Merano in northern Italy (OA 77%) obtained promising results. The overall potential of Sentinel-1 interferometric coherence for land cover mapping was evaluated as very good. In all cases, coherence-based results provided higher accuracies than intensity-based strategies, considering 12 days of temporal sampling of the Sentinel-1 A stack. Both coherence and intensity prove to be complementary observables, increasing the overall accuracies in a combined strategy. The accuracy is expected to increase when Sentinel-1 A/B stacks, i.e., six-day sampling, are considered.Peer ReviewedPostprint (published version

A Bayesian Network for Flood Detection Combining SAR Imagery and Ancillary Data

Accurate flood mapping is important for both planning activities during emergencies and as a support for the successive assessment of damaged areas. A valuable information source for such a procedure can be remote sensing synthetic aperture radar (SAR) imagery. However, flood scenarios are typical examples of complex situations in which different factors have to be considered to provide accurate and robust interpretation of the situation on the ground. For this reason, a data fusion approach of remote sensing data with ancillary information can be particularly useful. In this paper, a Bayesian network is proposed to integrate remotely sensed data, such as multitemporal SAR intensity images and interferometric-SAR coherence data, with geomorphic and other ground information. The methodology is tested on a case study regarding a flood that occurred in the Basilicata region (Italy) on December 2013, monitored using a time series of COSMO-SkyMed data. It is shown that the synergetic use of different information layers can help to detect more precisely the areas affected by the flood, reducing false alarms and missed identifications which may affect algorithms based on data from a single source. The produced flood maps are compared to data obtained independently from the analysis of optical images; the comparison indicates that the proposed methodology is able to reliably follow the temporal evolution of the phenomenon, assigning high probability to areas most likely to be flooded, in spite of their heterogeneous temporal SAR/InSAR signatures, reaching accuracies of up to 89%

Robust and Flexible Persistent Scatterer Interferometry for Long-Term and Large-Scale Displacement Monitoring

Die Persistent Scatterer Interferometrie (PSI) ist eine Methode zur Überwachung von Verschiebungen der Erdoberfläche aus dem Weltraum. Sie basiert auf der Identifizierung und Analyse von stabilen Punktstreuern (sog. Persistent Scatterer, PS) durch die Anwendung von Ansätzen der Zeitreihenanalyse auf Stapel von SAR-Interferogrammen. PS Punkte dominieren die Rückstreuung der Auflösungszellen, in denen sie sich befinden, und werden durch geringfügige Dekorrelation charakterisiert. Verschiebungen solcher PS Punkte können mit einer potenziellen Submillimetergenauigkeit überwacht werden, wenn Störquellen effektiv minimiert werden. Im Laufe der Zeit hat sich die PSI in bestimmten Anwendungen zu einer operationellen Technologie entwickelt. Es gibt jedoch immer noch herausfordernde Anwendungen für die Methode. Physische Veränderungen der Landoberfläche und Änderungen in der Aufnahmegeometrie können dazu führen, dass PS Punkte im Laufe der Zeit erscheinen oder verschwinden. Die Anzahl der kontinuierlich kohärenten PS Punkte nimmt mit zunehmender Länge der Zeitreihen ab, während die Anzahl der TPS Punkte zunimmt, die nur während eines oder mehrerer getrennter Segmente der analysierten Zeitreihe kohärent sind. Daher ist es wünschenswert, die Analyse solcher TPS Punkte in die PSI zu integrieren, um ein flexibles PSI-System zu entwickeln, das in der Lage ist mit dynamischen Veränderungen der Landoberfläche umzugehen und somit ein kontinuierliches Verschiebungsmonitoring ermöglicht. Eine weitere Herausforderung der PSI besteht darin, großflächiges Monitoring in Regionen mit komplexen atmosphärischen Bedingungen durchzuführen. Letztere führen zu hoher Unsicherheit in den Verschiebungszeitreihen bei großen Abständen zur räumlichen Referenz. Diese Arbeit befasst sich mit Modifikationen und Erweiterungen, die auf der Grund lage eines bestehenden PSI-Algorithmus realisiert wurden, um einen robusten und flexiblen PSI-Ansatz zu entwickeln, der mit den oben genannten Herausforderungen umgehen kann. Als erster Hauptbeitrag wird eine Methode präsentiert, die TPS Punkte vollständig in die PSI integriert. In Evaluierungsstudien mit echten SAR Daten wird gezeigt, dass die Integration von TPS Punkten tatsächlich die Bewältigung dynamischer Veränderungen der Landoberfläche ermöglicht und mit zunehmender Zeitreihenlänge zunehmende Relevanz für PSI-basierte Beobachtungsnetzwerke hat. Der zweite Hauptbeitrag ist die Vorstellung einer Methode zur kovarianzbasierten Referenzintegration in großflächige PSI-Anwendungen zur Schätzung von räumlich korreliertem Rauschen. Die Methode basiert auf der Abtastung des Rauschens an Referenzpixeln mit bekannten Verschiebungszeitreihen und anschließender Interpolation auf die restlichen PS Pixel unter Berücksichtigung der räumlichen Statistik des Rauschens. Es wird in einer Simulationsstudie sowie einer Studie mit realen Daten gezeigt, dass die Methode überlegene Leistung im Vergleich zu alternativen Methoden zur Reduktion von räumlich korreliertem Rauschen in Interferogrammen mittels Referenzintegration zeigt. Die entwickelte PSI-Methode wird schließlich zur Untersuchung von Landsenkung im Vietnamesischen Teil des Mekong Deltas eingesetzt, das seit einigen Jahrzehnten von Landsenkung und verschiedenen anderen Umweltproblemen betroffen ist. Die geschätzten Landsenkungsraten zeigen eine hohe Variabilität auf kurzen sowie großen räumlichen Skalen. Die höchsten Senkungsraten von bis zu 6 cm pro Jahr treten hauptsächlich in städtischen Gebieten auf. Es kann gezeigt werden, dass der größte Teil der Landsenkung ihren Ursprung im oberflächennahen Untergrund hat. Die präsentierte Methode zur Reduzierung von räumlich korreliertem Rauschen verbessert die Ergebnisse signifikant, wenn eine angemessene räumliche Verteilung von Referenzgebieten verfügbar ist. In diesem Fall wird das Rauschen effektiv reduziert und unabhängige Ergebnisse von zwei Interferogrammstapeln, die aus unterschiedlichen Orbits aufgenommen wurden, zeigen große Übereinstimmung. Die Integration von TPS Punkten führt für die analysierte Zeitreihe von sechs Jahren zu einer deutlich größeren Anzahl an identifizierten TPS als PS Punkten im gesamten Untersuchungsgebiet und verbessert damit das Beobachtungsnetzwerk erheblich. Ein spezieller Anwendungsfall der TPS Integration wird vorgestellt, der auf der Clusterung von TPS Punkten basiert, die innerhalb der analysierten Zeitreihe erschienen, um neue Konstruktionen systematisch zu identifizieren und ihre anfängliche Bewegungszeitreihen zu analysieren

Multi-sensor synergy for persistent scatterer interferometry based ground subsidence monitoring

Ground subsidence is a common phenomenon which causes disturbances and damages on the Earth’s surface. Especially in urban areas, it poses risk to life and property. Establishing solutions for damage prevention requires knowledge of subsidence behavior over time and space, which entails the collection of geospatial information. The present work investigates the ground surface dynamics over a field of deep mining in Sondershausen, Germany based on multi-temporal Synthetic Aperture Radar (SAR) images. Deformation patterns are extracted by means of Persistent Scatterer Interferometry (PSI), a technique that exploits the spatio-temporal characteristics of interferometric signatures from persistent scatterers. Since the impact of subsidence on surface structures varies spatially, high-risk areas can only be identified when the subsidence profile is known. To model the geometry of the subsidence bowl, the present study extends the extracted point information to a surface of estimations by interpolation. Furthermore, by the synergistic usage of PS estimations from different satellite sensors, this research addresses the problem of undersampling in critical areas, which is a common limitation of the PSI approach. The methodology developed here estimates missing information, i.e. refines the initial model, by deformation map of a different sensor covering a different time interval. In order to extend the period of monitoring as well as to improve the spatial and temporal sampling, the ground subsidence in Sondershausen is monitored with a multi-sensor SAR dataset. The C- and L-band acquisitions of the sensors ERS-1/2 (1995–2005), Envisat-ASAR (2004–2010) and ALOS-PALSAR (2007–2010) are used to derive 15 years of subsidence information at the location of persistent scatterers. From a temporal viewpoint, the obtained deformation maps indicate a non-linearly decreasing trend of ground subsidence, which is consistent with the backfilling history of the mine. From a spatial viewpoint, the results suggest one major subsidence trough located in the urban area of Sondershausen and a minor one found in the nearby village of Großfurra. The PSI deformation maps and models are validated in reference to the available leveling measurements covering the site in Sondershausen. In general, the validation results suggest a good agreement between the PSI and surveying models with the normalized root-mean-square error (RMSE) lower than 0.11. However, some significant deviations of ERS estimations are also found for a critical region. In this area the absence of persistent scatterers contributes largely to the observed differences. Consequently, the spatial refinement by synergy is applied to this region. The integration of points from ASAR or PALSAR deformation maps result in an improvement in the modeled geometry of the subsidence trough. With this improvement the RMSE calculated for the ERS model is decreased from 0.061 to 0.054. The application demonstrates the synergistic potential of multi-sensor PSI analysis to improve the interpretation of ground subsidence characteristics and, thus, to increase the confidence of risk assessment.Absenkungen des Bodens stellen ein häufig auftretendes Phänomen dar. Diese Bodensenkungen verursachen Störungen und Schäden an der Erdoberfläche, die, insbesondere in urbanen Gebieten, Menschenleben gefährden und die bestehende Infrastruktur beschädigen können. Die Entwicklung von Lösungsansätzen zur Vermeidung von Schäden erfordert fundierte Kenntnisse über die räumliche und zeitliche Verteilung der Absenkungsbewegungen. Im Rahmen der vorliegenden Studie wurde die Dynamik der Bodenbewegungen über dem Salzabbaugebiet Sondershausen in Deutschland mittels Zeitserien von Synthetic Aperture Radar (SAR)-Aufnahmen untersucht. Zur Analyse der Zeitserien wurde das Verfahren der Persistent Scatterer Interferometry (PSI) eingesetzt. Diese Methode zur Extraktion der Bodendeformation basiert auf der Auswertung räumlicher und zeitlicher Charakteristika der interferometrischen Signaturen zeitlich stabiler Punktstreuer. Zur Bestimmung von Gebieten, die von den Bodensenkungen besonders stark betroffen sind, ist eine detailliertere Ermittlung der geometrischen Eigenschaften der Absenkung nötig, da die Oberflächenstrukturen entlang des Absenkungsprofiles variieren. Aufgrund dessen wurde in der vorliegenden Studie die punktweise gewonnene Information in die Flache extrapoliert, um eine räumliche Modellierung des Absenkungsbeckens zu ermöglichen. Zur genauen Vermessung von Absenkungen mittels PSI ist eine möglichst hohe räumliche und zeitliche Abtastrate anzustreben. Diese sind bei der Untersuchung eines Gebietes mithilfe eines einzelnen Radarsensors häufig nicht gewährleistet. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird ein Lösungsansatz für diese Limitation vorgestellt, welcher auf der synergetischen Verschneidung von Deformationskarten mehrerer Radarsensoren basiert. Fehlende Messwerte in der ERS-Zeitreihe werden anhand von Punktstreuern in ASAR- und PALSAR-Szenen geschätzt. Die Bodenbewegungen im Gebiet Sondershausen wurden mithilfe von Daten verschiedener Radarsensoren beobachtet, um eine verbesserte räumliche und zeitliche Abtastrate zu erzielen. Hierzu wurden Aufnahmen der C- bzw. L-Band Sensoren ERS-1/2 (1995–2005), Envisat-ASAR (2004–2010) und ALOS-PALSAR (2007–2010) auf zeitlich stabile Punktstreuer untersucht. Die zeitliche Analyse der resultierenden Deformationskarten zeigt eine nicht-lineare Abnahme der Bodenabsenkungen. Dieses Verhalten steht im Einklang mit den rezenten Verfüllungsaktivitäten in der stillgelegten Mine. Die räumliche Auswertung der Daten deutet auf ein Absenkungsbecken im Stadtgebiet von Sondershausen hin. Ein weiteres, kleineres Becken konnte um die Siedlung Großfurra identifiziert werden. Sowohl die Deformationskarten als auch die abgeleiteten Modelle wurden einer umfangreichen Validierung anhand von Nivellement-Messungen unterzogen. Die Ergebnisse zeigen generell eine gute Übereinstimmung zwischen den PSI- und Bodenmessungen mit einem root-mean-square error (RMSE) von weniger als 0,11. Nur vereinzelt kommt es zu signifikanten Abweichungen, was insbesondere auf die ERS-Ergebnisse zutrifft. Dies lässt sich durch fehlende Punktstreuer in den aktiven Absenkungsbereichen während der ERS-Messungen begründen. Durch die Integration von Punkten aus den ASAR oder PALSAR-basierenden Deformationskarten konnte die Geometrie der Absenkungen verbessert werden. Der für das ERS-Modell ermittelte RMSE verringert sich auf diese Weise von 0,061 auf 0,054. Die vorliegende Anwendung zeigt das Synergiepotential multi-sensoraler Daten und Methoden verbesserten Interpretation von Bodenabsenkungen sowie zur genaueren Abschatzung und Bewertung von daraus resultierenden Risiken

3-D Satellite Interferometry for Interseismic Velocity Fields

The global interseismic strain rate map is being accomplished rapidly with measurements of the space-based geodetic technique of InSAR. High-resolution measurements of crustal deformation from InSAR can provide crucial constraints on a region's active tectonics, geodynamics, and seismic hazard. However, space-based InSAR usually only provides good constraints on horizontal displacement in the east-west direction, with the north-south component typically provided by low-resolution GNSS measurements. Sentinel-1, on the other hand, has the potential to provide measurements that are sensitive to north-south motion, through exploitation of the burst overlap areas produced by the TOPS acquisition mode. However, the significant noise contributions from decorrelation and propagation through the ionosphere make it challenging to detect surface displacements associated with interseismic deformation needing millimeters per year accuracy. The ionospheric phase advance is a significant nuisance term that can bias InSAR measurements. Although methods have been developed to mitigate the effect, they are not always routinely applied when processing C-band SAR images, for which the effect is generally expected to be small. Nevertheless, the effect can be significant, especially when analyzing low deformation gradients over large areas using time-series analysis. Here, the work in Chapter 3 presents a time-series approach to ionospheric noise mitigation, which improves on existing methods. Firstly, I estimate the ionospheric contribution for each individual acquisition from multiple interferograms, which reduces noise. Secondly, this work improved the identification of unwrapping errors, which can bias the estimation. Thirdly, I introduce a new filtering approach, which gives better results, particularly at image edges and areas with variable density of coherent measurements. Furthermore, the approach is applicable when estimating along-track motion in burst overlap areas. The results show that applying the correction improves velocity accuracy significantly for both conventional line-of-sight and burst overlap interferometry techniques. The application of measuring long-term tectonic signals that concentrate in the north-south component with millimeters per year accuracy is essential to constrain interseismic strain globally. In Chapter 4, I also demonstrate a time-series approach with the burst overlap interferometry appropriate for extracting subtle long-term displacements. The approach includes mitigation of ionospheric noise, and I investigate different filtering approaches to optimize the reduction of decorrelation noise. I present the mean ground velocity in the azimuth direction from data acquired between 2014 and 2019 along the West-Lut Fault, a north-south striking fault in eastern Iran. The chi-square statistic defines a good agreement between the results and independent GNSS measurements. Moreover, the denser coverage of the technique allows to detect the variation in strain accumulation between northern and southern segments of the fault, with our modeling indicating a variation of slip rate from 9.2±0.5 mm/yr in the south to 4.3±0.5 mm/yr in the north. With current efforts to use InSAR to constrain strain rates globally, along-track measurements can fill a crucial gap in north-south sensitivity. With the achievement of that the burst overlap InSAR technique can measure azimuth motions across a slowly deforming area where the surface displacements are concentrated in the north-south component, this results in that, in the TOPS burst overlap region, the number of observations for a ground displacement can reach 3-4 times with different observational components. Measurement redundancy allows for the decomposition of observed velocities into three-dimensional components. In Chapter 5, I apply InSAR observations to estimate a deformation across the Chaman fault in both line-of-sight and along-track components using images from ascending and descending passes. I demonstrate an inversion to estimate the decomposed velocities. The algorithm employs a sparse GNSS network across the region to transform InSAR velocities to the GNSS reference frame. The results show that constraining the long-wavelength signal across the InSAR observations using GNSS data can mitigate the long-wavelength ionospheric disturbance that remains in the observations. The variation in slip rates across the Chaman fault is depicted by two transect profiles. The mean velocity profile at latitude 31˚N, where the Chaman fault is the only tectonic structure to accommodate strain, is consistent with 10.4±0.4 mm/yr of slip rate derived from the interseismic modeling. The optimal fault slip rate to fit with the mean velocity of the southern profile at latitude 29˚N is 5.5±0.8 mm/yr across the Chaman fault and 15.5±0.9 mm/yr across the parallel fault (the Ghazaband fault). I also demonstrate the benefits of high temporal sampling of InSAR observations with TOPS acquisition mode to study time-dependent surface deformation. I present the evolution of fault creeps, including seismic and aseismic fault slip along the Chaman fault during 2014-2018

Fortgeschrittene InSAR Methodologie zum Studium vom Bodensenkung und Rissbildung aufgrund von Grundwasserentnahmen im Tal von Mexiko

Radar remote sensing techniques are well suited for deformation studies. The Mexico City subsidence,for example, has been mapped using both the conventional and multi-temporal methods; however, no complete characterization and detailed temporal analysis of the land settlement in the entire Valley of Mexico, covering the lakebed of the five ancient lakes (Chalco, Xochimilco, Texcoco, Xaltocan and Zumpango) has been performed until now. In this work, we mapped and analysed the subsidence and associated earth fissuring in the Valley by exploiting, for the first time, the Small Baseline method from StaMPS. The inversion methodology was studied in detail and interpreted, and the algorithm was adjusted to select a spatial reference on the basis of the surface geology information. This extended algorithm was assessed by comparing the results obtained with existing ones particularly over the southern Valley. Furthermore, unwrapping and quality of the times series were analysed using maps of system misclosure. Our results indicate that the proposed algorithm adapts adequately to the study area. Detailed ERS and ENVISAT conventional and multi-temporal InSAR analysis for the 1999-2000 and 2002-2010 periods, respectively, were performed on northern Valley of Mexico. Both urban and rural areas are experiencing subsidence, and rapid rates were found in densely populated areas or where sizeable volumes of water are used for crop irrigation. Time series were used to evaluate the impact of the subsidence on important infrastructure such as the Tunel Emisor Oriente. As second main aspect, the flexibility of the proposed InSAR algorithm to identify points undergoing non-linear deformation was exploited to develop a methodology that contributes to the location of soil fractures and to the understanding of their dynamics. Fissure-prone zones identified by this method, effectively coincided with existing records of ground failures. The fracture trigger mechanisms are furthermore discussed and evaluated where notable acceleration or deceleration is found. The proposed soil fracture identification approach provided useful and valuable information for improving the vulnerability maps in the area.Radarfernerkundungstechniken sind gut geeignet um Deformationsprozesse zu studieren. Beispielsweise wurden die Setzungen in Mexico City mit konventionellen und multitemporalen Methoden erfasst; allerdings wurde bis jetzt keine komplette Charakterisierung und detaillierte zeitliche Analyse der Landbesiedelung im gesamten Tal von Mexiko, die das Seebett von fünf ehemaligen Seen (Chalco, Xochimilco, Texcoco, Xaltocan und Zumpango) beinhaltet, durchgeführt. In dieser Arbeit wurde die Bodensenkungen und die dazugehörigen Boden-Brüche im Tal von Mexiko mit Hilfe der Small Baseline Methode von StaMPS kartiert und analysiert. Die dazugehörige Inversionsmethode wurde im Detail studiert und interpretiert und dieser Algorithmus auf Basis der geologischen Information so angepasst, dass die Ergebnisse als räumliche Referenz dienen können. Dieser erweiterte Algorithmus wurde durch den Vergleich mit existierenden Ergebnissen aus dem südlichen Tal validiert. Das „Unwrapping“ und die Qualität der Zeitreihen wurden mit statistischen Verfahren bewertet. Detaillierte Analysen von ERS- und ENVISAT-Daten mit konventionellem und multitemporalem InSAR für die Zeiträume von 1999-2000 und von 2002-2010 wurden im Norden des Talbereiches von Mexico durchgeführt. Sowohl die städtischen als auch die ländlichen Bereiche erfahren Bodensenkungen. Große Setzungsraten wurden besonders in dicht bevölkerten Gebieten gefunden oder in Bereichen mit beträchtlicher Wasserentnahme zur Feldbewässerung. Die Zeitreihen wurden verwendet um die Auswirkungen der GW-Entnahme auf wichtige Infrastrukturprojekte zu bewerten,z.B. den Tunel Emisor Oriente. Als weiterer Schwerpunkt wurde die Flexibilität des verwendeten InSAR Algorithmus genutzt, um nichtlineare Verformung zu identifizieren und eine Methode zur Lokalisierung von Boden-Bruchzonen zu entwickeln und um ihre Dynamik zu verstehen. Die Lage der mit dieser Methode identifizierten Bruchzonen stimmt mit existierenden Aufzeichnungen von Bruchaktivitäten überein. Die Bruchauslösemechanismen werden an den Stellen diskutiert und bewertet, an denen deutliche Beschleunigungen oder Verzögerungen erkannt wurden. Der vorgestellte Ansatz zur Identifikation der Brüche stellt nützliche und wertvolle Informationen für die Verbesserung der Schadenskarten in diesem Gebiet dar

Strategies for PS processing of large sentinel-1 datasets

Several advanced DInSAR techniques have been used to map surface deformations due to volcanism, active tectonics, landslides, subsidence, and uplift as well as to monitor the deformation of critical infrastructure such as bridges and dams. Recently, studies have explored the potential of these techniques to be integrated into a permanently operating monitoring system. ESA’s Sentinel-1 satellites have been providing SAR images for such a purpose since 2014. Nowadays, it is easy to access more than 230 SAR images of any area of interest, and update this dataset every six days with a new image. Due to the high frequency of the data acquisition, the question arises on how to best handle such a dataset. Is it suitable to always consider the whole available dataset or would a partial processing of the dataset and combining the results at a later point be more appropriate? To answer these questions, three different processing strategies are investigated in this paper. The first is a continuously growing dataset and for the second and third strategy, the dataset was divided into sub-stacks with and without overlap. In this study, the key parameters of each strategy are analyzed. In addition, the size of the sub-stacks is varied and the results are compared

Multitemporal Sentinel-1 and Sentinel-2 Images for Characterization and Discrimination of Young Forest Stands Under Regeneration in Norway

There is a need for mapping of forest areas with young stands under regeneration in Norway, as a basis for conducting tending, or precommercial thinning (PCT), whenever necessary. The main objective of this article is to show the potential of multitemporal Sentinel-1 (S-1) and Sentinel-2 (S-2) data for characterization and detection of forest stands under regeneration. We identify the most powerful radar and optical features for discrimination of forest stands under regeneration versus other forest stands. A number of optical and radar features derived from multitemporal S-1 and S-2 data were used for the class separability and cross-correlation analysis. The analysis was performed on forest resource maps consisting of the forest development classes and age in two study sites from south-eastern Norway. Important features were used to train the classical random forest (RF) classification algorithm. A comparative study of performance of the algorithm was used in three cases: I) using only S-1 features, II) using only S-2 optical bands, and III) using combination of S-1 and S-2 features. RF classification results pointed to increased class discrimination when using S-1 and S-2 data in relation to S-1 or S-2 data only. The study shows that forest stands under regeneration in the height interval for PCT can be detected with a detection rate of 91% and F-1 score of 73.2% in case III as most accurate, while tree density and broadleaf fraction could be estimated with coefficient of determination (R 2 ) of about 0.70 and 0.80, respectively

Change of apparent segmentation of the San Andreas fault around Parkfield from space geodetic observations across multiple periods

Sequences of earthquakes are commonly represented as a succession of periods of interseismic stress accumulation followed by coseismic and postseismic phases of stress release. Because the recurrence time of large earthquakes is often greater than the available span of space geodetic data, it has been challenging to monitor the evolution of interseismic loading in its entire duration. Here we analyze large data sets of surface deformation at different key episodes around the Cholame, Parkfield and creeping segments of the San Andreas Fault that show evidence of significant deceleration of fault slip during the interseismic period. We compare the average fault slip rates before and after the 2004 Mw6 Parkfield earthquake, in the 1986–2004 and 2006–2012 periods, respectively, avoiding 2 years of postseismic deformation after 2004. Using a combination of GPS data from the Plate Boundary Observatory, the Southern California Earthquake Center Crustal Motion Map and the Bay Area Velocity Unification networks and interferometric synthetic aperture radar from the Advanced Land Observing Satellite (ALOS) and Envisat satellites, we show that the area of coupling at the transition between the Parkfield and Cholame segments appears larger later in the interseismic period than it does earlier on. While strong plate coupling is uniform across the Parkfield and Cholame segments in the 1986–2004 period, creep occurs south of the 2004 epicenter after 2006, making segmentation of the San Andreas Fault south of Parkfield more clearly apparent. These observations indicate that analyses of surface deformation late in the earthquake cycle may overestimate the area of plate coupling. A fault surface creeping much below plate rate may in some case be a region that does not promote earthquake nucleation but rather just be at a slower stage of its evolution. Our analysis also shows signs of large variation of slip velocity above and below plate rate in the creeping segment indicating that cycles of weakening and hardening can also be at play in dominantly aseismic areas