Sensitivity of high-resolution satellite sensor imagery to regenerating forest age and site preparation for wildlife habitat analysis

In west-central Alberta increased landscape fragmentation has lead to increased human use, having negative effects on wildlife such as the grizzly bear (Ursus arctos L.). Recently, grizzly bears in the Foothills Model Forest were found to select clear cuts of different age ranges as habitat and selected or avoided certain clear cuts depending on the site preparation process employed. Satellite remote sensing offers a practical and cost-effective method by which cut areas, their age, and site preparation activities can be quantified. This thesis examines the utility of spectral reflectance of SPOT-5 pansharpened imagery (2.5m spatial resolution) to identify and map 44 regenerating stands sampled in August 2005. Using object based classification with the Normalized Difference Moisture Index (NDMI), green, and short wave infrared (SWIR) bands, 90% accuracy can be achieved in the detection of forest disturbance. Forest structural parameters were used to calculate the structural complexity index (SCI), the first loading of a principal components analysis. The NDMI, first-order standard deviation and second-order correlation texture measures were better able to explain differences in SCI among the 44 forest stands (R2=0.74). The best window size for the texture measures was 5x5, indicating that this is a measure only detectable at a very high spatial resolution. Age classes of these cut blocks were analysed using linear discriminant analysis and best separated (82.5%) with the SWIR and green spectral bands, second order correlation under a 25x25 window, and the predicted SCI. Site preparation was best classified (90.9%) using the NDMI and homogeneity texture under a 5x5 window. Future applications from this research include the selection of high probability grizzly habitat for high spatial resolution imagery acquisition for detailed mapping initiatives

Développement d’un système intelligent de reconnaissance automatisée pour la caractérisation des états de surface de la chaussée en temps réel par une approche multicapteurs

Le rôle d’un service dédié à l’analyse de la météo routière est d’émettre des prévisions et des avertissements aux usagers quant à l’état de la chaussée, permettant ainsi d’anticiper les conditions de circulations dangereuses, notamment en période hivernale. Il est donc important de définir l’état de chaussée en tout temps. L’objectif de ce projet est donc de développer un système de détection multicapteurs automatisée pour la caractérisation en temps réel des états de surface de la chaussée (neige, glace, humide, sec). Ce mémoire se focalise donc sur le développement d’une méthode de fusion de données images et sons par apprentissage profond basée sur la théorie de Dempster-Shafer. Les mesures directes pour l’acquisition des données qui ont servi à l’entrainement du modèle de fusion ont été effectuées à l’aide de deux capteurs à faible coût disponibles dans le commerce. Le premier capteur est une caméra pour enregistrer des vidéos de la surface de la route. Le second capteur est un microphone pour enregistrer le bruit de l’interaction pneu-chaussée qui caractérise chaque état de surface. La finalité de ce système est de pouvoir fonctionner sur un nano-ordinateur pour l’acquisition, le traitement et la diffusion de l’information en temps réel afin d’avertir les services d’entretien routier ainsi que les usagers de la route. De façon précise, le système se présente comme suit :1) une architecture d’apprentissage profond classifiant chaque état de surface à partir des images issues de la vidéo sous forme de probabilités ; 2) une architecture d’apprentissage profond classifiant chaque état de surface à partir du son sous forme de probabilités ; 3) les probabilités issues de chaque architecture ont été ensuite introduites dans le modèle de fusion pour obtenir la décision finale. Afin que le système soit léger et moins coûteux, il a été développé à partir d’architectures alliant légèreté et précision à savoir Squeeznet pour les images et M5 pour le son. Lors de la validation, le système a démontré une bonne performance pour la détection des états surface avec notamment 87,9 % pour la glace noire et 97 % pour la neige fondante

Remote Sensing for Large-Area, Multi-Jurisdictional Habitat Mapping

A framework designed to guide the effective use of remote sensing in large-area, multi-jurisdictional habitat mapping studies has been developed. Based on hierarchy theory and the remote sensing scene model, the approach advocates (i) identifying the key physical attributes operating on the landscape; (ii) selecting a series of suitable remote sensing data whose spatial, spectral, radiometric, and temporal characteristics correspond to the attributes of interest; and (iii) applying an intelligent succession of scale-sensitive data processing techniques that are capable of delivering the desired information. The approach differs substantially from the single-map, classification-based strategies that have largely dominated the wildlife literature, and is designed to deliver a sophisticated, multi-layer information base that is capable of supporting a variety of management objectives. The framework was implemented in the creation of a multi-layer database composed of land cover, crown closure, species composition, and leaf area index (LAI) phenology over more than 100,000 km2 in west-central Alberta. Generated through a combination of object-oriented classification, conventional regression, and generalized linear models, the products represent a high-quality, flexible information base constructed over an exceptionally challenging multi-jurisdictional environment. A quantitative comparison with two alternative large-area information sources—the Alberta Vegetation Inventory and a conventional classification-based land-cover map—showed that the thesis database had the highest map quality and was best capable of explaining both individual—and population-level resource selection by grizzly bears

Cartographie de paramètres forestiers par fusion évidentielle de données géospatiales multi-sources application aux peuplements forestiers en régénération et feuillus matures du Sud du Québec

Foresters are faced with difficulties to obtain sub-polygon information with the mapping methods available nowadays. The main objective of this work consisted in the development of new methods able to improve the map accuracy of regenerating forest stands and mature forest stands in the South of Québec, Canada. The Dempster-Shafer Theory (DST) and the Dezert-Smarandache Theory (DSmT) showed their ability to integrate multiple heterogenous data sources to go further than the classical classification procedures like the maximum likelihood or the spectral unmixing, in terms of map accuracy. Improvement on the ability to map regenerating stands, passed from 82.7% with the maximum likelihood method to 91.1% with the Free DSm model with a total transfer of the mass of the"Union" class to the"Intersection" class (+ 8.4%). For the mature stands, the improvement passed from 63.8% with the K nearest neighbour to 79.5% with the DST according to a classical belief structuration and the hybrid decision rule for which the conflict threshold was fixed at 10% (+ 15.7%). Our results with DST and a bayesian belief structuration showed the difficulty to model the uncertainty in the fusion process. This is probably due to the lack of scientific knowledge about the influence of the biophysical and climatic parameters on the mapped forest stands and to the necessity to model specifically the uncertainty for each source. Our work showed concrete improvement when mapping forest stands with DST which is encouraging to continue explorating the fundamental principle of the proposed hybrid decision rule. This means a particular focus on the difference between the fused masses of each potential class after the fusion, to choose the best hypothesis

Advances and Applications of Dezert-Smarandache Theory (DSmT) for Information Fusion (Collected Works), Vol. 4

The fourth volume on Advances and Applications of Dezert-Smarandache Theory (DSmT) for information fusion collects theoretical and applied contributions of researchers working in different fields of applications and in mathematics. The contributions (see List of Articles published in this book, at the end of the volume) have been published or presented after disseminating the third volume (2009, http://fs.unm.edu/DSmT-book3.pdf) in international conferences, seminars, workshops and journals. First Part of this book presents the theoretical advancement of DSmT, dealing with Belief functions, conditioning and deconditioning, Analytic Hierarchy Process, Decision Making, Multi-Criteria, evidence theory, combination rule, evidence distance, conflicting belief, sources of evidences with different importance and reliabilities, importance of sources, pignistic probability transformation, Qualitative reasoning under uncertainty, Imprecise belief structures, 2-Tuple linguistic label, Electre Tri Method, hierarchical proportional redistribution, basic belief assignment, subjective probability measure, Smarandache codification, neutrosophic logic, Evidence theory, outranking methods, Dempster-Shafer Theory, Bayes fusion rule, frequentist probability, mean square error, controlling factor, optimal assignment solution, data association, Transferable Belief Model, and others. More applications of DSmT have emerged in the past years since the apparition of the third book of DSmT 2009. Subsequently, the second part of this volume is about applications of DSmT in correlation with Electronic Support Measures, belief function, sensor networks, Ground Moving Target and Multiple target tracking, Vehicle-Born Improvised Explosive Device, Belief Interacting Multiple Model filter, seismic and acoustic sensor, Support Vector Machines, Alarm classification, ability of human visual system, Uncertainty Representation and Reasoning Evaluation Framework, Threat Assessment, Handwritten Signature Verification, Automatic Aircraft Recognition, Dynamic Data-Driven Application System, adjustment of secure communication trust analysis, and so on. Finally, the third part presents a List of References related with DSmT published or presented along the years since its inception in 2004, chronologically ordered

Caractérisation lithologique par fusion évidentielle de résultats de démixage par ratio de bandes voisines et de données géochimiques

L’activité minière fait partie des principales sources de matières premières utilisées en industrie. Elle constitue un des piliers indispensables à l’activité économique au Canada et dans le monde. Cet apport de matière première est cependant dépendant de gisements qui doivent être découverts et caractérisés avant leur exploitation. Dans le secteur minier, la télédétection optique fait partie intégrante des données utilisées en exploration. Parmi les outils disponibles, les méthodes de démixage visent à fournir des informations quantitatives sur les matériaux présents dans la scène observée par le capteur. Les analyses s’appuient sur des modèles théoriques de mélange spectral pour démixer les spectres de réflectance de surfaces à plusieurs composants. Presque exclusivement utilisées en exploration, le démixage est généralement appliqué sur des images satellitaires et aéroportées. Dans cette thèse, il est envisagé comme source d’information complémentaire pour la caractérisation lithologique de mines à ciel ouvert en phase d’exploitation. Il est combiné par fusion évidentielle à l’information géochimique tirée d’analyses d’échantillons. Le site d’étude de cette thèse est la mine d’or à ciel ouvert Canadian Malartic, située dans la province canadienne du Québec, en Abitibi. La mine utilise des méthodes conventionnelles d’exploitation avec forage, dynamitage et transport par tombereau. Ce contexte particulier entraîne cependant d’importantes difficultés dans l’application du démixage. L’activité frénétique d’une mine en exploitation produit en effet une quantité considérable de poussière, masquant les roches en place. En outre, la compagnie arrose en permanence les chemins empruntés par les véhicules afin de réduire la poussière qu’ils génèrent. Or, les variations d’humidité qui en résultent peuvent impacter les résultats du démixage. Cette thèse aborde donc également ces difficultés. La première étape visait à évaluer les performances de cinq modèles de démixage existants ainsi que d’une nouvelle approche, appelée Neighbor-Band Ratio Unmixing (NBRU). La première expérience a consisté à démixer des spectres de 94 mélanges de minéraux afin d’évaluer leur aptitude à retrouver leurs abondances. Ce premier volet a ainsi mis en évidence l’avantage des modèles de transfert radiatif (MTR) de Hapke et de Shkuratov. Parmi les quatre modèles restants, NBRU s’est démarqué en fournissant les meilleures estimations pour 16 des 94 mélanges testés. Ses erreurs d’estimation moyenne et médiane, tout mélange confondu, étaient de 9,8 et 7,4 %, respectivement. Les modèles ont ensuite été testés sur une image hyperspectral AVIRIS de Cuprite, Nevada, États-Unis. Sans accès à des données additionnelles, les MTR n’ont cependant pu être appliqués. Dans cette seconde étape, NBRU s’est largement distingué en retrouvant le plus fidèlement les distributions spatiales de sept des neufs minéraux cartographiés. Face à l’impossibilité d’application des MTR et aux bons résultats de NBRU, c’est donc ce dernier qui a été retenu dans la suite de la thèse. Pour composer avec le problème d’humidité de la mine, l’approche NBRU a ensuite été modifiée en y intégrant une équation linéaire. Cette fonction exprime l’impact spectral de l’humidité d’après un facteur d’influence prédéfini par calibration, d’un indice d’humidité, et de la longueur d’onde considérée. Elle a été calibrée à partir de deux échantillons collectés dans la mine dont les spectres ont été mesurés à différents niveaux d’humidité. Le démixage des spectres de ces mêmes échantillons a ainsi montré un gain considérable de robustesse face aux variations d’humidité. Les différences d’abondances estimées entre les états saturés et secs restent ainsi en deçà de 4 % tout minéral confondu, contre 10 à plus de 90 % sans l’ajout de la fonction. L’application de l’approche modifiée sur une image Worldview-3 de la mine a cependant abouti à des résultats mitigés. Alors que les abondances de certains minéraux ont paru s’affranchir des variations d’humidité, d’autres, au contraire, ont vu leur sensibilité s’accroître. Ces cartes d’abondance minéralogique ont ensuite été utilisées dans le reste du processus de recherche. Les données géochimiques utilisées dans cette thèse sont des analyses simulées à partir des analyses d’échantillons réels. Ces simulations ont ensuite été interpolées par krigeage universel dans tout l’espace du gisement. Les prédictions ainsi produites ont constitué la deuxième source d’information pour la caractérisation lithologique. Les résultats de démixage et d’interpolation ont dans un premier temps été classifiés par arbre de décision avec ensachement. Plusieurs jeux d’entraînement ont été testés pour les deux sources. Ces classifications ont produit des probabilités d’appartenance pour chaque pixel et pour chacune des quatre classes lithologiques considérées. Ces probabilités ont ensuite été fusionnées d’après la théorie de Dezert-Smarandache (DSmT). Le résultat final est une carte lithologique combinant les informations géochimiques et de démixage. L’amélioration obtenue par addition du démixage s’est cependant avéré limitée, atteignant 6,4 % dans le meilleur des cas.Abstract: Mining activity is one of the main sources of raw material used in the industry and is therefore essential for the economic activity of Canada and around the world. This source of raw materials relies, however, on deposits which must be discovered, explored and exploited. In the mining sector, optical remote sensing takes a key role in the exploration process. Among the methods available, spectral unmixing aims at providing quantitative information on the materials covered by the field of view of the sensor. The analyses are based on spectral mixture models to unmix multi-component reflectance spectra. Almost exclusively used for exploration purposes, spectral unmixing is classically performed on airborne and satellite images. In this thesis, spectral unmixing is used as a complementary source of information to better retrieve the lithological information in an active open pit mine. This source is combined to geochemical analysis using evidential fusion. The study site is the Canadian Malartic Mine. This open pit gold mine is located in Abitibi, in the Canadian province of Québec, between Val-d’Or and Rouyn-Noranda. The mine uses common exploitation methods with drills, blasts and transport by trucks. The site is particularly challenging for unmixing methods. Indeed, mining activities generate a huge amount of dust, which potentially hides in situ rocks and considerably affects the textures of the surfaces. Additionally, the company permanently waters the tracks of the vehicles to reduce the amount of dust produced, which causes important variation of moisture across the mine, with all its spectral consequences. This thesis considers these problems as well. The first experiment compared the results of five existing models as well as those of a new proposed approach called Neighbor-Band Ratio Unmixing (NBRU). Models ability at retrieving mineral abundances was first assessed on 94 spectra of crafted mineral mixtures. This first experiment highlights how radiative transfer models – Hapke’s and Shkuratov’s models – outperform the four remaining one. Among the latter, NBRU obtained the best results with 16 best abundance estimations and mean and median errors of 9.8 et 7.4%, respectively. Models’ robustness was then tested on an AVIRIS hyperspectral image of Cuprite, Nevada, US. However, since insufficient information on the samples of the spectral references were available, transfer radiative models were unworkable. NBRU obtained significantly better results than the three other models tested, retrieving most accurate spatial distributions for seven of the nine minerals mapped. Based on these results, the proposed NBRU approach was selected and applied in the rest of the research. To handle the moisture problem encountered in Canadian Malartic Mine, the NBRU approach was modified by integrating a linear equation. The latter expresses the spectral influence of moisture as a function of a moisture index, an influence factor, and the wavelength considered. The function was calibrated based on spectra of two grinded rock samples with various moisture levels. The unmixing of these spectra showed that the modification of the approach led to a significant improvement of robustness when facing moisture variations. However, its application on a 16-spectral-bands Worldview-3 image of the mine led to arguable results. While the abundance of some minerals appeared to overcome the influence of moisture, other minerals displayed an opposite behavior, showing higher contrasts in its presence. These abundance maps were used as the first source of lithological information in the fusion process. The geochemical data used in this thesis were simulated analysis based on real samples. These virtual samples were interpolated by universal 3D kriging. The predictions were then used as the second source of information in the evidential fusion. The results of the unmixing and of the interpolation steps were then classified using bagged decision trees with various training sets. These classifications led to probabilities for each pixel to belong to the four considered lithological classes. These probabilities were then combined following the Dezert-Smarandache Theory (DSmT). The final result of this research is a lithological map that combines both geochemical and remote sensed information. The fusion of the unmixing results led however to limited gains, improving the precisions of the lithological classifications of 6,4 %, at its best