Applying Independent Component Analysis on Sentinel-2 Imagery to Characterize Geomorphological Responses to an Extreme Flood Event near the Non-Vegetated Rio Colorado Terminus, Salar de Uyuni, Bolivia

In some internally-draining dryland basins, ephemeral river systems terminate at the margins of playas. Extreme floods can exert significant geomorphological impacts on the lower reaches of these river systems and the playas, including causing changes to flood extent, channel-floodplain morphology, and sediment dispersal. However, the characterization of these impacts using remote sensing approaches has been challenging owing to variable vegetation and cloud cover, as well as the commonly limited spatial and temporal resolution of data. Here, we use Sentinel-2 Multispectral Instrument (MSI) data to investigate the flood extent, flood patterns and channel-floodplain morphodynamics resulting from an extreme flood near the non-vegetated terminus of the Río Colorado, located at the margins of the world’s largest playa (Salar de Uyuni, Bolivia). Daily maximum precipitation frequency analysis based on a 42-year record of daily precipitation data (1976 through 2017) indicates that an approximately 40-year precipitation event (40.7 mm) occurred on 6 January 2017, and this was associated with an extreme flood. Sentinel-2 data acquired after this extreme flood were used to separate water bodies and land, first by using modified normalized difference water index (MNDWI), and then by subsequently applying independent component analysis (ICA) on the land section of the combined pre- and post-flood images to extract flooding areas. The area around the Río Colorado terminus system was classified into three categories: water bodies, wet land, and dry land. The results are in agreement with visual assessment, with an overall accuracy of 96% and Kappa of 0.9 for water-land classification and an overall accuracy of 83% and Kappa of 0.65 for dry land-wet land classification. The flood extent mapping revealed preferential overbank flow paths on the floodplain, which were closely related to geomorphological changes. Changes included the formation and enlargement of crevasse splays, channel avulsion, and the development of erosion cells (floodplain scour-transport-fill features). These changes were visualized by Sentinel-2 images along with WorldView satellite images. In particular, flooding enlarged existing crevasse splays and formed new ones, while channel avulsion occurred near the river’s terminus. Greater overbank flow on the floodplain led to rapid erosion cell development, with changes to channelized sections occurring as a result of adjustments in flow sources and intensity combined with the lack of vegetation on the fine-grained (predominantly silt, clay) sediments. This study has demonstrated how ICA can be implemented on Sentinel-2 imagery to characterize the impact of extreme floods on the lower Río Colorado, and the method has potential application in similar contexts in many other drylands

Effects of drought on groundwater-fed lake areas in the Nebraska Sand Hills

Study region: The Nebraska Sand Hills (NSH) lies in the western part of Nebraska, United States. We chose the north-eastern, central, and western parts of NSH with distinct climate, topography, and hydrology. Study focus: The study assesses the response of hundreds of shallow groundwater-fed lakes to drought. Total lake area (TLA), determined by classifying Landsat satellite images from 1984 to 2018, was juxtaposed with published Palmer Drought Severity Index (PDSI) and detrended cumulative PDSI (DeCumPDSI) at monthly and annual timescales. The PDSI and DeCumPDSI were time lagged to incorporate the preceding climatic effect (groundwater time lag) and evaluated against TLA using Bayesian regression analysis. New hydrologic insight for the region: TLA in the NSH respond to the seasonal as well as long-term climatic effects moderated by topography, surface, and subsurface hydrology. A higher determination coefficient R2 and lower mean square error of TLA at annual PDSI and DeCumPDSI illustrate the effect of long-term climatic fluctuations and groundwater influence: the evaporative losses from lakes are modulated by the lake-groundwater exchange, but the groundwater recharge has a longer response time to the drought. The study provides a simple method of assessment of the climate impact that results from the satellite data, gridded climate observation, and statistics for sensitive landscape of the NSH

Evaluation of four classification algorithms of Landsat-8 and Sentinel-2 satellite images to identify forest cover in highly fragmented regions in Costa Rica

[EN] Mapping of land use and forest cover and assessing their changes is essential in the design of strategies to manage and preserve the natural resources of a country, and remote sensing have been extensively used with this purpose. By comparing four classification algorithms and two types of satellite images, the objective of the research was to identify the type of algorithm and satellite image that allows higher global accuracy in the identification of forest cover in highly fragmented landscapes. The study included a treatment arrangement with three factors and six randomly selected blocks within the Huetar Norte Zone in Costa Rica. More accurate results were obtained for classifications based on Sentinel-2 images compared to Landsat-8 images. The best classification algorithms were Maximum Likelihood, Support Vector Machine or Neural Networks, and they yield better results than Minimum Distance Classification. There was no interaction among image type and classification methods, therefore, Sentinel-2 images can be used with any of the three best algorithms, but the best result was the combination of Sentinel-2 and Support Vector Machine. An additional factor included in the study was the image acquisition date. There were significant differences among months during which the image was acquired and an interaction between the classification algorithm and this factor was detected. The best results correspond to images obtained in April, and the lower to September, month that corresponds with the period of higher rainfall in the region studied. The higher global accuracy identifying forest cover is obtained with Sentinel-2 images from the dry season in combination with Maximum Likelihood, Support Vector Machine, and Neural Network image classification methods.[ES] Conocer y cartografiar los cambios del uso y cobertura de la tierra es esencial para la formulación de estrategias de manejo y conservación de los recursos naturales. Las herramientas que conforman la disciplina de la teledetección han sido extensamente usadas con este objetivo. Al comparar cuatro algoritmos de clasificación y dos tipos de imágenes satelitales, el objetivo de la investigación fue determinar el tipo de algoritmo e imagen satelital que permite obtener una mayor fiabilidad global en la identificación de la cobertura boscosa en paisajes de uso de la tierra con alta fragmentación. El estudio se desarrolló en la Zona Huetar Norte de Costa Rica, utilizando un diseño experimental de seis bloques con un arreglo de tratamientos con tres factores. El uso de imágenes Sentinel-2 fue superior al obtenido con Landsat-8. No existen diferencias significativas en la fiabilidad lograda con los algoritmos de clasificación de Máxima Verosimilitud, Máquinas de Vectores Soporte y Redes Neuronales, pero sí de estos con respecto a la clasificación por Mínima Distancia. No se detectó interacción entre tipo de imagen y algoritmo de clasificación, por lo que las imágenes de Sentinel-2 podrían usarse con cualquiera de los tres mejores algoritmos estudiados. Se analizó además el efecto que tuvo el mes en cada imagen adquirida, y se encontraron diferencias significativas debido a este factor, además se produce una interacción de este con el método de clasificación. Los mejores resultados se obtuvieron con imágenes de abril, y los más bajos con imágenes de septiembre, mes que coincide con la época lluviosa en la zona estudiada. Se concluye que la mayor fiabilidad en la identificación de la cobertura boscosa se logra mediante el uso de los algoritmos de Máxima Verosimilitud, Máquinas de Vectores Soporte y Redes Neuronales empleando imágenes Sentinel-2 tomadas en la temporada seca.Los autores agradecen a la Vice-Rectoría de Investigación y Extensión del ITCR por el apoyo financiero y administrativo para la realización del proyecto: Derivación indirecta de la distribución espacial y estado de desarrollo de los bosques secundarios en Costa Rica usando imágenes satelitales de mediana resolución espacial. Igualmente se agradece al programa de becas CeNAT-CONARE y al laboratorio PRIAS del Centro Nacional de Alta Tecnología (CeNAT) de Costa Rica por la facilitación de los equipos de cómputo de avanzada y el uso de las licencias de los softwares requeridos para llevar a cabo esta investigación.Ávila-Pérez, I.; Ortiz-Malavassi, E.; Soto-Montoya, C.; Vargas-Solano, Y.; Aguilar-Arias, H.; Miller-Granados, C. (2020). Evaluación de cuatro algoritmos de clasificación de imágenes satelitales Landsat-8 y Sentinel-2 para la identificación de cobertura boscosa en paisajes altamente fragmentados en Costa Rica. Revista de Teledetección. 0(57):37-49. https://doi.org/10.4995/raet.2020.13340OJS374905

Monitoring the surface area of the subtropical wetlands of northeastern Argentina using the Google Earth Engine

El estudio sobre las fluctuaciones de los niveles de agua en los humedales como respuestas a la variabilidad pluviométrica, es el punto de partida si se pretende lograr su conservación y/o uso sustentable como recurso. En este sentido, utilizando Google Earth Engine, en este trabajo se realiza como estudio de caso un seguimiento de la variación espacio-temporal de la superficie de los humedales subtropicales en el noreste de Argentina desde 1990 hasta el 2020 en períodos quinquenales. Para ello, fueron procesadas 931 escenas de Landsat sobre las cuales se generaron máscaras de nubes, compuestos de calidad basados en índices de agua y se extrajeron las cubiertas de agua con técnicas de umbrales. Para el análisis climático, se correlacionaron datos pluviométricos directos, índices de precipitaciones y los efectos del El Niño-Oscilación del Sur. Los resultados indican con alta precisión que existe una gran diferencia entre momentos húmedos y secos, con máximos que superan el 60 % del área cubierta con agua y mínimos menores al 5 %. Se comprobó la relación directa entre los montos pluviométricos y las extensiones de agua en superficie y la elasticidad del sistema. Los resultados obtenidos se consideran muy valiosos para la gestión integral de los recursos hídricos y del riesgo.The study of water level fluctuations in wetlands in response to rainfall variability represents a starting point for their conservation and/or use as a sustainable resource. In this respect, by using Google Earth Engine, this contribution constitutes a case study of the spatio-temporal variation of the surface area of the subtropical wetlands in northeastern Argentina from 1990 to 2020 in five-year periods. For this purpose, we processed 931 Landsat scenes, generating cloud masks, and quality composites based on water indices, and extracted water covers using thresholding techniques. For climate analysis, we correlated direct pluviometric data, precipitation indices and the effects of the El Niño-Southern Oscillation. The results obtained accurately indicate a large difference between wet and dry times, with maximums exceeding 60% of the area covered with water and minimums of less than 5%. The findings also show that there is a direct relationship between rainfall amounts and surface water expanses and the system's elasticity. The results are considered to be highly valuable for integrated water resources and risk management.Este trabajo fue parcialmente financiado por los Proyectos PICT 2018 – 636, PI 19Q002 y PI20Q001

Contribution de la mission SWOT pour le suivi des étendues et niveaux d’eau dans les milieux humides boréaux

Il est estimé que les milieux humides constituent entre 5% à 8% du couvert terrestre. Ceux-ci sont d’une importance particulière puisqu’ils remplissent de nombreuses fonctions essentielles à la santé et prospérité de plusieurs espèces vivantes. Cependant, il est estimé que les milieux humides ont globalement perdu environ 21% de leur superficie depuis le début des années 1700. De nombreux efforts ont depuis été mis en place pour réduire et remédier à cette perte. Une saine gestion des milieux humides utilise donc plusieurs méthodes de surveillance, particulièrement pour les fluctuations des niveaux et étendues d’eau. La télédétection offre un grand éventail d’outils pour la détection des eaux en milieu humide. Les données optiques et radars à synthèse d’ouverture (RSO) permettent la délimitation des étendues d’eau et les missions altimétriques mesurent l’élévation de l’eau de façon relativement précise, mais avec une couverture spatiale limitée. La mission Surface Water and Ocean Topography (SWOT) regroupe ces deux types de mesures sous une seule mission et procurera des données d’élévation spatialisées pour plus de 90% de la Terre. Cette thèse porte sur le potentiel et les enjeux que SWOT pourrait rencontrer pour la détection des plans d’eau dans les milieux humides boréaux. Les objectifs principaux sont, d’abord, d’évaluer de multiples missions satellitaires pour la détection d’un évènement d’inondation extrême en milieu humide boréal afin de dégager le potentiel de SWOT et ensuite d’analyser l’impact de la végétation sur la capacité de SWOT à détecter les plans d’eaux. Brièvement, les simulateurs SWOT large échelle (SWOT-LS) et SWOT haute résolution (SWOT-HR) ont été utilisés pour simuler des données SWOT afin de répondre aux objectifs de recherche. D’abord, l’été 2020 a vu l’un des plus importants évènements d’inondations sur le delta des rivières de la Paix et Athabasca (PAD) depuis l’inondation de 1935. C’est une excellente opportunité d’évaluer la capacité d’une multitude de missions satellitaires ainsi que celle du satellite SWOT pour le suivi d’un tel évènement en milieux humides. Le chapitre 4, présenté sous la forme d’un article scientifique, se concentre donc sur l’utilisation de SWOT-LS pour simuler une série temporelle de données SWOT durant un épisode d’inondation extrême sur le PAD à l’été 2020. La détection de l’évolution des étendues d’eau est aussi évaluée pour les missions Sentinel-1, Sentinel-2, Landsat-8 et RADARSAT Constellation tandis que les niveaux d’eau sont évalués pour les missions Sentinel-3 et Jason-3. Ensuite, le chapitre 5, aussi présenté sous la forme d’un article scientifique, évalue l’impact de la végétation aquatique et émergente sur le signal SWOT à l’aide de SWOT-HR. Des données de coefficent de rétrodiffusion provenant de la mission AirSWOT lors d’un survol au-dessus du PAD en 2017 ont été utilisées comme données d’entrée afin d’avoir une meilleure représentation des valeurs attendues du signal SWOT dans un tel environnement. L’ensemble de ces résultats permet de brosser un portrait du potentiel et des enjeux du satellite SWOT pour la détection des plans d’eaux en milieux humides boréaux

Derivación indirecta de la distribución espacial y estado de desarrollo de los bosques secundarios en Costa Rica usando imágenes satelitales de mediana resolución espacial. Documento I

Proyecto de Investigación (Código: 1401-0077) Instituto Tecnológico De Costa Rica. Vicerrectoría De Investigación Y Extensión (VIE). Dirección de Proyectos. Escuela de Ingeniería Forestal. Centro de Investigación en Innovación Forestal (CIF), 2020El objetivo de la presente investigación fue desarrollar una técnica indirecta para conocer la distribución espacial y estado de desarrollo de bosques secundarios usando sensores remotos de mediana resolución. La metodología fue probada en un sector de la Zona Huetar Norte de Costa Rica. Se realizó la clasificación de imágenes satelitales Landsat y Sentinel-2 de diferentes años: 2000, 2005, 2010 y 2017/2018. Se comparó la ubicación de las masas boscosas por año y se efectuó una reclasificación de las áreas donde se presentó ganancia de cobertura arbórea (bosques nuevos) identificándose cuáles de estas representan bosques secundarios. Se validaron los resultados y las exactitudes obtenidas se utilizaron como variables respuesta de un ANOVA. El método OBIA supera a MLC en la identificación de los bosques nuevos (pvalue=0,035). El mes de la imagen influye en la exactitud del productor ya que produce una interacción con el método (pvalue= 0,027) y con el tipo de imagen (pvalue= 0,008). También se produce una interacción mes-imagen para la exactitud del usuario (pvalue= 0,042) y la exactitud general de la clase de bosques secundarios (pvalue= 0,012). La tendencia muestra que el mejor método para cuantificar y ubicar los bosques secundarios es la clasificación de imágenes Sentinel-2 de los meses de junio y julio mediante Análisis Basado en Objetos (OBIA).The objective of the present investigation was to develop an indirect technique to know the spatial distribution and development status of secondary forests using medium resolution remote sensors. The methodology was tested in a sector of the Northern Huetar Zone of Costa Rica. Landsat and Sentinel-2 images were classified for different years: 2000, 2005, 2010, 2017, and 2018. The location of the forest stands per year was compared and a reclassification of the areas where there was a gain in tree cover (new forests) was carried out, identifying which of these represent secondary forests. Results were validated and the accuracies obtained were used as ANOVA response variables. The OBIA method outperforms MLC in identifying new forests (pvalue = 0.035). The month of the image influences the accuracy of the producer since it produces an interaction with the method (pvalue = 0.027) and with the image type (pvalue = 0.008). A month-image interaction also occurs for user accuracy (pvalue = 0.042) and overall accuracy of secondary forest class (pvalue = 0.012). The trend shows that the best method to quantify and locate secondary forests is the classification of Sentinel-2 images for the months of June and July using Object Based Analysis (OBIA)