Mapping ice cliffs on debris-covered glaciers using multispectral satellite images

Ice cliffs play a key role in the mass balance of debris-covered glaciers, but assessing their importance is limited by a lack of datasets on their distribution and evolution at scales larger than an individual glacier. These datasets are often derived using operator-biased and time-consuming manual delineation approaches, despite the recent emergence of semi-automatic mapping methods. These methods have used elevation or multispectral data, but the varying slope and mixed spectral signal of these dynamic features makes the transferability of these approaches particularly challenging. We develop three semi-automated and objective new approaches, based on the Spectral Curvature and Linear Spectral Unmixing of multispectral images, to map these features at a glacier to regional scale. The transferability of each method is assessed by applying it to three sites in the Himalaya, where debris-covered glaciers are widespread, with varying lithologic, glaciological and climatic settings, and encompassing different periods of the melt season. We develop the new methods keeping in mind the wide range of remote sensing platforms currently in use, and focus in particular on two products: we apply the three approaches at each site to near-contemporaneous atmospherically-corrected Pléiades (2 m resolution) and Sentinel-2 (10 m resolution) images and assess the effects of spatial and spectral resolution on the results. We find that the Spectral Curvature method works best for the high spatial resolution, four band Pléaides images, while a modification of the Linear Spectral Unmixing using the scaling factor of the unmixing is best for the coarser spatial resolution, but additional spectral information of Sentinel-2 products. In both cases ice cliffs are mapped with a Dice coefficient higher than 0.48. Comparison of the Pléiades results with other existing methods shows that the Spectral Curvature approach performs better and is more robust than any other existing automated or semi-automated approaches. Both methods outline a high number of small, sometimes shallow-sloping and thinly debris-covered ice patches that differ from our traditional understanding of cliffs but may have non-negligible impact on the mass balance of debris-covered glaciers. Overall these results pave the way for large scale efforts of ice cliff mapping that can enable inclusion of these features in debris-covered glacier melt models, as well as allow the generation of multiple datasets to study processes of cliff formation, evolution and decline

Applying Spectral Unmixing to Determine Surface Water Parameters in a Mining Environment

Compared to natural waters, mine waters represent an extreme water type that is frequently heavily polluted. Although they have been traditionally monitored by in situ measurements of point samples taken at regular intervals, the emergence of a new generation of multispectral and hyperspectral (HS) sensors means that image spectroscopy has the potential to become a modern method for monitoring polluted surface waters. This paper describes an approach employing linear Spectral Unmixing (LSU) for analysis of hyperspectral image data to map the relative abundances of mine water components (dissolved Fe—Fediss, dissolved organic carbon—DOC, undissolved particles). The ground truth data (8 monitored ponds) were used to validate the results of spectral mapping. The same approach applied to HS data was tested using the image data resampled to WorldView2 (WV2) spectral resolution. A key aspect of the image data processing was to define the proper pure image end members for the fundamental water types. The highest correlations detected between the studied water parameters and the fractional images using the HyMap and the resampled WV2 data, respectively, were: dissolved Fe (R2 = 0.74 and R2vw2 = 0.6), undissolved particles (R2 = 0.57 and R2vw2 = 0.49) and DOC (R2 = 0.42 and R2vw2 < 0.40). These fractional images were further classified to create semi-quantitative maps. In conclusion, the classification still benefited from the higher spectral resolution of the HyMap data; however the WV2 reflectance data can be suitable for mapping specific inherent optical properties (SIOPs), which significantly differ from one another from an optical point of view (e.g., mineral suspension, dissolved Fe and phytoplankton), but it seems difficult to differentiate among diverse suspension particles, especially when the waters have more complex properties (e.g., mineral particles, DOC together with tripton or other particles, etc.)

Remote sensing of water quality indicators associated with mining activities : the case study of Mooi River in Carletonville, Gauteng Province, South Africa

Abstract: The mining sector is an important source of revenue for the South African economy; however, mining can have a detrimental impact on water quality. Therefore, efficient assessment and monitoring are needed to protect water bodies in mining-related environments. While remote sensing has proven to be an effective monitoring tool in various sectors, efforts must be intensified to apply it in the mining sector in order to combat the impact of mining pollution on water resources. Remote sensing techniques have been successfully used to estimate water quality parameters of inland waters, however, applications focussing on mining environments are rare. There is, therefore, a need to test the capabilities of the technology in mining areas in order to design an efficient water quality monitoring system that will allow relevant authorities to implement mitigation plans and sustain ecosystem services derived from the water bodies. This dissertation has investigated the capabilities of remote sensing in detecting and monitoring water quality parameters in a mining environment along the Mooi River, South Africa. The first objective of the dissertation sought to investigate the performances of raw hyperspectral data and simulated multispectral datasets in quantifying various water quality parameters. Seventy-eight water samples were collected from the study area. Reflectance measurements were taken from each sample using a field-spectroradiometer. The all-subsets regression technique and a support vector machine (SVM) were used to explore the relationships between 17 water quality parameters and hyperspectral datasets, as well as four simulated multispectral datasets (i.e. Landsat Operational Land Imager, Sentinel-2 Multispectral Instrument, WorldView-3 and SPOT 6). The results revealed the usefulness of combining hyperspectral and simulated datasets with different algorithms for effective water quality monitoring. Water quality parameters were estimated with high accuracy using a support vector machine (SVM), compared to the all-subsets regression approach for both datasets (raw hyperspectral and simulated). The second objective explored the accuracy of actual multispectral datasets in detecting water quality in the same river and field data utilised in the first objective mentioned above. The all-subsets regression technique that lists all possible models was applied to estimate the laboratory-measured parameters using reflectance values derived from the individual bands of Landsat OLI, Sentinel-2 MSI, ASTER and SPOT 6 data as explanatory variables. The results demonstrated the potential of multispectral reflectance data in water quality measurements...M.Sc. (Environmental Management

Entwicklung und Validierung einer Methodik zur Überwachung von verockerten Fließgewässern auf Basis von Hyperspektraldaten

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der flächendeckenden Ableitung spezifischer Gewässerinhaltsstoffe verockerter Fließgewässer aus Daten eines airborne Hyperspektralsensors. In diesem Zusammenhang wird ein innovatives Verfahren vorgestellt, welches die spezifische Entwicklung und Validierung von Ableitungsmodellen mit Fokus auf den Gewässerinhaltsstoffen Gesamteisen, Eisen(II), Eisen(III) und Sulfat beinhaltet. Im Rahmen der Arbeit wurden zwei Messkampagnen zur Erhebung der erforderlichen Gewässerproben und der Hyperspektraldaten am Fluss Spree südlich von Cottbus, Brandenburg, durchgeführt. Diese Daten bilden die Grundlage der Arbeit. Die entwickelte Methode führt eine automatisierte Verknüpfung der In situ- und der Hyperspektraldaten durch. Dies ermöglicht die Extrahierung der Spektralinformation aus den Hyperspektraldaten an der Probenentnahmestelle. Anschließend werden diese auf spezifische Indizes reduziert, welche ein Kernstück der Vorgehensweise darstellen. Diesbezüglich ist es notwendig, dass die Indizes die charakteristischen Spektraleigenschaften der Gewässerinhaltsstoffe berücksichtigen. Mittels der Regressionsanalyse werden für jeden Gewässerinhaltsstoff die zehn geeignetsten Indizes anhand des Bestimmtheitsmaßes zur Ableitung herangezogen und im Anschluss mittels der In situ-Daten validiert. Dies ermöglicht die Identifizierung des Regressionsmodells mit der höchsten Ableitungsgenauigkeit, welches zur Erstellung der Verteilungskarten der Gewässerinhaltsstoffe verwendet wird. Anhand der Verteilungskarten wird aufgezeigt, dass sich die aus airborne Hyperspektraldaten abgeleiteten Konzentrationen der Gewässerinhaltsstoffe zur Identifizierung von Stoffeinträgen durch Zuflüsse und resultierenden Strömungsänderungen eignen. Weiterhin ist die Konzentrationsbestimmung auch an Orten mit einem unwegsamen Gelände durchführbar, wodurch die aufgezeigte Vorgehensweise darüber hinaus für ein Monitoring verwendet werden kann.:Erklärung der Übereinstimmung mit dem Original 2 Danksagung 3 Kurzfassung 4 Abstract 5 Inhaltsverzeichnis 6 Abbildungsverzeichnis 8 Tabellenverzeichnis 11 Abkürzungsverzeichnis 14 Symbolverzeichnis 16 1. Einleitung 17 1.1. Hintergrund und Motivation 17 1.2. Zielsetzung 21 1.3. Struktureller Aufbau und methodisches Vorgehen 23 2. Verfahrensüberblick 26 2.1. Datenverknüpfung 26 2.2. Spektralindizes 27 2.3. Datenfilterung 27 2.4. Entwicklung der Regressionsmodelle 27 2.5. Ableitung und Validierung 28 3. Passive optische Gewässerfernerkundung 29 3.1. Erfassung der zurückgestreuten Strahldichten 30 3.1.1. Strahlungsprozesse in der Atmosphäre 33 3.1.2. Strahlungsprozesse an der Gewässeroberfläche 35 3.1.3. Strahlungsprozesse im Gewässerkörper 37 3.2. Eigenschaften der Gewässerfärbung 41 3.2.1. Inhärente optische Gewässereigenschaften (IOP) 41 3.2.2. Scheinbare optische Gewässereigenschaften (AOP) 43 3.3. Methoden der Gewässerfernerkundung 43 3.3.1. Analytische Methode 43 3.3.2. Empirische Methode 44 3.3.3. Schlussfolgerung 45 4. Datenerfassung 46 4.1. Untersuchungsgebiet 46 4.2. In situ–Daten 48 4.2.1. Messkampagne 2018 50 4.2.2. Messkampagne 2019 52 4.3. Fernerkundungsdaten 53 4.3.1. Gyrokopter als Trägerplattform 53 4.3.2. Sensorik 54 5. Erstellung der Spektralindizes 57 5.1. Spektralindizes der Literatur 57 5.2. Analyse spektraler In situ Messungen 62 5.3. Analyse extrahierter Spektralinformationen 64 6. Ergebnisse und Diskussion 69 6.1. Validierung 69 6.2. Evaluierung 74 6.3. Horizontalverteilung der Gewässerinhaltsstoffe in dem Fluss Spree 83 7. Zusammenfassung und Ausblick 90 Literatur 95 I. Anlage 105 I.I. Zum Kapitel 4: Datenerfassung 105 I.II. Zum Kapitel 5: Spektralindizes 122 I.III. Zum Kapitel 6: Ergebnisse und Diskussion 128 II. Prozessierung der hyperspektralen Fernerkundungsdaten 170 III. Anlage: Daten zur Charakterisierung des Untersuchungsgebietes 175 III.I. pH-Wert 177 III.II. Bestimmung Sichttiefe 177 III.III. Spektrale In situ-Messungen 179 III.IV. Bathymetrische Vermessung 182 III.V. Vertikaler Eisengradient 183 IV. Anlage: Einfluss des Bergbaus auf die limnischen Lebensräume 186 IV.I. Prozesse während und nach dem Bergbau 186 IV.II. Limnische Lebensräume 188 IV.II.i. Grundwässer 188 IV.II.ii. Fließgewässer 189 IV.II.iii. Standgewässer 190The present work deals with the area-wide derivation of the water constituents of ochred watercourses from data of an airborne hyperspectral sensor. In this context an innovative method is presented, which includes the specific development and validation of derivation models with focus on the water constituents total iron, ferrous iron, ferric iron and sulphate. Within the scope of the work, two measurement campaigns were carried out to collect the required water samples and hyperspectral data at the river Spree south of Cottbus, Brandenburg. These data are the basis of the thesis. The developed method performs an automated combination of the in situ- and hyperspectral data. This enables the extraction of spectral information from the hyperspectral data at the sampling point. Subsequently, these information is reduced to specific indices, which are a core part of the procedure. In this respect, it is necessary that the indices consider the characteristic spectral properties of the water constituents. By means of regression analysis, the ten most suitable indices for each water constituent are derived based on the coefficient of determination and subsequently validated using the in situ-data. This enables the identification of the regression model with the highest accuracy of derivation, which is used to create the distribution maps of the water constituents. The distribution maps show that the concentrations of water constituents derived from airborne hyperspectral data are suitable for identifying substance inputs from inflows and resulting flow changes. Furthermore, the determination of concentrations can also be carried out in places with impassable terrain, which means that the procedure shown can also be used for monitoring.:Erklärung der Übereinstimmung mit dem Original 2 Danksagung 3 Kurzfassung 4 Abstract 5 Inhaltsverzeichnis 6 Abbildungsverzeichnis 8 Tabellenverzeichnis 11 Abkürzungsverzeichnis 14 Symbolverzeichnis 16 1. Einleitung 17 1.1. Hintergrund und Motivation 17 1.2. Zielsetzung 21 1.3. Struktureller Aufbau und methodisches Vorgehen 23 2. Verfahrensüberblick 26 2.1. Datenverknüpfung 26 2.2. Spektralindizes 27 2.3. Datenfilterung 27 2.4. Entwicklung der Regressionsmodelle 27 2.5. Ableitung und Validierung 28 3. Passive optische Gewässerfernerkundung 29 3.1. Erfassung der zurückgestreuten Strahldichten 30 3.1.1. Strahlungsprozesse in der Atmosphäre 33 3.1.2. Strahlungsprozesse an der Gewässeroberfläche 35 3.1.3. Strahlungsprozesse im Gewässerkörper 37 3.2. Eigenschaften der Gewässerfärbung 41 3.2.1. Inhärente optische Gewässereigenschaften (IOP) 41 3.2.2. Scheinbare optische Gewässereigenschaften (AOP) 43 3.3. Methoden der Gewässerfernerkundung 43 3.3.1. Analytische Methode 43 3.3.2. Empirische Methode 44 3.3.3. Schlussfolgerung 45 4. Datenerfassung 46 4.1. Untersuchungsgebiet 46 4.2. In situ–Daten 48 4.2.1. Messkampagne 2018 50 4.2.2. Messkampagne 2019 52 4.3. Fernerkundungsdaten 53 4.3.1. Gyrokopter als Trägerplattform 53 4.3.2. Sensorik 54 5. Erstellung der Spektralindizes 57 5.1. Spektralindizes der Literatur 57 5.2. Analyse spektraler In situ Messungen 62 5.3. Analyse extrahierter Spektralinformationen 64 6. Ergebnisse und Diskussion 69 6.1. Validierung 69 6.2. Evaluierung 74 6.3. Horizontalverteilung der Gewässerinhaltsstoffe in dem Fluss Spree 83 7. Zusammenfassung und Ausblick 90 Literatur 95 I. Anlage 105 I.I. Zum Kapitel 4: Datenerfassung 105 I.II. Zum Kapitel 5: Spektralindizes 122 I.III. Zum Kapitel 6: Ergebnisse und Diskussion 128 II. Prozessierung der hyperspektralen Fernerkundungsdaten 170 III. Anlage: Daten zur Charakterisierung des Untersuchungsgebietes 175 III.I. pH-Wert 177 III.II. Bestimmung Sichttiefe 177 III.III. Spektrale In situ-Messungen 179 III.IV. Bathymetrische Vermessung 182 III.V. Vertikaler Eisengradient 183 IV. Anlage: Einfluss des Bergbaus auf die limnischen Lebensräume 186 IV.I. Prozesse während und nach dem Bergbau 186 IV.II. Limnische Lebensräume 188 IV.II.i. Grundwässer 188 IV.II.ii. Fließgewässer 189 IV.II.iii. Standgewässer 19