MONITORING PENURUNAN MUKA TANAH AKIBAT GALIAN DAN TIMBUNAN PADA JALUR KONTRUKSI JALAN TOL SEMARANG-DEMAK SEGMEN STA 17-22 BERBASIS TEKNOLOGI UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE)

Kecamatan Karangtengah merupakan salah satu kecamatan yang berada di area Kabupaten Demak yang rentan terhadap peristiwa Penurunan Muka Tanah (PMT) akibat dari endapan aluvial muda yang mendominasi di Desa Batu, Kedunguter, Dukun, Karangsari,Grogol dan Pulosari. Terkait peristiwa penurunan muka tanah ini, di lokasi ini juga sedang dilakukan pembangunan jalan tol Semarang-Demak yang berada pada STA 17-22. Penelitian ini menggunakan metode penggunaan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) untuk mendapatkan informasi perubahan volumetrik dengan menggunakan data Digital Elevation Model (DEM) yang terjadi selama rentang waktu penelitian pada wilayah pembangunan jalan tol. Metode perhitungan perubahan volumetrik tanah ini digunakan untuk melakukan kajian awal terhadap fenomena penurunan muka tanah (PMT). Hasil dari pengolahan UAV pada bulan 30 Agustus hingga 11 Oktober tahun 2020 menunjukkan bahwa penurunan muka tanah yang terjadi pada wilayah pembangunan jalan tol dengan penurunan tertinggi terjadi pada STA 20 sebesar 7,1 cm memiliki luas daerah penurunan 11,09 ha berada di Desa Karangsari serta penurunan terendah sebesar 2,7 cm pada STA 18 dengan luas area penurunan 7,41 cm berada di Desa Dukun. Luasan penurunan muka tanah yang terjadi adalah 42,55 ha (74,3%) dari luasan total area pembangunan jalan tol STA 17-22. Perubahan volume di sepanjang jalan tol  pada penelitian ini menunjukkan terjadinya kenaikan volume sebesar 92.824,42 m3 dikarenakan selama bulan Agustus hingga Oktober 2020 area jalan tol masih terus melakukan penimbunan, volume ini dihitung mulai dari akuisisi foto udara UAV pertama pada tanggal 30 Agustus hingga 11 Oktober 2020

Spatial Accuracy Analysis of Aerial and Satellite Imagery of Zagreb

Svrha je ovog istraživanja analiza prostorne točnosti zračnih i satelitskih snimaka. U današnje vrijeme na raspolaganju su mnogobrojne satelitske i zračne snimke putem javno dostupnih i besplatnih servisa i izvora. U ovom radu analizirana je prostorna točnost WorldView-2 (WV2) Ortho Ready Standard snimaka (ORS2A), ortorektificiranih WV2 snimaka pomoću SRTM (engl. Shuttle Radar Topography Mission) digitalnog modela reljefa (DMR), snimaka dostupnih s Google Earth servisa i točnost digitalnih ortofoto karata (DOF), za 2011. i 2012. godinu. Područje istraživanja ovog rada središnji je dio grada Zagreba s dijelom Medvednice na sjeveru te rijeka Sava i nizinski dio na jugu, u veličini od 131 km2. WV2 snimke pribavljene su u sklopu projekta GEMINI (Geoprostorno praćenje zelene infrastrukture na temelju terestričkih, zračnih i satelitskih snimaka). Rezultati istraživanja pokazuju kako su ORS2A snimke najlošije točnosti, dok su zračne snimke (DOF) najbolje točnosti. Točnost ortorektificiranih WV2 snimaka pomoću SRTM DMR-a u prosjeku je veća za oko 4,5 puta u odnosu na ORS2A snimke, dok je preciznost ortorektificiranih snimaka u prosjeku veća za oko 13 puta u odnosu na ORS2A snimke. Točnost ortorektificiranih i Google Earth snimaka je podjednaka, dok je preciznost ortorektificiranih snimaka veća za 35% u odnosu na Google Earth snimke. Cjelokupna istraživanja u ovom radu provedena su primjenom programa otvorenoga koda u kombinaciji s besplatno dostupnim i javnim podacima. Na taj se način budućim istraživačima olakšava mogućnost ponovne provedbe postupka analize prostorne točnosti za druga područja u Republici Hrvatskoj i svijetu.The main objective of this research is spatial accuracy analysis of aerial and satellite imagery. Nowadays, many satellite and aerial imagery are available through publicly and freely accessible sources and services. In this paper spatial accuracy for WorldView-2 (WV2) Ortho Ready Standard imagery (ORS2A), orthorectified WV2 imagery with Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) digital elevation model (DEM), imagery accessed through Google Earth service and accuracy for digital orthophoto (DOF) from 2011 and 2012 will be analysed. The study area is located in the central part of Zagreb, and covers the area of 131 square km part of the mountain Medvednica in the north, along with river Sava and lowland areas in the south. WV2 imagery were purchased within project GEMINI (Geospatial monitoring of green infrastructure using terrestrial, airborne and satellite imagery). Results of this research show that the ORS2A imagery achieved the worst accuracy, while aerial imagery (DOF) gained the best accuracy. The accuracy of the orthorectified WV2 imagery with SRTM DEM is on average 4.5 times higher than the ORS2A imagery, while the precision of the orthorectified imagery is on average 13 times higher than the ORS2A imagery. The accuracy of the orthorectified and Google Earth imagery is similar, while the precision of the orthorectified imagery is 35% higher than the Google Earth imagery. Entire research was conducted with using open-source software in combination with freely available and public data. In this way, future research can be easily conducted and reproduced for spatial accuracy analysis on other areas in Croatia and other locations

Improving georeferencing accuracy of Very High Resolution satellite imagery using freely available ancillary data at global coverage

While impressive direct geolocation accuracies better than 5.0 m CE90 (90% of circular error) can be achieved from the last DigitalGlobe’s Very High Resolution (VHR) satellites (i.e. GeoEye-1 and WorldView-1/2/3/4), it is insufficient for many precise geodetic applications. For these sensors, the best horizontal geopositioning accuracies (around 0.55 m CE90) can be attained by using third-order 3D rational functions with vendor’s rational polynomial coefficients data refined by a zero-order polynomial adjustment obtained from a small number of very accurate ground control points (GCPs). However, these high-quality GCPs are not always available. In this work, two different approaches for improving the initial direct geolocation accuracy of VHR satellite imagery are proposed. Both of them are based on the extraction of three-dimensional GCPs from freely available ancillary data at global coverage such as multi-temporal information of Google Earth and the Shuttle Radar Topography Mission 30 m digital elevation model. The application of these approaches on WorldView-2 and GeoEye-1 stereo pairs over two different study sites proved to improve the horizontal direct geolocation accuracy values around of 75%

Horizontal accuracy assessment of very high resolution Google Earth images in the city of Rome, Italy

Google Earth (GE) has recently become the focus of increasing interest and popularity among available online virtual globes used in scientific research projects, due to the free and easily accessed satellite imagery provided with global coverage. Nevertheless, the uses of this service raises several research questions on the quality and uncertainty of spatial data (e.g. positional accuracy, precision, consistency), with implications for potential uses like data collection and validation. This paper aims to analyze the horizontal accuracy of very high resolution (VHR) GE images in the city of Rome (Italy) for the years 2007, 2011, and 2013. The evaluation was conducted by using both Global Positioning System ground truth data and cadastral photogrammetric vertex as independent check points. The validation process includes the comparison of histograms, graph plots, tests of normality, azimuthal direction errors, and the calculation of standard statistical parameters. The results show that GE VHR imageries of Rome have an overall positional accuracy close to 1 m, sufficient for deriving ground truth samples, measurements, and large-scale planimetric maps

Object-Based Greenhouse Classification from GeoEye-1 and WorldView-2 Stereo Imagery

Remote sensing technologies have been commonly used to perform greenhouse detection and mapping. In this research, stereo pairs acquired by very high-resolution optical satellites GeoEye-1 (GE1) and WorldView-2 (WV2) have been utilized to carry out the land cover classification of an agricultural area through an object-based image analysis approach, paying special attention to greenhouses extraction. The main novelty of this work lies in the joint use of single-source stereo-photogrammetrically derived heights and multispectral information from both panchromatic and pan-sharpened orthoimages. The main features tested in this research can be grouped into different categories, such as basic spectral information, elevation data (normalized digital surface model; nDSM), band indexes and ratios, texture and shape geometry. Furthermore, spectral information was based on both single orthoimages and multiangle orthoimages. The overall accuracy attained by applying nearest neighbor and support vector machine classifiers to the four multispectral bands of GE1 were very similar to those computed from WV2, for either four or eight multispectral bands. Height data, in the form of nDSM, were the most important feature for greenhouse classification. The best overall accuracy values were close to 90%, and they were not improved by using multiangle orthoimages

Generación de modelos digitales de elevaciones en zonas agrícolas a partir de imágenes comerciales de satélite de alta resolución

La última generación de satélites comerciales de muy alta resolución (Very High Resolution, VHR), como GeoEye-1 y WorldView-2, abre nuevas posibilidades para las aplicaciones cartográficas y de teledetección. Este proyecto se centra en la generación de Modelos Digitales de Superficie (Digital Surface Model, DSM) en zonas agrícolas a partir de imágenes comerciales de satélite VHR. Para ello, se utilizarán quince estéreo pares generados por la combinación de imágenes pancromáticas (PAN) de GeoEye-1 (GE1) y WorldView-2 (WV2). Dos de ellos serán estéreo pares puros (compuesto por dos imágenes tomadas en la misma fecha y en la misma órbita), uno por cada satélite VHR, mientras que los otros trece son estéreo pares mixtos (formados por dos imágenes tomadas en distinta fecha, en distinta órbita e incluso, en algunos de ellos por satélites diferentes). El objetivo fundamental del proyecto es estudiar el nivel de calidad alcanzable, en condiciones operacionales, en los DSMs generados a partir de imágenes de los dos satélites comerciales VHR más novedosos e inexplorados que existen en la actualidad (GE1 y WV2), que implica tanto la precisión altimétrica como la completitud (i.e. grado de superficie cubierta por los datos altimétricos).Concretamente se pretende estudiar cómo influyen, en el resultado de la precisión y de la completitud final de los DSMs generados automáticamente, factores como (i) el modelo de triangulación utilizado en la orientación del sensor, (ii) el número de puntos de control (Ground Control Points, GCP), (iii) las características radiométricas de cada imagen de satélite VHR, (iv) la geometría de la imagen de satélite (principalmente el ángulo de convergencia), (v) el tiempo trascurrido entre la fecha de adquisición de la imagen y (vi) el tipo de cubierta del terreno. Todos los DSMs generados a partir de imágenes de satélites VHR han sido comparados con un DSM derivado de un LiDAR (Light Detection And Ranging), cuyos datos eran de alta precisión y han sido considerados como referencia (Ground Truth). En general, se lograron mejores resultados, tanto en la precisión como en la completitud del DSM utilizando las funciones racionales 3D refinadas por un ajuste polinómico de orden cero (RPC0) usando 7 o 12 GCP. En cuanto a los estéreo pares puros, el DSM extraído de imágenes de GE1 alcanzó mejor precisión vertical en términos de desviación estándar de los residuos altimétricos ( z =0.44 m), pero menor completitud (74.5%) que en el caso de WV2 (0.61 m y 83.35%). La hipótesis que se está investigando es que las imágenes PAN más borrosas de WV2 podrían haber influido en la mejora del porcentaje de éxito en el proceso de búsqueda de puntos homólogos (matching), pero reduciendo la precisión vertical de los puntos extraídos. Cuando se consideraron los quince estéreo pares, la precisión vertical va desde 0.44 m a 1.93 m, principalmente en función del ángulo de convergencia del estéreo par. Además, la diferencia entre las fechas de adquisición fue el factor más influyente en la completitud

The Impact of Sensor Characteristics and Data Availability on Remote Sensing Based Change Detection

Land cover and land use change are among the major drivers of global change. In a time of mounting challenges for sustainable living on our planet any research benefits from interdisciplinary collaborations to gain an improved understanding of the human-environment system and to develop suitable and improve existing measures of natural resource management. This includes comprehensive understanding of land cover and land use changes, which is fundamental to mitigate global change. Remote sensing technology is essential for the analyses of the land surface (and hence related changes) because it offers cost-effective ways of collecting data simultaneously over large areas. With increasing variety of sensors and better data availability, the application of remote sensing as a means to assist in modeling, to support monitoring, and to detect changes at various spatial and temporal scales becomes more and more feasible. The relationship between the nature of the changes on the land surface, the sensor properties, and the conditions at the time of acquisition influences the potential and quality of land cover and land use change detection. Despite the wealth of existing change detection research, there is a need for new methodologies in order to efficiently explore the huge amount of data acquired by remote sensing systems with different sensor characteristics. The research of this thesis provides solutions to two main challenges of remote sensing based change detection. First, geometric effects and distortions occur when using data taken under different sun-target-sensor geometries. These effects mainly occur if sun position and/or viewing angles differ between images. This challenge was met by developing a theoretical framework of bi-temporal change detection scenarios. The concept includes the quantification of distortions that can occur in unfavorable situations. The invention and application of a new method – the Robust Change Vector Analysis (RCVA) – reduced the detection of false changes due to these distortions. The quality and robustness of the RCVA were demonstrated in an example of bi-temporal cross-sensor change detection in an urban environment in Cologne, Germany. Comparison with a state-of-the-art method showed better performance of RCVA and robustness against thresholding. Second, this thesis provides new insights into how to optimize the use of dense time series for forest cover change detection. A collection of spectral indices was reviewed for their suitability to display forest structure, development, and condition at a study site on Vancouver Island, British Columbia, Canada. The spatio-temporal variability of the indices was analyzed to identify those indices, which are considered most suitable for forest monitoring based on dense time series. Amongst the indices, the Disturbance Index (DI) was found to be sensitive to the state of the forest (i.e., forest structure). The Normalized Difference Moisture Index (NDMI) was found to be spatio-temporally stable and to be the most sensitive index for changes in forest condition. Both indices were successfully applied to detect abrupt forest cover changes. Further, this thesis demonstrated that relative radiometric normalization can obscure actual seasonal variation and long-term trends of spectral signals and is therefore not recommended to be incorporated in the time series pre-processing of remotely-sensed data. The main outcome of this part of the presented research is a new method for detecting discontinuities in time series of spectral indices. The method takes advantage of all available information in terms of cloud-free pixels and hence increases the number of observations compared to most existing methods. Also, the first derivative of the time series was identified (together with the discontinuity measure) as a suitable variable to display and quantify the dynamic of dense Landsat time series that cannot be observed with less dense time series. Given that these discontinuities are predominantly related to abrupt changes, the presented method was successfully applied to clearcut harvest detection. The presented method detected major events of forest change at unprecedented temporal resolution and with high accuracy (93% overall accuracy). This thesis contributes to improved understanding of bi-temporal change detection, addressing image artifacts that result from flexible acquisition features of modern satellites (e.g., off-nadir capabilities). The demonstrated ability to efficiently analyze cross-sensor data and data taken under unfavorable conditions is increasingly important for the detection of many rapid changes, e.g., to assist in emergency response. This thesis further contributes to the optimized use of remotely sensed time series for improving the understanding, accuracy, and reliability of forest cover change detection. Additionally, the thesis demonstrates the usability of and also the necessity for continuity in medium spatial resolution satellite imagery, such as the Landsat data, for forest management. Constellations of recently launched (e.g., Landsat 8 OLI) and upcoming sensors (e.g., Sentinel-2) will deliver new opportunities to apply and extend the presented methodologies.Der Einfluss von Sensorcharakteristik und Datenverfügbarkeit auf die fernerkundungsbasierte Veränderungsdetektion Landbedeckungs- und Landnutzungswandel gehören zu den Haupttriebkräften des Globalen Wandels. In einer Zeit, in der ein nachhaltiges Leben auf unserem Planeten zu einer wachsenden Herausforderung wird, profitiert die Wissenschaft von interdisziplinärer Zusammenarbeit, um ein besseres Verständnis der Mensch-Umwelt-Beziehungen zu erlangen und um verbesserte Maßnahmen des Ressourcenmanagements zu entwickeln. Dazu gehört auch ein erweitertes Verständnis von Landbedeckungs- und Landnutzungswandel, das elementar ist, um dem Globalen Wandel zu begegnen. Die Fernerkundungstechnologie ist grundlegend für die Analyse der Landoberfläche und damit verknüpften Veränderungen, weil sie in der Lage ist, große Flächen gleichzeitig zu erfassen. Mit zunehmender Sensorenvielfalt und besserer Datenverfügbarkeit gewinnt Fernerkundung bei der Modellierung, beim Monitoring sowie als Mittel zur Erkennung von Veränderungen in verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen zunehmend an Bedeutung. Das Wirkungsgeflecht zwischen der Art von Veränderungen der Landoberfläche, Sensoreigenschaften und Aufnahmebedingungen beeinflusst das Potenzial und die Qualität fernerkundungsbasierter Landbedeckungs- und Landnutzungsveränderungs-detektion. Trotz der Fülle an bestehenden Forschungsleistungen zur Veränderungsdetektion besteht ein dringender Bedarf an neuen Methoden, die geeignet sind, das große Aufkommen von Daten unterschiedlicher Sensoren effizient zu nutzen. Die in dieser Abschlussarbeit durchgeführte Forschung befasst sich mit zwei aktuellen Problemfeldern der fernerkundungsbasierten Veränderungsdetektion. Das erste sind die geometrischen Effekte und Verzerrungen, die auftreten, wenn Daten genutzt werden, die unter verschiedenen Sonne-Zielobjekt-Sensor-Geometrien aufgenommen wurden. Diese Effekte treten vor allem dann auf, wenn unterschiedliche Sonnenstände und/oder unterschiedliche Einfallswinkel der Satelliten genutzt werden. Der Herausforderung wurde begegnet, indem ein theoretisches Konzept von Szenarien dargelegt wurde, die bei der bi-temporalen Veränderungsdetektion auftreten können. Das Konzept beinhaltet die Quantifizierung der Verzerrungen, die in ungünstigen Fällen auftreten können. Um die Falscherkennung von Veränderungen in Folge der resultierenden Verzerrungen zu reduzieren, wurde eine neue Methode entwickelt – die Robust Change Vector Analysis (RCVA). Die Qualität der Methode wird an einem Beispiel der Veränderungsdetektion im urbanen Raum (Köln, Deutschland) aufgezeigt. Ein Vergleich mit einer anderen gängigen Methode zeigt bessere Ergebnisse für die neue RCVA und untermauert deren Robustheit gegenüber der Schwellenwertbestimmung. Die zweite Herausforderung, mit der sich die vorliegende Arbeit befasst, betrifft die optimierte Nutzung von dichten Zeitreihen zur Veränderungsdetektion von Wäldern. Eine Auswahl spektraler Indizes wurde hinsichtlich ihrer Tauglichkeit zur Erfassung von Waldstruktur, Waldentwicklung und Waldzustand in einem Untersuchungsgebiet auf Vancouver Island, British Columbia, Kanada, bewertet. Um die Einsatzmöglichkeiten der Indizes für dichte Zeitreihen bewerten zu können, wurde ihre raum-zeitliche Variabilität untersucht. Der Disturbance Index (DI) ist ein Index, der sensitiv für das Stadium eines Waldes ist (d. h. seine Struktur). DerNormalized Difference Moisture Index (NDMI) ist raum-zeitlich stabil und zudem am sensitivsten für Veränderungen des Waldzustands. Beide Indizes wurden erfolgreich zur Erkennung von abrupten Veränderungen getestet. In der vorliegenden Arbeit wird aufgezeigt, dass die relative radiometrische Normierung saisonale Variabilität und Langzeittrends von Zeitreihen spektraler Signale verzerrt. Die relative radiometrische Normierung wird daher nicht zur Vorprozessierung von Fernerkundungszeitreihen empfohlen. Das wichtigste Ergebnis dieser Studie ist eine neue Methode zur Erkennung von Diskontinuitäten in Zeitreihen spektraler Indizes. Die Methode nutzt alle wolkenfreien, ungestörten Beobachtungen (d. h. unabhängig von der Gesamtbewölkung in einem Bild) in einer Zeitreihe und erhöht dadurch die Anzahl an Beobachtungen im Vergleich zu anderen Methoden. Die erste Ableitung und die Messgröße zur Erfassung der Diskontinuitäten sind gut geeignet, um die Dynamik dichter Zeitreihen zu beschreiben und zu quantifizieren. Dies ist mit weniger dichten Zeitreihen nicht möglich. Da diese Diskontinuitäten im Untersuchungsgebiet üblicherweise abrupter Natur sind, ist die Methode gut geeignet, um Kahlschläge zu erfassen. Die hier dargelegte neue Methode detektiert Waldbedeckungsveränderungen mit einzigartiger zeitlicher Auflösung und hoher Genauigkeit (93% Gesamtgenauigkeit). Die vorliegende Arbeit trägt zu einem verbesserten Verständnis bi-temporaler Veränderungsdetektion bei, indem Bildartefakte berücksichtigt werden, die infolge der Flexibilität moderner Sensoren entstehen können. Die dargestellte Möglichkeit, Daten zu analysieren, die von unterschiedlichen Sensoren stammen und die unter ungünstigen Bedingungen aufgenommen wurden, wird zukünftig bei der Erfassung von schnellen Veränderungen an Bedeutung gewinnen, z. B. bei Katastropheneinsätzen. Ein weiterer Beitrag der vorliegenden Arbeit liegt in der optimierten Anwendung von Fernerkundungszeitreihen zur Verbesserung von Verständnis, Genauigkeit und Verlässlichkeit der Waldveränderungsdetektion. Des Weiteren zeigt die Arbeit den Nutzen und die Notwendigkeit der Fortführung von Satellitendaten mit mittlerer Auflösung (z. B. Landsat) für das Waldmanagement. Konstellationen kürzlich gestarteter (z. B. Landsat 8 OLI) und zukünftiger Sensoren (z. B. Sentinel-2) werden neue Möglichkeiten zur Anwendung und Optimierung der hier vorgestellten Methoden bieten