Estudio de la isla urbana de calor

Las temperaturas superficiales son, por lo general, más altas en las zonas urbanas que en las zonas rurales. Este fenómeno se conoce como la isla urbana de calor superficial (SUHI por sus siglas en inglés). En este estudio, se analiza la SUHI de la ciudad de Pekín (China) a partir de las observaciones de MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) durante el periodo 2000–2021. Los resultados muestran que la SUHI diurna es más intensa en los meses de verano (3,0 °C) e inexistente en los meses de invierno (0,0 °C). La SUHI nocturna es significativa en los meses de invierno (4,0 °C), y la más débil tiene lugar en los de verano (2,4 °C). Además, se estima un crecimiento de las temperaturas superficiales suburbanas de 0,5 °C (durante el día) y de 0,8 °C (durante la noche) por década.Surface temperatures are, in general, warmer in the urban areas than in the countryside. This phenomenon is known as the surface urban heat island (SUHI). In this study, SUHI in Beijing (China) is analyzed from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) observations during the period 2000–2021. Results show that daytime SUHI is more intense in summer (3,0 °C) and nonexistent in winter (0,0 °C). Nighttime SUHI is most significant in winter (4,0 °C) and the weakest takes place in summer (2,4 °C). Further, increments of 0,5 °C (daytime) and 0,8 °C (nighttime) per decade are estimated in suburban surface temperatures.Grado en Físic

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

Automated Building Information Extraction and Evaluation from High-resolution Remotely Sensed Data

The two-dimensional (2D) footprints and three-dimensional (3D) structures of buildings are of great importance to city planning, natural disaster management, and virtual environmental simulation. As traditional manual methodologies for collecting 2D and 3D building information are often both time consuming and costly, automated methods are required for efficient large area mapping. It is challenging to extract building information from remotely sensed data, considering the complex nature of urban environments and their associated intricate building structures. Most 2D evaluation methods are focused on classification accuracy, while other dimensions of extraction accuracy are ignored. To assess 2D building extraction methods, a multi-criteria evaluation system has been designed. The proposed system consists of matched rate, shape similarity, and positional accuracy. Experimentation with four methods demonstrates that the proposed multi-criteria system is more comprehensive and effective, in comparison with traditional accuracy assessment metrics. Building height is critical for building 3D structure extraction. As data sources for height estimation, digital surface models (DSMs) that are derived from stereo images using existing software typically provide low accuracy results in terms of rooftop elevations. Therefore, a new image matching method is proposed by adding building footprint maps as constraints. Validation demonstrates that the proposed matching method can estimate building rooftop elevation with one third of the error encountered when using current commercial software. With an ideal input DSM, building height can be estimated by the elevation contrast inside and outside a building footprint. However, occlusions and shadows cause indistinct building edges in the DSMs generated from stereo images. Therefore, a “building-ground elevation difference model” (EDM) has been designed, which describes the trend of the elevation difference between a building and its neighbours, in order to find elevation values at bare ground. Experiments using this novel approach report that estimated building height with 1.5m residual, which out-performs conventional filtering methods. Finally, 3D buildings are digitally reconstructed and evaluated. Current 3D evaluation methods did not present the difference between 2D and 3D evaluation methods well; traditionally, wall accuracy is ignored. To address these problems, this thesis designs an evaluation system with three components: volume, surface, and point. As such, the resultant multi-criteria system provides an improved evaluation method for building reconstruction