Gradients in urban material composition: A new concept to map cities with spaceborne imaging spectroscopy data

To understand processes in urban environments, such as urban energy fluxes or surface temperature patterns, it is important to map urban surface materials. Airborne imaging spectroscopy data have been successfully used to identify urban surface materials mainly based on unmixing algorithms. Upcoming spaceborne Imaging Spectrometers (IS), such as the Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP), will reduce the time and cost-critical limitations of airborne systems for Earth Observation (EO). However, the spatial resolution of all operated and planned IS in space will not be higher than 20 to 30 m and, thus, the detection of pure Endmember (EM) candidates in urban areas, a requirement for spectral unmixing, is very limited. Gradient analysis could be an alternative method for retrieving urban surface material compositions in pixels from spaceborne IS. The gradient concept is well known in ecology to identify plant species assemblages formed by similar environmental conditions but has never been tested for urban materials. However, urban areas also contain neighbourhoods with similar physical, compositional and structural characteristics. Based on this assumption, this study investigated (1) whether cover fractions of surface materials change gradually in urban areas and (2) whether these gradients can be adequately mapped and interpreted using imaging spectroscopy data (e.g. EnMAP) with 30 m spatial resolution. Similarities of material compositions were analysed on the basis of 153 systematically distributed samples on a detailed surface material map using Detrended Correspondence Analysis (DCA). Determined gradient scores for the first two gradients were regressed against the corresponding mean reflectance of simulated EnMAP spectra using Partial Least Square regression models. Results show strong correlations with R2 = 0.85 and R2 = 0.71 and an RMSE of 0.24 and 0.21 for the first and second axis, respectively. The subsequent mapping of the first gradient reveals patterns that correspond to the transition from predominantly vegetation classes to the dominance of artificial materials. Patterns resulting from the second gradient are associated with surface material compositions that are related to finer structural differences in urban structures. The composite gradient map shows patterns of common surface material compositions that can be related to urban land use classes such as Urban Structure Types (UST). By linking the knowledge of typical material compositions with urban structures, gradient analysis seems to be a powerful tool to map characteristic material compositions in 30 m imaging spectroscopy data of urban areas

Mapping urban surface materials using imaging spectroscopy data

Die Kartierung der städtische Oberflächenmaterialien ist aufgrund der komplexen räumlichen Muster eine Herausforderung. Daten von bildgebenden Spektrometern können hierbei durch die feine und kontinuierliche Abtastung des elektromagnetischen Spektrums detaillierte spektrale Merkmale von Oberflächenmaterialien erkennen, was mit multispektralen oder RGB-Bildern nicht mit der gleichen Genauigkeit erreicht werden kann. Bislang wurden in zahlreichen Studien zur Kartierung von städtischen Oberflächenmaterialien Daten von flugzeuggestützten abbildenden Spektrometern mit hoher räumlicher Auflösung verwendet, die ihr Potenzial unter Beweis stellen und gute Ergebnisse liefern. Im Vergleich zu diesen Sensoren haben weltraumgestützte abbildende Spektrometer eine regionale oder globale Abdeckung, eine hohe Wiederholbarkeit und vermeiden teure, zeit- und arbeitsaufwändige Flugkampagnen. Allerdings liegt die räumliche Auflösung der aktuellen weltraumgestützten abbildenden Spektroskopiedaten bei etwa 30 m, was zu einem Mischpixelproblem führt, welches mit herkömmlichen Kartierungsansätzen nur schwer zu bewältigen ist. Das Hauptziel dieser Studie ist die Kartierung städtischer Materialien mit bildgebenden Spektroskopiedaten in verschiedenen Maßstäben und die gleichzeitige Nutzung des Informationsgehalts dieser Daten, um die chemischen und physikalischen Eigenschaften von Oberflächenmaterialien zu erfassen sowie das Mischpixelproblem zu berücksichtigen. Konkret zielt diese Arbeit darauf ab, (1) photovoltaische Solarmodule mit Hilfe von luftgestützten bildgebenden Spektroskopiedaten auf der Grundlage ihrer spektralen Merkmale zu kartieren; (2) die Robustheit der Stichprobe von städtischen Materialgradienten zu untersuchen; (3) die Übertragbarkeit von städtischen Materialgradienten auf andere Gebiete zu analysieren.Mapping urban surface materials is challenging due to the complex spatial patterns. Data from imaging spectrometers can identify detailed spectral features of surface materials through the fine and continuous sampling of the electromagnetic spectrum, which cannot be achieved with the same accuracy using multispectral or RGB images. To date, numerous studies in urban surface material mapping have been using data from airborne imaging spectrometers with high spatial resolution, demonstrating the potential and providing good results. Compared to these sensors, spaceborne imaging spectrometers have regional or global coverage, high repeatability, and avoid expensive, time-consuming, and labor-intensive flight campaigns. However, the spatial resolution of current spaceborne imaging spectroscopy data (also known as hyperspectral data) is about 30 m, resulting in a mixed pixel problem that is challenging to handle with conventional mapping approaches. The main objective of this study is to perform urban surface material mapping with imaging spectroscopy data at different spatial scales, simultaneously explore the information content of these data to detect the chemical and physical properties of surface materials, and take the mixed-pixel problem into account. Specifically, this thesis aims to (1) map solar photovoltaic modules using airborne imaging spectroscopy data based on their spectral features; (2) investigate the sampling robustness of urban material gradients; (3) analyze the area transferability of urban material gradients

Mapping urban surface materials with imaging spectroscopy data on different spatial scales

This work focuses on the development of methods for mapping urban surface materials by means of imaging spectroscopy data with different spatial resolution. General findings from this work represent a sensor- and site-independent framework for the automated extraction of spectrally pure pixels using an urban image spectral library while coping with its potential incompleteness. The extraction of spectrally pure pixels serves as a basic prerequisite for the subsequent use of image analysis methods to obtain detailed urban surface material maps. These material maps enabled the determination of gradual material transitions that were finally related to complex spectral mixtures resulting from 30 m spatial resolution imaging spectroscopy data to analyse typical material compositions within certain administrative units. The findings demonstrate the great potential of using upcoming spaceborne imaging spectroscopy data for a regular area-wide mapping of surface materials in urban areas. Im Fokus dieser Arbeit stand die Entwicklung von Methoden zur Kartierung urbaner Oberflächenmaterialien mittels abbildender Spektroskopiedaten unterschiedlicher räumlicher Auflösung. Das vorgestellte Konzept zur automatisierten sensor- und ortsunabhängigen Extraktion spektral reiner Pixel aus flugzeuggetragenen Fernerkundungsdaten berücksichtigt dabei die mögliche Unvollständigkeit einer urbanen Bildspektralbibliothek. Die Extraktion spektral reiner Pixel dient als Grundvoraussetzung für den späteren Einsatz von Bildanalyseverfahren zur Gewinnung detaillierter Kartierungen urbaner Oberflächenmaterialien. Aus diesen sind Materialgradienten ableitbar, die mit den komplexen Spektralmischungen aus Hyperspektraldaten mit 30 m räumlicher Auflösung in Verbindung gebracht wurden. Die Analyse typischer Materialzusammensetzungen innerhalb städtischer Verwaltungseinheiten zeigt das enorme Potential zukünftiger Hyperspektralsatelliten für die Erfassung des Materialvorkommens von Städten

Mapping natural habitats using remote sensing and Sparse partial least square discriminant analysis

This work presents a novel approach for mapping the spatial distribution of natural habitats in the "Foothills of Larzac" Natura 2000 listed site located in a French Mediterranean Biogeographical Region. Sparse Partial Least Square Discriminant Analysis was used to analyze two RapidEye datasets (June 2009 and July 2010) with the purpose of choosing the most informative spectral, textural and thematic variables that allow discriminating the classes of habitats. The Sparse Partial Least Square Discriminant Analysis selected relevant and stable variables for the discrimination of habitat classes that could be linked to ecological or biophysical characteristics. It also gave insight into the similarities and the differences between habitats classes with comparable physiognomic characteristics. The highest user accuracy was obtained for dry improved grasslands (u=91.97%) followed by riparian ash woods (u= 88.38%). These results are very encouraging given that these two classes were identified in Annex 1 of the EC Habitats Directive as of community interest. Due to limited data input requirements and to its computational efficiency, the approach developed in this paper is a good alternative to other types of variable selection approaches in a supervised classification framework and can be easily transferred to other Natura 2000 sites

Methodical basis for landscape structure analysis and monitoring: inclusion of ecotones and small landscape elements

Habitat variation is considered as an expression of biodiversity at landscape level in addition to genetic variation and species variation. Thus, effective methods for measuring habitat pattern at landscape level can be used to evaluate the status of biological conservation. However, the commonly used model (i.e. patch-corridor-matrix) for spatial pattern analysis has deficiencies. This model assumes discrete structures within the landscape without explicit consideration of “transitional zones” or “gradients” between patches. The transitional zones, often called “ecotones”, are dynamic and have a profound influence on adjacent ecosystems. Besides, this model takes landscape as a flat surface without consideration of the third spatial dimension (elevation). This will underestimate the patches’ size and perimeter as well as distances between patches especially in mountainous regions. Thus, the mosaic model needs to be adapted for more realistic and more precise representation of habitat pattern regarding to biodiversity assessment. Another part of information that has often been ignored is “small biotopes” inside patches (e.g. hedgerows, tree rows, copse, and scattered trees), which leads to within-patch heterogeneity being underestimated. The present work originates from the integration of the third spatial dimension in land-cover classification and landscape structure analysis. From the aspect of data processing, an integrated approach of Object-Based Image Analysis (OBIA) and Pixel-Based Image Analysis (PBIA) is developed and applied on multi-source data set (RapidEye images and Lidar data). At first, a general OBIA procedure is developed according to spectral object features based on RapidEye images for producing land-cover maps. Then, based on the classified maps, pixel-based algorithms are designed for detection of the small biotopes and ecotones using a Normalized Digital Surface Model (NDSM) which is derived from Lidar data. For describing habitat pattern under three-dimensional condition, several 3D-metrics (measuring e.g. landscape diversity, fragmentation/connectivity, and contrast) are proposed with spatial consideration of the ecological functions of small biotopes and ecotones. The proposed methodology is applied in two real-world examples in Germany and China. The results are twofold. First, it shows that the integrated approach of object-based and pixel-based image processing is effective for land-cover classification on different spatial scales. The overall classification accuracies of the main land-cover maps are 92 % in the German test site and 87 % in the Chinese test site. The developed Red Edge Vegetation Index (REVI) which is calculated from RapidEye images has been proved more efficient than the traditionally used Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI) for vegetation classification, especially for the extraction of the forest mask. Using NDSM data, the third dimension is helpful for the identification of small biotopes and height gradient on forest boundary. The pixel-based algorithm so-called “buffering and shrinking” is developed for the detection of tree rows and ecotones on forest/field boundary. As a result the accuracy of detecting small biotopes is 80 % and four different types of ecotones are detected in the test site. Second, applications of 3D-metrics in two varied test sites show the frequently-used landscape diversity indices (i.e. Shannon’s diversity (SHDI) and Simpson’s diversity (SIDI)) are not sufficient for describing the habitats diversity, as they quantify only the habitats composition without consideration on habitats spatial distribution. The modified 3D-version of Effective Mesh Size (MESH) that takes ecotones into account leads to a realistic quantification of habitat fragmentation. In addition, two elevation-based contrast indices (i.e. Area-Weighted Edge Contrast (AWEC) and Total Edge Contrast Index (TECI)) are used as supplement to fragmentation metrics. Both ecotones and small biotopes are incorporated into the contrast metrics to take into account their edge effect in habitat pattern. This can be considered as a further step after fragmentation analysis with additional consideration of the edge permeability in the landscape structure analysis. Furthermore, a vector-based algorithm called “multi-buffer” approach is suggested for analyzing ecological networks based on land-cover maps. It considers small biotopes as stepping stones to establish connections between patches. Then, corresponding metrics (e.g. Effective Connected Mesh Size (ECMS)) are proposed based on the ecological networks. The network analysis shows the response of habitat connectivity to different dispersal distances in a simple way. Those connections through stepping stones act as ecological indicators of the “health” of the system, indicating the interpatch communications among habitats. In summary, it can be stated that habitat diversity is an essential level of biodiversity and methods for quantifying habitat pattern need to be improved and adapted to meet the demands for landscape monitoring and biodiversity conservation. The approaches presented in this work serve as possible methodical solution for fine-scale landscape structure analysis and function as “stepping stones” for further methodical developments to gain more insights into the habitat pattern.Die Lebensraumvielfalt ist neben der genetischen Vielfalt und der Artenvielfalt eine wesentliche Ebene der Biodiversität. Da diese Ebenen miteinander verknüpft sind, können Methoden zur Messung der Muster von Lebensräumen auf Landschaftsebene erfolgreich angewandt werden, um den Zustand der Biodiversität zu bewerten. Das zur räumlichen Musteranalyse auf Landschaftsebene häufig verwendete Patch-Korridor-Matrix-Modell weist allerdings einige Defizite auf. Dieses Modell geht von diskreten Strukturen in der Landschaft aus, ohne explizite Berücksichtigung von „Übergangszonen“ oder „Gradienten“ zwischen den einzelnen Landschaftselementen („Patches“). Diese Übergangszonen, welche auch als „Ökotone“ bezeichnet werden, sind dynamisch und haben einen starken Einfluss auf benachbarte Ökosysteme. Außerdem wird die Landschaft in diesem Modell als ebene Fläche ohne Berücksichtigung der dritten räumlichen Dimension (Höhe) betrachtet. Das führt dazu, dass die Flächengrößen und Umfänge der Patches sowie Distanzen zwischen den Patches besonders in reliefreichen Regionen unterschätzt werden. Daher muss das Patch-Korridor-Matrix-Modell für eine realistische und präzise Darstellung der Lebensraummuster für die Bewertung der biologischen Vielfalt angepasst werden. Ein weiterer Teil der Informationen, die häufig in Untersuchungen ignoriert werden, sind „Kleinbiotope“ innerhalb größerer Patches (z. B. Feldhecken, Baumreihen, Feldgehölze oder Einzelbäume). Dadurch wird die Heterogenität innerhalb von Patches unterschätzt. Die vorliegende Arbeit basiert auf der Integration der dritten räumlichen Dimension in die Landbedeckungsklassifikation und die Landschaftsstrukturanalyse. Mit Methoden der räumlichen Datenverarbeitung wurde ein integrierter Ansatz von objektbasierter Bildanalyse (OBIA) und pixelbasierter Bildanalyse (PBIA) entwickelt und auf einen Datensatz aus verschiedenen Quellen (RapidEye-Satellitenbilder und Lidar-Daten) angewendet. Dazu wird zunächst ein OBIA-Verfahren für die Ableitung von Hauptlandbedeckungsklassen entsprechend spektraler Objekteigenschaften basierend auf RapidEye-Bilddaten angewandt. Anschließend wurde basierend auf den klassifizierten Karten, ein pixelbasierter Algorithmus für die Erkennung von kleinen Biotopen und Ökotonen mit Hilfe eines normalisierten digitalen Oberflächenmodells (NDSM), welches das aus LIDAR-Daten abgeleitet wurde, entwickelt. Zur Beschreibung der dreidimensionalen Charakteristika der Lebensraummuster unter der räumlichen Betrachtung der ökologischen Funktionen von kleinen Biotopen und Ökotonen, werden mehrere 3D-Maße (z. B. Maße zur landschaftlichen Vielfalt, zur Fragmentierung bzw. Konnektivität und zum Kontrast) vorgeschlagen. Die vorgeschlagene Methodik wird an zwei realen Beispielen in Deutschland und China angewandt. Die Ergebnisse zeigen zweierlei. Erstens zeigt es sich, dass der integrierte Ansatz der objektbasierten und pixelbasierten Bildverarbeitung effektiv für die Landbedeckungsklassifikation auf unterschiedlichen räumlichen Skalen ist. Die Klassifikationsgüte insgesamt für die Hauptlandbedeckungstypen beträgt 92 % im deutschen und 87 % im chinesischen Testgebiet. Der eigens entwickelte Red Edge-Vegetationsindex (REVI), der sich aus RapidEye-Bilddaten berechnen lässt, erwies sich für die Vegetationsklassifizierung als effizienter verglichen mit dem traditionell verwendeten Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI), insbesondere für die Gewinnung der Waldmaske. Im Rahmen der Verwendung von NDSM-Daten erwies sich die dritte Dimension als hilfreich für die Identifizierung von kleinen Biotopen und dem Höhengradienten, beispielsweise an der Wald/Feld-Grenze. Für den Nachweis von Baumreihen und Ökotonen an der Wald/Feld-Grenze wurde der sogenannte pixelbasierte Algorithmus „Pufferung und Schrumpfung“ entwickelt. Im Ergebnis konnten kleine Biotope mit einer Genauigkeit von 80 % und vier verschiedene Ökotontypen im Testgebiet detektiert werden. Zweitens zeigen die Ergebnisse der Anwendung der 3D-Maße in den zwei unterschiedlichen Testgebieten, dass die häufig genutzten Landschaftsstrukturmaße Shannon-Diversität (SHDI) und Simpson-Diversität (SIDI) nicht ausreichend für die Beschreibung der Lebensraumvielfalt sind. Sie quantifizieren lediglich die Zusammensetzung der Lebensräume, ohne Berücksichtigung der räumlichen Verteilung und Anordnung. Eine modifizierte 3D-Version der Effektiven Maschenweite (MESH), welche die Ökotone integriert, führt zu einer realistischen Quantifizierung der Fragmentierung von Lebensräumen. Darüber hinaus wurden zwei höhenbasierte Kontrastindizes, der flächengewichtete Kantenkontrast (AWEC) und der Gesamt-Kantenkontrast Index (TECI), als Ergänzung der Fragmentierungsmaße entwickelt. Sowohl Ökotone als auch Kleinbiotope wurden in den Berechnungen der Kontrastmaße integriert, um deren Randeffekte im Lebensraummuster zu berücksichtigen. Damit kann als ein weiterer Schritt nach der Fragmentierungsanalyse die Randdurchlässigkeit zusätzlich in die Landschaftsstrukturanalyse einbezogen werden. Außerdem wird ein vektorbasierter Algorithmus namens „Multi-Puffer“-Ansatz für die Analyse von ökologischen Netzwerken auf Basis von Landbedeckungskarten vorgeschlagen. Er berücksichtigt Kleinbiotope als Trittsteine, um Verbindungen zwischen Patches herzustellen. Weiterhin werden entsprechende Maße, z. B. die Effective Connected Mesh Size (ECMS), für die Analyse der ökologischen Netzwerke vorgeschlagen. Diese zeigen die Auswirkungen unterschiedlicher angenommener Ausbreitungsdistanzen von Organismen bei der Ableitung von Biotopverbundnetzen in einfacher Weise. Diese Verbindungen zwischen Lebensräumen über Trittsteine hinweg dienen als ökologische Indikatoren für den „gesunden Zustand“ des Systems und zeigen die gegenseitigen Verbindungen zwischen den Lebensräumen. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die Vielfalt der Lebensräume eine wesentliche Ebene der Biodiversität ist. Die Methoden zur Quantifizierung der Lebensraummuster müssen verbessert und angepasst werden, um den Anforderungen an ein Landschaftsmonitoring und die Erhaltung der biologischen Vielfalt gerecht zu werden. Die in dieser Arbeit vorgestellten Ansätze dienen als mögliche methodische Lösung für eine feinteilige Landschaftsstrukturanalyse und fungieren als ein „Trittsteine” auf dem Weg zu weiteren methodischen Entwicklungen für einen tieferen Einblick in die Muster von Lebensräumen

Entwicklung einer übertragbaren, synergistischen Methode zur Kartierung von Biotoptypen anhand von hochauflösenden optischen und Radar-basierten Daten

Das übergeordnete Ziel der Arbeit war es zu evaluieren, in welchem Umfang die synergistische Verwendung von modernen Erdbeobachtungsdaten und -methoden zur Kartierung von Biotoptyp- und Landnutzungsinformationen beitragen kann. Anhand einer umfangreichen Literaturrecherche wurden die traditionellen Methoden der Biotoptypenkartierung und der Stand der Forschung im Bereich der Verwendung von Fernerkundungsinformationen für die Biotoptypenkartierung analysiert und Forschungsdefizite aufgezeigt, sowie Ansatzpunkte für eine Weiterentwicklung definiert. Hieraus ergaben sich die folgenden vier übergeordneten Forschungs- beziehungsweise Arbeitsschwerpunkte, welche im Verlauf der Arbeit noch weiter unterteilt wurden: 1. Die Analyse und Extraktion von potenziellen Informationen (Merkmalen) aus den vorliegenden Geoinformationen und die anschließende Reduktion der potenziellen Merkmale auf die relevanten Merkmale für die Kartierung der Biotoptyp- und Landnutzungsinformationen. 2. Die Entwicklung eines Klassifikationsansatzes für die Erfassung der Biotoptypen- und Landnutzungsinformationen anhand eines Entwicklungsdatensatzes. 3. Die Evaluation der Robustheit der Methode mittels Übertragung auf zwei weitere Datensätze. 4. Die Evaluation der Synergie der zugrundliegenden Geoinformationen. Es konnte gezeigt werden, dass das Ziel der Entwicklung einer übertragbaren, synergistischen Methode zur Kartierung von Biotoptypen anhand von hochauflösenden optischen und Radar-basierten Daten erreicht werden konnte. Die entstandenen Karten können als Hilfe für die Entscheidungsfindung im Bereich der Anforderungen der nationalen und internationalen Naturschutzrichtlinien dienen. Die gezeigten Ergebnisse im Bereich der Übertragbarkeit lassen darauf hoffen, dass die entwickelte Methode und die daraus entstehenden Ergebnisse auch in anderen Ökoregionen einsetzbar sind

Mapping urban Surface Materials Using Imaging Spectroscopy Data

Urban environment and its processes directly affect human life. Detailed and up-to-date urban surface material maps are of great importance to modelers studying meteorology, climatology and ecology, as well as to authorities seeking to understand the urban growth dynamics and spatial evolution. However, mapping urban surface materials is challenging due to the complex spatial patterns. An established source of up-to-date information is remote sensing, as demonstrated by the widespread usage of SAR, LiDAR and optical data. Data from imaging spectrometers can identify detailed spectral features of surface materials through the fine and continuous sampling of the electromagnetic spectrum, which cannot be achieved with the same accuracy using multispectral or RGB images. To date, numerous studies in urban surface material mapping have been using data from airborne imaging spectrometers with high spatial resolution, demonstrating the potential and providing good results. Compared to these sensors, spaceborne imaging spectrometers have regional or global coverage, high repeatability, and avoid expensive, time-consuming, and labor-intensive flight campaigns. However, the spatial resolution of current spaceborne imaging spectroscopy data (also known as hyperspectral data) is about 30 m, resulting in a mixed pixel problem that is challenging to handle with conventional mapping approaches. The main objective of this study is to perform urban surface material mapping with imaging spectroscopy data at different spatial scales, simultaneously explore the information content of these data to detect the chemical and physical properties of surface materials, and take the mixed-pixel problem into account. Specifically, this thesis aims to (1) map solar photovoltaic modules using airborne imaging spectroscopy data based on their spectral features; (2) investigate the sampling robustness of urban material gradients; (3) analyze the area transferability of urban material gradients. To this end, we detected solar photovoltaics with an overall accuracy of about 80% to 90% by creating and combining spectral indices. This dissertation proved that the developed approach is suitable for accurate photovoltaic detection. We also demonstrated that the concept of urban surface material gradients is robust in sampling and transferable between similar urban areas. With these results, urban material gradients can be a generic technique for urban mapping with spaceborne imaging spectroscopy data. The methods developed invi the three parts of this dissertation improve the usefulness of imaging spectroscopy data for urban material detection from a classical method to the new concept of urban gradients, from airborne to spaceborne data, from pure pixel detection to solving the mixed pixel problem. By introducing and enhancing the gradient concept in urban mapping, the mixed pixel problem can be tackled, which is a promising approach for the analysis of imaging spectroscopy data from ongoing and upcoming spaceborne sensors. Overall, this thesis provides promising urban surface material mapping results by proposing a physical feature based approach as well as confirming and laying the foundation of the generic gradient concept in urban material studies. Further work can build on these results and could open a new field for the application of spaceborne imaging spectroscopy data

Calibration of DART Radiative Transfer Model with Satellite Images for Simulating Albedo and Thermal Irradiance Images and 3D Radiative Budget of Urban Environment

Remote sensing is increasingly used for managing urban environment. In this context, the H2020 project URBANFLUXES aims to improve our knowledge on urban anthropogenic heat fluxes, with the specific study of three cities: London, Basel and Heraklion. Usually, one expects to derive directly 2 major urban parameters from remote sensing: the albedo and thermal irradiance. However, the determination of these two parameters is seriously hampered by complexity of urban architecture. For example, urban reflectance and brightness temperature are far from isotropic and are spatially heterogeneous. Hence, radiative transfer models that consider the complexity of urban architecture when simulating remote sensing signals are essential tools. Even for these sophisticated models, there is a major constraint for an operational use of remote sensing: the complex 3D distribution of optical properties and temperatures in urban environments. Here, the work is conducted with the DART (Discrete Anisotropic Radiative Transfer) model. It is a comprehensive physically based 3D radiative transfer model that simulates optical signals at the entrance of imaging spectro-radiometers and LiDAR scanners on board of satellites and airplanes, as well as the 3D radiative budget, of urban and natural landscapes for any experimental (atmosphere, topography,…) and instrumental (sensor altitude, spatial resolution, UV to thermal infrared,…) configuration. Paul Sabatier University distributes free licenses for research activities. This paper presents the calibration of DART model with high spatial resolution satellite images (Landsat 8, Sentinel 2, etc.) that are acquired in the visible (VIS) / near infrared (NIR) domain and in the thermal infrared (TIR) domain. Here, the work is conducted with an atmospherically corrected Landsat 8 image and Bale city, with its urban database. The calibration approach in the VIS/IR domain encompasses 5 steps for computing the 2D distribution (image) of urban albedo at satellite spatial resolution. (1) DART simulation of satellite image at very high spatial resolution (e.g., 50cm) per satellite spectral band. Atmosphere conditions are specific to the satellite image acquisition. (2) Spatial resampling of DART image at the coarser spatial resolution of the available satellite image, per spectral band. (3) Iterative derivation of the urban surfaces (roofs, walls, streets, vegetation,…) optical properties as derived from pixel-wise comparison of DART and satellite images, independently per spectral band. (4) Computation of the band albedo image of the city, per spectral band. (5) Computation of the image of the city albedo and VIS/NIR exitance, as an integral over all satellite spectral bands. In order to get a time series of albedo and VIS/NIR exitance, even in the absence of satellite images, ECMWF information about local irradiance and atmosphere conditions are used. A similar approach is used for calculating the city thermal exitance using satellite images acquired in the thermal infrared domain. Finally, DART simulations that are conducted with the optical properties derived from remote sensing images give also the 3D radiative budget of the city at any date including the date of the satellite image acquisition

Deep Learning for UAV Imagery Segmentation: The Detection of Elymus Athericus Spread in The Hallig Nordstrandischmoor

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial TechnologiesIt has been observed that Athyrics Elymus engulfs smaller species in low marsh habitats in different areas of Europe. To obtain automated segmentation of the Athurics Elymus in Hallig Nordstrandischmoor, a deep learning model based on the transfer learning technique presented in the VGG16 was implemented with a U-Net deep learning architecture and the data augmentation algorithm. In conclusion, the final results were good, and had been grouped into three levels of accuracy. These groups are also characterized by varying levels of diversity in their environments. The wildrye covers the majority of these single images, with a low percentage of other habitats in the first group with an accuracy greater than 96%. In the second group, the accuracy ranged between 91-95%, which included more elements of variation; however, wildrye was still included. Moreover, the third group, with an accuracy rate between 80-90%, did not seem to include wildrye very often, while at the same time including elements not found in the training dataset, such as surface water and dirt roads. Due to this, time and effort are significantly reduced while high accuracy is achieved