Statistical modeling of polarimetric SAR data: a survey and challenges

Knowledge of the exact statistical properties of the signal plays an important role in the applications of Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) data. In the last three decades, a considerable research effort has been devoted to finding accurate statistical models for PolSAR data, and a number of distributions have been proposed. In order to see the differences of various models and to make a comparison among them, a survey is provided in this paper. Texture models, which could capture the non-Gaussian behavior observed in high resolution data, and yet keep a compact mathematical form, are mainly explained. Probability density functions for the single look data and the multilook data are reviewed, as well as the advantages and applicable context of those models. As a summary, challenges in the area of statistical analysis of PolSAR data are also discussed.Peer ReviewedPostprint (published version

The SAR Handbook: Comprehensive Methodologies for Forest Monitoring and Biomass Estimation

This Synthetic Aperture Radar (SAR) handbook of applied methods for forest monitoring and biomass estimation has been developed by SERVIR in collaboration with SilvaCarbon to address pressing needs in the development of operational forest monitoring services. Despite the existence of SAR technology with all-weather capability for over 30 years, the applied use of this technology for operational purposes has proven difficult. This handbook seeks to provide understandable, easy-to-assimilate technical material to remote sensing specialists that may not have expertise on SAR but are interested in leveraging SAR technology in the forestry sector

Microwave Indices from Active and Passive Sensors for Remote Sensing Applications

Past research has comprehensively assessed the capabilities of satellite sensors operating at microwave frequencies, both active (SAR, scatterometers) and passive (radiometers), for the remote sensing of Earth’s surface. Besides brightness temperature and backscattering coefficient, microwave indices, defined as a combination of data collected at different frequencies and polarizations, revealed a good sensitivity to hydrological cycle parameters such as surface soil moisture, vegetation water content, and snow depth and its water equivalent. The differences between microwave backscattering and emission at more frequencies and polarizations have been well established in relation to these parameters, enabling operational retrieval algorithms based on microwave indices to be developed. This Special Issue aims at providing an overview of microwave signal capabilities in estimating the main land parameters of the hydrological cycle, e.g., soil moisture, vegetation water content, and snow water equivalent, on both local and global scales, with a particular focus on the applications of microwave indices

Ground, Proximal, and Satellite Remote Sensing of Soil Moisture

Soil moisture (SM) is a key hydrologic state variable that is of significant importance for numerous Earth and environmental science applications that directly impact the global environment and human society. Potential applications include, but are not limited to, forecasting of weather and climate variability; prediction and monitoring of drought conditions; management and allocation of water resources; agricultural plant production and alleviation of famine; prevention of natural disasters such as wild fires, landslides, floods, and dust storms; or monitoring of ecosystem response to climate change. Because of the importance and wide‐ranging applicability of highly variable spatial and temporal SM information that links the water, energy, and carbon cycles, significant efforts and resources have been devoted in recent years to advance SM measurement and monitoring capabilities from the point to the global scales. This review encompasses recent advances and the state‐of‐the‐art of ground, proximal, and novel SM remote sensing techniques at various spatial and temporal scales and identifies critical future research needs and directions to further advance and optimize technology, analysis and retrieval methods, and the application of SM information to improve the understanding of critical zone moisture dynamics. Despite the impressive progress over the last decade, there are still many opportunities and needs to, for example, improve SM retrieval from remotely sensed optical, thermal, and microwave data and opportunities for novel applications of SM information for water resources management, sustainable environmental development, and food security

The Role of Synthetic Data in Improving Supervised Learning Methods: The Case of Land Use/Land Cover Classification

A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor in Information ManagementIn remote sensing, Land Use/Land Cover (LULC) maps constitute important assets for various applications, promoting environmental sustainability and good resource management. Although, their production continues to be a challenging task. There are various factors that contribute towards the difficulty of generating accurate, timely updated LULC maps, both via automatic or photo-interpreted LULC mapping. Data preprocessing, being a crucial step for any Machine Learning task, is particularly important in the remote sensing domain due to the overwhelming amount of raw, unlabeled data continuously gathered from multiple remote sensing missions. However a significant part of the state-of-the-art focuses on scenarios with full access to labeled training data with relatively balanced class distributions. This thesis focuses on the challenges found in automatic LULC classification tasks, specifically in data preprocessing tasks. We focus on the development of novel Active Learning (AL) and imbalanced learning techniques, to improve ML performance in situations with limited training data and/or the existence of rare classes. We also show that much of the contributions presented are not only successful in remote sensing problems, but also in various other multidisciplinary classification problems. The work presented in this thesis used open access datasets to test the contributions made in imbalanced learning and AL. All the data pulling, preprocessing and experiments are made available at https://github.com/joaopfonseca/publications. The algorithmic implementations are made available in the Python package ml-research at https://github.com/joaopfonseca/ml-research

Détection de changement par fusion d'images de télédétection de résolutions et modalités différentes

La détection de changements dans une scène est l’un des problèmes les plus complexes en télédétection. Il s’agit de détecter des modifications survenues dans une zone géographique donnée par comparaison d’images de cette zone acquises à différents instants. La comparaison est facilitée lorsque les images sont issues du même type de capteur c’est-à-dire correspondent à la même modalité (le plus souvent optique multi-bandes) et possèdent des résolutions spatiales et spectrales identiques. Les techniques de détection de changements non supervisées sont, pour la plupart, conçues spécifiquement pour ce scénario. Il est, dans ce cas, possible de comparer directement les images en calculant la différence de pixels homologues, c’est-à-dire correspondant au même emplacement au sol. Cependant, dans certains cas spécifiques tels que les situations d’urgence, les missions ponctuelles, la défense et la sécurité, il peut s’avérer nécessaire d’exploiter des images de modalités et de résolutions différentes. Cette hétérogénéité dans les images traitées introduit des problèmes supplémentaires pour la mise en œuvre de la détection de changements. Ces problèmes ne sont pas traités par la plupart des méthodes de l’état de l’art. Lorsque la modalité est identique mais les résolutions différentes, il est possible de se ramener au scénario favorable en appliquant des prétraitements tels que des opérations de rééchantillonnage destinées à atteindre les mêmes résolutions spatiales et spectrales. Néanmoins, ces prétraitements peuvent conduire à une perte d’informations pertinentes pour la détection de changements. En particulier, ils sont appliqués indépendamment sur les deux images et donc ne tiennent pas compte des relations fortes existant entre les deux images. L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes de détection de changements qui exploitent au mieux l’information contenue dans une paire d’images observées, sans condition sur leur modalité et leurs résolutions spatiale et spectrale. Les restrictions classiquement imposées dans l’état de l’art sont levées grâce à une approche utilisant la fusion des deux images observées. La première stratégie proposée s’applique au cas d’images de modalités identiques mais de résolutions différentes. Elle se décompose en trois étapes. La première étape consiste à fusionner les deux images observées ce qui conduit à une image de la scène à haute résolution portant l’information des changements éventuels. La deuxième étape réalise la prédiction de deux images non observées possédant des résolutions identiques à celles des images observées par dégradation spatiale et spectrale de l’image fusionnée. Enfin, la troisième étape consiste en une détection de changements classique entre images observées et prédites de mêmes résolutions. Une deuxième stratégie modélise les images observées comme des versions dégradées de deux images non observées caractérisées par des résolutions spectrales et spatiales identiques et élevées. Elle met en œuvre une étape de fusion robuste qui exploite un a priori de parcimonie des changements observés. Enfin, le principe de la fusion est étendu à des images de modalités différentes. Dans ce cas où les pixels ne sont pas directement comparables, car correspondant à des grandeurs physiques différentes, la comparaison est réalisée dans un domaine transformé. Les deux images sont représentées par des combinaisons linéaires parcimonieuses des éléments de deux dictionnaires couplés, appris à partir des données. La détection de changements est réalisée à partir de l’estimation d’un code couplé sous condition de parcimonie spatiale de la différence des codes estimés pour chaque image. L’expérimentation de ces différentes méthodes, conduite sur des changements simulés de manière réaliste ou sur des changements réels, démontre les avantages des méthodes développées et plus généralement de l’apport de la fusion pour la détection de changement

Book of short Abstracts of the 11th International Symposium on Digital Earth

The Booklet is a collection of accepted short abstracts of the ISDE11 Symposium