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 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

인류발생적 건강위협 인자가 인체건강에 미치는 영향력의 공간적 변동 탐색: 원격탐사 데이터에 대한 ESDA적 접근

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 사범대학 사회교육과(지리전공), 2019. 2. 이상일.The distribution pattern of disease and health care delivery are the two major strands of health geography. A great deal of resources and geographic analytical techniques have been utilized to conduct research on these two principal concerns. Due to the abundant information and the wide spatiotemporal scale, remote sensing has been widely applied in the studies of health geography since the 1970s. By using remotely sensed data, the main objective of this study is to explore spatial variations in the influences of health-threatening anthropogenic factors on human health under the exploratory spatial data analysis (ESDA) framework. Diverse remote sensing data from Landsat 8 and the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) have been utilized in this study to extract potential health-threatening anthropogenic. In these two examples, the man-made impervious surface (IMS) and the exposure to artificial nighttime light (NTL) have been extracted as the most representative potential health-threatening anthropogenic factors. Meanwhile, the discomfort index (DI) and non-accident mortality as well as the prevalence of breast cancer were considered as potential public health outcomes influenced by those factors. Based on this, the distributive characteristics of potential health-threatening anthropogenic factors as well as their possible health outcomes and the spatial co-pattern detection between the two variables have been firstly analyzed. Results show that the potential health-threatening anthropogenic factors have a tendency to concentrate in urban area, while their possible health outcomes have various spatial distributive features. These two variables tend to have a positive spatial association. Next, spatial variations in the influences of health-threatening anthropogenic factors on human health has been estimated by spatial regression analysis. The results indicate that man-made IMS and NTL are the main influencing factors for the increase of the DI value and the increase of the breast cancer prevalence rate.질병과 보건서비스 제공의 공간적 분포는 보건지리학의 두 가지 주요 주제이다. 두 가지 주요 관심사에 관한 연구를 수행하기 위해 많은 자료와 공간적 분석 기법들이 사용되어 왔다. 그 중에 원격탐사 기술은 다양한 정보와 광범위한 시·공간적 스케일의 장점으로 인해 1970년대 이후 보건지리학에서 널리 사용되어 왔다. 본 연구는 탐색적 공간 데이터 분석(exploratory spatial data analysis, ESDA)의 관점에서 원격탐사 데이터를 사용하여 잠재적인 인류발생적 건강위협 인자가 인체 건강에 미치는 영향에 있어서의 공간 변동을 파악하고자 한다. 이 연구에서는 잠재적인 인류발생적 건강위협 인자를 추출하기 위해 Landsat 8과 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 로부터 얻어진 다양한 원격탐사 데이터를 사용하였다. 두 가지 위성영상 자료에서 잠재적인 인류발생적 건강위협 인자를 추출한 결과, 인공 불투수면(impervious surface, IMS)과 인공 야간 조명(nighttime light, NTL)에 대한 노출이 가장 대표적인 인자로 추출되었다. 한편, 불쾌지수(discomfort index, DI), 비사고 사망률, 그리고 유방암 유병률은 이들 요인들에 의해 영향을 받는 잠재적인 건강 결과로 여겨진다. 이를 바탕으로 본 연구는 우선 잠재적인 인류발생적 건강위협 인자와 건강결과의 공간적 분포 특성 및 공간적 연관성을 파악하였다. 그 결과, 잠재적인 인류발생적 건강위협 인자들은 도시 지역에 집중되는 경향이 있는 반면, 건강결과는 다양한 공간적 분포 특징들을 가진 것으로 나타났다. 그리고 공간적 연관성에 있어 이들 두 변수들은 양(+)의 공간적 상관관계를 갖는 경향을 보였다. 다음으로 본 연구는 공간회귀분석을 이용하여 인류발생적 건강위협 인자가 건강에 미치는 영향력에 대한 공간적 변동을 분석하였다. 분석 결과, 인공 불투수면과 야간 불빛은 불쾌지수 및 유방암 유병률 증가의 주된 요인으로 파악되었다.Abstract i Chapter 1. Introduction 1 1.1 General backgrounds 1 1.2 The main objectives 3 1.3 The outline of this study 5 Chapter 2. Theoretical Underpinnings and Research Design 9 2.1 Health geography, remote sensing, and spatial statistics 9 2.1.1 Health geography 9 2.1.2 Remote sensing techniques in health geography 11 2.1.3 Spatial statistical approach to health geography 14 2.2 Main concepts in this study 18 2.2.1 Anthropogenic factors 18 2.2.2 Exploratory spatial data analysis 20 2.3 Research Design 28 2.3.1 Health-threatening anthropogenic factors 28 2.3.2 Possible health outcomes 30 Chapter 3. Man-made Impervious Surface and Its Potential Heat-related Threats to Public Health 32 3.1 Introduction 32 3.2 Materials and Methods 35 3.2.1 Data 35 3.2.2 Methods 40 3.3 Analytical results 46 3.3.1 Spatiotemporal distribution of man-made IMS 46 3.3.2 Spatial distribution of health-threatening risk 51 3.3.3 Detection of the co-pattern between man-made IMS with DI value and the non-accident mortality 57 3.4 Discussions and conclusions 64 Chapter 4. Exposure to Nighttime Light and Its Potential Hormone-related Threats to Public Health 68 4.1 Introduction 68 4.2 Materials and Methods 71 4.2.1 Data 71 4.2.2 Methods 76 4.3 Analytical results 77 4.3.1 Human exposure to NTL 77 4.3.2 Spatiotemporal distribution of the breast cancer prevalence rate 80 4.3.3 Detection of the co-pattern between human exposure to NTL and the prevalence of breast cancer 84 4.4 Discussions and conclusions 92 Chapter 5. The Influences of Health-threatening Factors on Human Health 96 5.1 Introduction 96 5.2 The influence of man-made IMS on the DI value 96 5.2.1 Model description 97 5.2.2 Analytical results 98 5.3 The influence of man-made IMS on the non-accident mortality 101 5.3.1 Model description 101 5.3.2 Analytical results 102 5.4 The influence of NTL on the breast cancer prevalence 105 5.4.1 Model description 105 5.4.2 Analytical results 106 5.5 Discussions and conclusions 109 Chapter 6. General Conclusions and Discussions 112 Bibliography 117 Appendix 136 Appendix 1: The distribution of regression coefficients in the model on the DI value 136 Appendix 2: The distribution of regression coefficients in the model on the non-accident mortality 137 Appendix 3: The distribution of regression coefficients in the model on the breast cancer prevalence rate (significant coefficients) 138 국문초록 139 中文摘要 141Docto

Improving landslide detection from airborne laser scanning data using optimized Dempster-Shafer

© 2018 by the authors. A detailed and state-of-the-art landslide inventory map including precise landslide location is greatly required for landslide susceptibility, hazard, and risk assessments. Traditional techniques employed for landslide detection in tropical regions include field surveys, synthetic aperture radar techniques, and optical remote sensing. However, these techniques are time consuming and costly. Furthermore, complications arise for the generation of accurate landslide location maps in these regions due to dense vegetation in tropical forests. Given its ability to penetrate vegetation cover, high-resolution airborne light detection and ranging (LiDAR) is typically employed to generate accurate landslide maps. The object-based technique generally consists of many homogeneous pixels grouped together in a meaningful way through image segmentation. In this paper, in order to address the limitations of this approach, the final decision is executed using Dempster-Shafer theory (DST) rule combination based on probabilistic output from object-based support vector machine (SVM), random forest (RF), and K-nearest neighbor (KNN) classifiers. Therefore, this research proposes an efficient framework by combining three object-based classifiers using the DST method. Consequently, an existing supervised approach (i.e., fuzzy-based segmentation parameter optimizer) was adopted to optimize multiresolution segmentation parameters such as scale, shape, and compactness. Subsequently, a correlation-based feature selection (CFS) algorithm was employed to select the relevant features. Two study sites were selected to implement the method of landslide detection and evaluation of the proposed method (subset "A" for implementation and subset "B" for the transferrable). The DST method performed well in detecting landslide locations in tropical regions such as Malaysia, with potential applications in other similarly vegetated regions

Laboratory-based spectral data acquisition of roof materials

Roof characteristics such as material type and their properties information are essential to integrating urban agriculture (UA), rainwater harvesting systems (RWHS), and energy systems on roofs. Roof materials can be identified from their spectral signatures. However, this identification requires a priori knowledge of the materials’ spectral characteristics. The main perspective of this work is the future use of spectral data for roof classification. A common practice in mapping materials is the use of spectral libraries. In this regard, this work describes a novel framework for laboratory-based spectral data acquisition. The reflectance data of common, recently introduced (plastics and metals), and representative roof materials from the Mediterranean region were obtained. Data acquisition was conducted in a laboratory under controlled conditions using a high-spatial-resolution (HSR) sensor, which is usually used for airborne surveys. Large variations in the spectral reflectance data were observed due to the composition of the roof material. Flat spectral signatures were found for fibre cement, concrete, gravels and some metals, especially from the near-infrared (NIR) spectral region. Colour and surface finish greatly influence the visible (VIS) spectral range. It was confirmed that the view angle did not modify the spectral shapes. A collection of 39 spectral data of roof materials (ceramics, concrete, fibre cement, metals, plastics, paints, stone, and wood) were compiled into a spectral library that is available online.This work is part of the Fertilecity II project supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (CTM2016-75772-C3-3-R and CTM2016-75772-C3-1-R, AEI/FEDER, UE); from the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities; through the María de Maeztu program for Units of Excellence (MDM-2015-0552). Authors want to thank to the University of Guadalajara (Mexico) for awarding a research scholarship to Perla Zambrano-Prado, and to the reviewers for their valuable comments.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

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

Vegetation detection and terrain classification for autonomous navigation

Diese Arbeit beleuchtet sieben neuartige Ansätze aus zwei Bereichen der maschinellen Wahrnehmung: Erkennung von Vegetation und Klassifizierung von Gelände. Diese Elemente bilden den Kern eines jeden Steuerungssystems für effiziente, autonome Navigation im Außenbereich. Bezüglich der Vegetationserkennung, wird zuerst ein auf Indizierung basierender Ansatz beschrieben (1), der die reflektierenden und absorbierenden Eigenschaften von Pflanzen im Bezug auf sichtbares und nah-infrarotes Licht auswertet. Zweitens wird eine Fusionmethode von 2D/3D Merkmalen untersucht (2), die das menschliche System der Vegetationserkennung nachbildet. Zusätzlich wird ein integriertes System vorgeschlagen (3), welches die visuelle Wahrnehmung mit multi-spektralen Methoden ko mbiniert. Aufbauend auf detaillierten Studien zu Farb- und Textureigenschaften von Vegetation wird ein adaptiver selbstlernender Algorithmus eingeführt der robust und schnell Pflanzen(bewuchs) erkennt (4). Komplettiert wird die Vegetationserkennung durch einen Algorithmus zur Befahrbarkeitseinschätzung von Vegetation, der die Verformbarkeit von Pflanzen erkennt. Je leichter sich Pflanzen bewegen lassen, umso größer ist ihre Befahrbarkeit. Bezüglich der Geländeklassifizierung wird eine struktur-basierte Methode vorgestellt (6), welche die 3D Strukturdaten einer Umgebung durch die statistische Analyse lokaler Punkte von LiDAR Daten unterstützt. Zuletzt wird eine auf Klassifizierung basierende Methode (7) beschrieben, die LiDAR und Kamera-Daten kombiniert, um eine 3D Szene zu rekonstruieren. Basierend auf den Vorteilen der vorgestellten Algorithmen im Bezug auf die maschinelle Wahrnehmung, hoffen wir, dass diese Arbeit als Ausgangspunkt für weitere Entwicklung en von zuverlässigen Erkennungsmethoden dient.This thesis introduces seven novel contributions for two perception tasks: vegetation detection and terrain classification, that are at the core of any control system for efficient autonomous navigation in outdoor environments. Regarding vegetation detection, we first describe a vegetation index-based method (1), which relies on the absorption and reflectance properties of vegetation to visual light and near-infrared light, respectively. Second, a 2D/3D feature fusion (2), which imitates the human visual system in vegetation interpretation, is investigated. Alternatively, an integrated vision system (3) is proposed to realise our greedy ambition in combining visual perception-based and multi-spectral methods by only using a unit device. A depth study on colour and texture features of vegetation has been carried out, which leads to a robust and fast vegetation detection through an adaptive learning algorithm (4). In addition, a double-check of passable vegetation detection (5) is realised, relying on the compressibility of vegetation. The lower degree of resistance vegetation has, the more traversable it is. Regarding terrain classification, we introduce a structure-based method (6) to capture the world scene by inferring its 3D structures through a local point statistic analysis on LiDAR data. Finally, a classification-based method (7), which combines the LiDAR data and visual information to reconstruct 3D scenes, is presented. Whereby, object representation is described more details, thus enabling an ability to classify more object types. Based on the success of the proposed perceptual inference methods in the environmental sensing tasks, we hope that this thesis will really serve as a key point for further development of highly reliable perceptual inference methods

Assessing, monitoring and mapping forest resources in the Blue Nile Region of Sudan using an object-based image analysis approach

Following the hierarchical nature of forest resource management, the present work focuses on the natural forest cover at various abstraction levels of details, i.e. categorical land use/land cover (LU/LC) level and a continuous empirical estimation of local operational level. As no single sensor presently covers absolutely all the requirements of the entire levels of forest resource assessment, multisource imagery (i.e. RapidEye, TERRA ASTER and LANDSAT TM), in addition to other data and knowledge have been examined. To deal with this structure, an object-based image analysis (OBIA) approach has been assessed in the destabilized Blue Nile region of Sudan as a potential solution to gather the required information for future forest planning and decision making. Moreover, the spatial heterogeneity as well as the rapid changes observed in the region motivates the inspection for more efficient, flexible and accurate methods to update the desired information. An OBIA approach has been proposed as an alternative analysis framework that can mitigate the deficiency associated with the pixel-based approach. In this sense, the study examines the most popular pixel-based maximum likelihood classifier, as an example of the behavior of spectral classifier toward respective data and regional specifics. In contrast, the OBIA approach analyzes remotely sensed data by incorporating expert analyst knowledge and complimentary ancillary data in a way that somehow simulates human intelligence for image interpretation based on the real-world representation of the features. As the segment is the basic processing unit, various combinations of segmentation criteria were tested to separate similar spectral values into groups of relatively homogeneous pixels. At the categorical subtraction level, rules were developed and optimum features were extracted for each particular class. Two methods were allocated (i.e. Rule Based (RB) and Nearest Neighbour (NN) Classifier) to assign segmented objects to their corresponding classes. Moreover, the study attempts to answer the questions whether OBIA is inherently more precise at fine spatial resolution than at coarser resolution, and how both pixel-based and OBIA approaches can be compared regarding relative accuracy in function of spatial resolution. As anticipated, this work emphasizes that the OBIA approach is can be proposed as an advanced solution particulary for high resolution imagery, since the accuracies were improved at the different scales applied compare with those of pixel-based approach. Meanwhile, the results achieved by the two approaches are consistently high at a finer RapidEye spatial resolution, and much significantly enhanced with OBIA. Since the change in LU/LC is rapid and the region is heterogeneous as well as the data vary regarding the date of acquisition and data source, this motivated the implementation of post-classification change detection rather than radiometric transformation methods. Based on thematic LU/LC maps, series of optimized algorithms have been developed to depict the dynamics in LU/LC entities. Therefore, detailed change “from-to” information classes as well as changes statistics were produced. Furthermore, the produced change maps were assessed, which reveals that the accuracy of the change maps is consistently high. Aggregated to the community-level, social survey of household data provides a comprehensive perspective additionally to EO data. The predetermined hot spots of degraded and successfully recovered areas were investigated. Thus, the study utilized a well-designed questionnaire to address the factors affecting land-cover dynamics and the possible solutions based on local community's perception. At the operational structural forest stand level, the rationale for incorporating these analyses are to offer a semi-automatic OBIA metrics estimates from which forest attribute is acquired through automated segmentation algorithms at the level of delineated tree crowns or clusters of crowns. Correlation and regression analyses were applied to identify the relations between a wide range of spectral and textural metrics and the field derived forest attributes. The acquired results from the OBIA framework reveal strong relationships and precise estimates. Furthermore, the best fitted models were cross-validated with an independent set of field samples, which revealed a high degree of precision. An important question is how the spatial resolution and spectral range used affect the quality of the developed model this was also discussed based on the different sensors examined. To conclude, the study reveals that the OBIA has proven capability as an efficient and accurate approach for gaining knowledge about the land features, whether at the operational forest structural attributes or categorical LU/LC level. Moreover, the methodological framework exhibits a potential solution to attain precise facts and figures about the change dynamics and its driving forces.Da das Waldressourcenmanagement hierarchisch strukturiert ist, beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der natürlichen Waldbedeckung auf verschiedenen Abstraktionsebenen, das heißt insbesondere mit der Ebene der kategorischen Landnutzung / Landbedeckung (LU/LC) sowie mit der kontinuierlichen empirischen Abschätzung auf lokaler operativer Ebene. Da zurzeit kein Sensor die Anforderungen aller Ebenen der Bewertung von Waldressourcen und von Multisource-Bildmaterialien (d.h. RapidEye, TERRA ASTER und LANDSAT TM) erfüllen kann, wurden zusätzlich andere Formen von Daten und Wissen untersucht und in die Arbeit mit eingebracht. Es wurde eine objekt-basierte Bildanalyse (OBIA) in einer destabilisierten Region des Blauen Nils im Sudan eingesetzt, um nach möglichen Lösungen zu suchen, erforderliche Informationen für die zukünftigen Waldplanung und die Entscheidungsfindung zu sammeln. Außerdem wurden die räumliche Heterogenität, sowie die sehr schnellen Änderungen in der Region untersucht. Dies motiviert nach effizienteren, flexibleren und genaueren Methoden zu suchen, um die gewünschten aktuellen Informationen zu erhalten. Das Konzept von OBIA wurde als Substitution-Analyse-Rahmen vorgeschlagen, um die Mängel vom früheren pixel-basierten Konzept abzumildern. In diesem Sinne untersucht die Studie die beliebtesten Maximum-Likelihood-Klassifikatoren des pixel-basierten Konzeptes als Beispiel für das Verhalten der spektralen Klassifikatoren in dem jeweiligen Datenbereich und der Region. Im Gegensatz dazu analysiert OBIA Fernerkundungsdaten durch den Einbau von Wissen des Analytikers sowie kostenlose Zusatzdaten in einer Art und Weise, die menschliche Intelligenz für die Bildinterpretation als eine reale Darstellung der Funktion simuliert. Als ein Segment einer Basisverarbeitungseinheit wurden verschiedene Kombinationen von Segmentierungskriterien getestet um ähnliche spektrale Werte in Gruppen von relativ homogenen Pixeln zu trennen. An der kategorische Subtraktionsebene wurden Regeln entwickelt und optimale Eigenschaften für jede besondere Klasse extrahiert. Zwei Verfahren (Rule Based (RB) und Nearest Neighbour (NN) Classifier) wurden zugeteilt um die segmentierten Objekte der entsprechenden Klasse zuzuweisen. Außerdem versucht die Studie die Fragen zu beantworten, ob OBIA in feiner räumlicher Auflösung grundsätzlich genauer ist als eine gröbere Auflösung, und wie beide, das pixel-basierte und das OBIA Konzept sich in einer relativen Genauigkeit als eine Funktion der räumlichen Auflösung vergleichen lassen. Diese Arbeit zeigt insbesondere, dass das OBIA Konzept eine fortschrittliche Lösung für die Bildanalyse ist, da die Genauigkeiten - an den verschiedenen Skalen angewandt - im Vergleich mit denen der Pixel-basierten Konzept verbessert wurden. Unterdessen waren die berichteten Ergebnisse der feineren räumlichen Auflösung nicht nur für die beiden Ansätze konsequent hoch, sondern durch das OBIA Konzept deutlich verbessert. Die schnellen Veränderungen und die Heterogenität der Region sowie die unterschiedliche Datenherkunft haben dazu geführt, dass die Umsetzung von Post-Klassifizierungs- Änderungserkennung besser geeignet ist als radiometrische Transformationsmethoden. Basierend auf thematische LU/LC Karten wurden Serien von optimierten Algorithmen entwickelt, um die Dynamik in LU/LC Einheiten darzustellen. Deshalb wurden für Detailänderung "von-bis"-Informationsklassen sowie Veränderungsstatistiken erstellt. Ferner wurden die erzeugten Änderungskarten bewertet, was zeigte, dass die Genauigkeit der Änderungskarten konstant hoch ist. Aggregiert auf die Gemeinde-Ebene bieten Sozialerhebungen der Haushaltsdaten eine umfassende zusätzliche Sichtweise auf die Fernerkundungsdaten. Die vorher festgelegten degradierten und erfolgreich wiederhergestellten Hot Spots wurden untersucht. Die Studie verwendet einen gut gestalteten Fragebogen um Faktoren die die Dynamik der Änderung der Landbedeckung und mögliche Lösungen, die auf der Wahrnehmung der Gemeinden basieren, anzusprechen. Auf der Ebene des operativen strukturellen Waldbestandes wird die Begründung für die Einbeziehung dieser Analysen angegeben um semi-automatische OBIA Metriken zu schätzen, die aus dem Wald-Attribut durch automatisierte Segmentierungsalgorithmen in den Baumkronen abgegrenzt oder Cluster von Kronen Ebenen erworben wird. Korrelations- und Regressionsanalysen wurden angewandt, um die Beziehungen zwischen einer Vielzahl von spektralen und strukturellen Metriken und den aus den Untersuchungsgebieten abgeleiteten Waldattributen zu identifizieren. Die Ergebnisse des OBIA Rahmens zeigen starke Beziehungen und präzise Schätzungen. Die besten Modelle waren mit einem unabhängigen Satz von kreuz-validierten Feldproben ausgestattet, welche hohe Genauigkeiten ergaben. Eine wichtige Frage ist, wie die räumliche Auflösung und die verwendete Bandbreite die Qualität der entwickelten Modelle auch auf der Grundlage der verschiedenen untersuchten Sensoren beeinflussen. Schließlich zeigt die Studie, dass OBIA in der Lage ist, als ein effizienter und genauer Ansatz Kenntnisse über die Landfunktionen zu erlangen, sei es bei operativen Attributen der Waldstruktur oder auch auf der kategorischen LU/LC Ebene. Außerdem zeigt der methodischen Rahmen eine mögliche Lösung um präzise Fakten und Zahlen über die Veränderungsdynamik und ihre Antriebskräfte zu ermitteln

PET and PVC separation with hyperspectral Imagery

Traditional plants for plastic separation in homogeneous products employ material physical properties (for instance density). Due to the small intervals of variability of different polymer properties, the output quality may not be adequate. Sensing technologies based on hyperspectral imaging have been introduced in order to classify materials and to increase the quality of recycled products, which have to comply with specific standards determined by industrial applications. This paper presents the results of the characterization of two different plastic polymers—polyethylene terephthalate (PET) and polyvinyl chloride (PVC)—in different phases of their life cycle (primary raw materials, urban and urban-assimilated waste and secondary raw materials) to show the contribution of hyperspectral sensors in the field of material recycling. This is accomplished via near-infrared (900–1700 nm) reflectance spectra extracted from hyperspectral images acquired with a two-linear-spectrometer apparatus. Results have shown that a rapid and reliable identification of PET and PVC can be achieved by using a simple two near-infrared wavelength operator coupled to an analysis of reflectance spectra. This resulted in 100% classification accuracy. A sensor based on this identification method appears suitable and inexpensive to build and provides the necessary speed and performance required by the recycling industry

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