Earth Science Deep Learning: Applications and Lessons Learned

Deep learning has revolutionized computer vision and natural language processing with various algorithms scaled using high-performance computing. At the NASA Marshall Space Flight Center (MSFC), the Data Science and Informatics Group (DSIG) has been using deep learning for a variety of Earth science applications. This paper provides examples of the applications and also addresses some of the challenges that were encountered

Birds Eye View on Analytics from Operational NASA Data Centers Perspective

No abstract availabl

Rice crop classification and yield estimation using multi-temporal sentinel-2 data: a case study of Terai districts of Nepal

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master of Science in Geospatial TechnologiesCrop monitoring, especially in developing countries, can improve food production, address food security issues, and support sustainable development goals. Crop type mapping and yield estimation are the two major aspects of crop monitoring that remain challenging due to the problem of timely and adequate data availability. Existing approaches rely on ground-surveys and traditional means which are time-consuming and costly. In this context, we introduce the use of freely available Sentinel-2 (S2) imagery with high spatial, spectral and temporal resolution to classify crop and estimate its yield through a deep learning approach. In particular, this study uses patch-based 2D and 3D Convolutional Neural Network (CNN) algorithms to map rice crop and predict its yield in the Terai districts of Nepal. Firstly, the study reviews the existing state-of-art technologies in this field and selects suitable CNN architectures. Secondly, the selected architectures are implemented and trained using S2 imagery, groundtruth and auxiliary data in addition for yield estimation.We also introduce a variation in the chosen 3D CNN architecture to enhance its performance in estimating rice yield. The performance of the models is validated and then evaluated using performance metrics namely overall accuracy and F1-score for classification and Root Mean Squared Error (RMSE) for yield estimation. In consistency with the existing works, the results demonstrate recommendable performance of the models with remarkable accuracy, indicating the suitability of S2 data for crop mapping and yield estimation in developing countries. Reproducibility self-assessment (https://osf.io/j97zp/): 2, 2, 2, 1, 2 (input data, preprocessing, methods, computational environment, results)

Enhancing Landsat time series through multi-sensor fusion and integration of meteorological data

Over 50 years ago, the United States Interior Secretary, Stewart Udall, directed space agencies to gather "facts about the natural resources of the earth." Today global climate change and human modification make earth observations from all variety of sensors essential to understand and adapt to environmental change. The Landsat program has been an invaluable source for understanding the history of the land surface, with consistent observations from the Thematic Mapper (TM) and Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) sensors since 1982. This dissertation develops and explores methods for enhancing the TM/ETM+ record by fusing other data sources, specifically, Landsat 8 for future continuity, radar data for tropical forest monitoring, and meteorological data for semi-arid vegetation dynamics. Landsat 8 data may be incorporated into existing time series of Landsat 4-7 data for applications like change detection, but vegetation trend analysis requires calibration, especially when using the near-infrared band. The improvements in radiometric quality and cloud masking provided by Landsat 8 data reduce noise compared to previous sensors. Tropical forests are notoriously difficult to monitor with Landsat alone because of clouds. This dissertation developed and compared two approaches for fusing Synthetic Aperture Radar (SAR) data from the Advanced Land Observation Satellite (ALOS-1) with Landsat in Peru, and found that radar data increased accuracy of deforestation. Simulations indicate that the benefit of using radar data increased with higher cloud cover. Time series analysis of vegetation indices from Landsat in semi-arid environments is complicated by the response of vegetation to high variability in timing and amount of precipitation. We found that quantifying dynamics in precipitation and drought index data improved land cover change detection performance compared to more traditional harmonic modeling for grasslands and shrublands in California. This dissertation enhances the value of Landsat data by combining it with other data sources, including other optical sensors, SAR data, and meteorological data. The methods developed here show the potential for data fusion and are especially important in light of recent and upcoming missions, like Sentinel-1, Sentinel-2, and NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar (NISAR)

Extracting surface water bodies from sentinel-2 imagery using convolutional neural networks

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial TechnologiesWater is an integral part of eco-system with significant role in human life. It is immensely mobilized natural resource and hence it should be monitored continuously. Water features extracted from satellite images can be utilized for urban planning, disaster management, geospatial dataset update and similar other applications. In this research, surface water features from Sentinel-2 (S2) images were extracted using state-of-the-art approaches of deep learning. Performance of three proposed networks from different research were assessed along with baseline model. In addition, two existing but novel architects of Convolutional Neural Network (CNN) namely; Densely Convolutional Network (DenseNet) and Residual Attention Network (AttResNet) were also implemented to make comparative study of all the networks. Then dense blocks, transition blocks, attention block and residual block were integrated to propose a novel network for water bodies extraction. Talking about existing networks, our experiments suggested that DenseNet was the best network among them with highest test accuracy and recall values for water and non water across all the experimented patch sizes. DenseNet achieved the test accuracy of 89.73% with recall values 85 and 92 for water and non water respectively at the patch size of 16. Then our proposed network surpassed the performance of DenseNet by reaching the test accuracy of 90.29% and recall values 86 and 93 for water and non water respectively. Moreover, our experiments verified that neural network were better than index-based approaches since the index-based approaches did not perform well to extract riverbanks, small water bodies and dried rivers. Qualitative analysis seconded the findings of quantitative analysis. It was found that the proposed network was successful in creating attention aware features of water pixels and diminishing urban, barren and non water pixels. All in all, it was concluded that the objectives of the research were met successfully with the successful proposition of a new network

Cloud Detection And Information Cloning Technique For Multi Temporal Satellite Images

Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017Thesis (Ph.D.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2017Uzaktan algılanmış uydu görüntülerinde atmosfer etkilerinden kaynaklı olarak ortaya çıkan bölgesel bulutlar ve bu bulutların gölgeleri, yapılan çalışmalarda problem oluşturan temel gürültü kaynaklarındandır. Değişim analizi, NDVI hesaplama gibi önemli dijital işlemlerde bulut ve gölge bölgeleri, genel olarak yanıltıcı sonuçlar veren bölgeler olduğundan dijital işlemler çoğu zaman bu alanlar maskelenerek gerçekleştirilmektedir. Bu problem birçok çalışmada aynı bölgeden farklı zamanlarda elde edilmiş uydu görüntüleri ile mozaikleme yapılarak aşılmıştır. Ancak, mozaikleme sırasında oluşan spektral ve dokusal bozulmalar çalışmaları olumsuz etkilemektedir. Görüntünün çekilme anına bir daha dönülemeyeceğinden, bulutsuz bir görüntü elde etmek önemli bir süreç haline gelmektedir. Google Earth gibi sık kullanılan harita araçları aynı bölgeye ait çekilmiş birçok görüntü kullanarak bu görüntülerin ortalamalarından bulutsuz mozaikler elde ederek kullanıcılara sunmaktadır. Bu çalışmada bulutlu görüntüler çok zamanlı bulutsuz görüntülerden klonlama yapılarak bulutsuz hale getirilecektir. Diğer benzer çalışmalara ek olarak, klonlama süreci bir fotoğraf düzenleme işleminden öte görüntünün spektral özellikleri kullanılarak gerçekleştirilerek en yakın tarih ve spektral benzerlik göz önünde bulundurularak bulutsuz görüntü elde edilecektir. Üretilen bulutsuz görüntüde oluşan kenar bozulma etkileri çeşitli filtreler ile azaltılacaktır. Geliştirilen yöntem farklı zamanlarda çekilmiş Landsat-8 uydu görüntüleri ile test edilmiştir. Görüntüde bulunan bulutların belirlenmesi, bulut klonlama işleminin gerçekleştirilmesi için ilk aşama ve doğruluğu direkt olarak klonlama doğruluğu etkileyen bir süreçtir. Bulutların oluşturduğu parlaklık ve gölgelerinin oluşturduğu kararmalar birçok veri analizini olumsuz etkilemektedir. Bu etkiler, atmosferik düzeltmede oluşacak zorluklar, NDVI değerlerinin yükselmesi, sınıflandırmadaki hatalar ve değişim analizinin yanlış gerçekleştirilmesi şeklinde olabilir. Tüm bu etkilerin doğrultusunda, uzaktan algılama görüntülerinde bulutlar ve gölgeleri önemli bir gürültü kaynağı olduğundan bunların dijital işlemlerden önceki ilk aşamada belirlenmesi önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Landsat-8 görüntüleri kullanılarak ve mevcut ısıl bantların da yardımıyla, bulut ve gölgelerinin belirlenmesi için bölütleme tabanlı bir kural dizisi ile uygulanan bir yöntem önerilmiş ve test edilmiştir. Çalışmaya temel olan bulut belirleme algoritması, ACCA ve Fmask algoritmalarının geliştirilmiş, sadeleştirilmiş, otomatize edilmiş ve bölütleme tabanlı uyarlanmış bir sürümü olarak değerlendirilebilir . Bu yöntem sayesinde, spektral özellikler ve geometrik özellikler bir arada kullanılarak Landsat 8 görüntülerinden bulut ve bulut gölgeleri belirlenmiştir. Spektral ve geometrik özelliklerin yanı sıra Landsat ısıl bant verileri ile, bulut-gölge ve soğuk yüzey (kar, buz) ayırımı güçlendirilmiştir. Komşuluk ilişkileri kullanılarak, belirlenen bulut alanları etrafındaki bulut gölgelerinin belirleme doğruluğu arttırılmıştır. Geliştirilen algoritma, dört farklı bölge için farklı zamanlarda çekilmiş Landsat görüntüleri üzerinde test edilerek değerlendirilmiştir. Bulut belirleme algoritmasında temel olarak Landsat 8 görüntülerinin OLI ve ısıl bantları kullanılmaktadır. Landsat-8 verileri, DN değerler olarak işlenmemiş halde sağlanmaktadır. Bu veriler, Landsat verileri ile birlikte gelen meta veri dosyasında (MTL) verilen oranlama katsayıları ile atmosfer üstü yansıtım değerlerine ve radyans değerlerine dönüştürülebilmektedir. Böylece veriler fiziksel anlamı olan birimlere dönüştürülmüş olur. Meta veri dosyasında sağlanan ısıl bant katsayıları ile ısıl bant verileri, parlaklık sıcaklığı bilgisine dönüştürülebilmektedir. OLI bantları atmosfer üstü yansıtım değerlerine (ToA), ısıl bantlar ise parlaklık sıcaklığına dönüştürülerek algoritmada kullanılmıştır. Yansıtım değerlerine dönüştürülen görüntülerde bulut alanlarının belirlenmesi için öncelikle bölütleme algoritması ile görüntü süper-piksellere ayrılmış ve kural tabanlı bir sınıflandırma dizisi uygulanarak bulut alanları görüntü üzerinden belirlenmiştir. Bulut alanlarının belirlenmesinden sonra, spektral testler ve bulut alanlarının komşuluk ilişkileri değerlendirilerek bulut gölgesi alanları da belirlenmiştir. Süper pikseller, pikselleri anlamlı gruplar halinde birleştirerek, piksel grupları oluşturmak için kullanılmaktadır. Görüntüdeki aynı bilgiye sahip olan piksellerin birleştirilmesi ile görüntü işleme amaçlı işlemlerin hızı da yüksek oranda artmaktadır. K-ortalamalar (K-means) yönteminin mekânsal özelliklerini de kullanan bir uyarlamasını temel alarak süper pikselleri üreten SLIC algoritması da bu amaçla kullanılan etkin yöntemlerden biridir. Bulut süper piksellerinin üretilmesinde SLIC yöntemi kullanılmıştır. Görüntülerden bulut alanlarının belirlenmesi için, bulutların spektral karakteristiğinin belirlenmesi ile işleme başlanmıştır. Görüntü üzerinden toplanan bulut noktalarının spektral imzaları karşılaştırılmıştır. Algoritma bu imzalar temel alınarak geliştirilmiştir. Bulut özelliklerine benzer şekilde, bulut gölgesi alanlarının sınıflandırılmasında da, görüntü üzerinden toplanan bulut noktalarının spektral imzalarının yorumlanmasını temel alan bir yöntem ile ısıl bandı devre dışı bırakan bir bant oranlama indeksi geliştirilmiştir. Bu indeks ile gölge alanlarının değeri diğer arazi örtüsü özelliklerinden keskin bir şekilde ayrıldığından eşik değeri belirlenmesi dinamik olarak gerçekleştirilebilmektedir. İkinci olarak, farklı gölge alanlarının, bulut gölgeleri ile karışmasını önlemek amacıyla görüntü özniteliklerinden olan güneş azimut açısı kullanılarak tüm bulut bölgelerinin bu açı ile doğru orantılı şekilde belli bir uzaklıkta izdüşümü alınmıştır. Bu izdüşüm alanlar, potansiyel gölge alanlarını ifade etmektedir. Gölge alan belirleme indeksi sonucu ile bu izdüşüm alanların kesişimi final gölge bölgelerinin sınıflandırılmasında kullanılmıştır Bulut ve gölgelerinin belirlenmesi, uzaktan algılamada uzun zamandır üzerinde çalışılan ve birçok yöntemin geliştirildiği bir konudur. Bu yöntemler kimi zaman yeterli doğrulukta sonuçlar verirken, kimi zaman da yeterli doğruluğu sağlayamamaktadır. Piksel tabanlı yöntemlerin yanı sıra, görüntüyü süper-piksellere ayıran bölütleme tabanlı yöntemlerin bulut ve gölge belirlemede kullanılması yeni bir konudur. Bu şekilde, görüntü, homojen özellikler sergileyen piksel gruplarına ayrılarak, hem hesaplama gücü azaltılmakta, hem de nesne tabanlı bir yaklaşım sergilendiğinden, sınıflandırılması hedeflenen özellikler geometrik karakteristikleri bakımından etkin bir şekilde görüntü üzerinden elde edilebilmektedir. Bu çalışmada geliştirilen bulut ve gölge belirleme algoritmaları ile bölütleme tabanlı bir yaklaşım bu kapsamda uygulanmıştır. İlk aşamada elde edilen süper-piksellerin doğruluğu sınıflandırma doğruluğunu doğrudan etkilemektedir. Bu nedenle küçük bir ölçek parametresi seçilerek süper-piksellerin boyutları küçük tutulmuş ve piksel gruplamaları homojen tutularak, heterojen süper-piksellerin oluşması olasılığı azaltılmıştır. Bulut ve gölge gibi nesneler, parlak ve koyu yansıtım değerleri nedeniyle görüntü üzerindeki spektral karakteristikleri belirgin bir şekilde oluşan özelliklerdir. Bu bilgiler esas alınarak SLIC algoritması ile etkin bir bölütleme uygulanarak bulut ve gölge alanları süper-piksellere ayrılmıştır. Spektral tabanlı bir yaklaşımla geliştirilen indeksler ile kural seti şeklinde bir yapı kurularak; parlaklık sıcaklığı, güneş açısı, NDSI, NDWI gibi özellikler de sınıflandırma kural setine eklenerek, çok kriterli bir yapıda bulut ve gölge alanları görüntü üzerinden belirlenmiştir. Burada yeni bir yaklaşım olan bulut-gölge izdüşümü yaklaşımı ile bulut ve gölge arasındaki geometrik bağıntı kullanılarak gölge sınıflandırması doğruluğu arttırılmıştır. Tüm bu sonuçlar farklı bölgelerden alınmış görüntüler üzerindeki aynı parametreler ile koşturularak, yöntemin transfer edilebilirliği test edilmiştir. ACCA, Fmask gibi algoritmaların yanında, burada geliştirilen algoritma, transfer edilebilirliği, süper-piksel tabanlı olması sebebiyle getirdiği işlem kolaylığı ve basitleştirilmiş işlem adımları ile kullanışlılığını kanıtlamıştır. Bulut ve gölge alanlarının tespitinden sonra klonlama işlemine altlık oluşturacak bulut maskeleri elde edilmiştir. Bulut alanlarının, bulutsuz görüntülerden hangisi seçilerek klonlanılmasına görüntüler arasında yapılan spektral benzerlik testleri ile karar verilmiştir. Tüm bu görüntülerin bulutlu görüntüye olan korelesyonları hesaplanarak korelasyonu en yüksek olan görüntü bilgi aktarımı için kullanılmıştır. Görüntülerin klonlanmasında, bulutlu görüntünün çekildiği tarihe en yakın 3 aylık görüntüler girdi olarak alınmıştır. Tespit edilen bulut alanları ayrı ayrı analiz edilerek, öncelikle seçilen alana yakın tarihli görüntülerde aynı bölgenin bulutsuz olup olmadığı görüntülerin kesişimleri alınarak test edilmiştir. Bu testin sonrasında bulutsuz görüntüler ile bulutlu görüntü arasında korelasyonu en yüksek görüntüden taşırma algoritması ile (Flood Fill) bilgi aktarımı yapılarak bulutsuz görüntü elde edilmiştir Görüntülerin klonlanmasından sonra oluşan kenar bozulma etkilerinin düzeltilmesi için, klonlanan bölge sınırlarına ortalama filtresi (mean filter, averaging filter) uygulanmıştır. Görüntülerin klonlanmasının ardından, üretilen bulutsuz görüntülerin yakın zaman ait bulutsuz görüntülere olan benzerliği, Yapısal Benzerlik İndeksi Yöntemi (YBIY) (Structural Similarity Index) ile test edilmiştir. YBIY iki resim arasındaki benzerliğin ölçülmesi için geliştirilmiş, Karesel Ortalama Hata’nın (KOH) geliştirilmiş bir sürümü olan ve sık kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, karşılaştırılan görüntülerden birisini mutlak doğru olarak kabul ederek, diğer görüntünün bu görüntüden sapmasını tespit etmektedir. Görüntünün kontrast ve spektral özelliklerini yanı sıra, yapısal bozulmalarını da hesaplamaya kattığından çalışma için uygun yöntem olarak belirlenmiş ve uygulanmıştır. Bulutlu görüntülerdeki bulutların giderilmesi uzaktan algılama disiplini üzerinde çalışanların uzun zamandır çalıştığı bir konudur. Sis etkisinin giderilmesi için bazı spektral yöntemler geliştirilmiş olsa da, geçirimsiz bulutların giderilmesi ancak farklı zamanlı uydu görüntülerinden bilgi aktarımı ile gerçekleşmektedir. Bu çalışmada, yapılan diğer çalışmalarda kazanılan bulut belirleme başarımının sonrasında bu bilgi kullanılarak görüntüde bulunan bulutların, aynı bölgeden çekilmiş farklı zamanlı görüntülerden bilgi aktarımı ile bulutsuz hale getirilmesi sağlanmıştır. Diğer bulutsuz görüntü elde etme yöntemlerinin yanı sıra, bulutlu alanların bulutsuz görüntülerden klonlanması sırasında, görüntülerin spektral ve yapısal özelliklerini korumak ön planda tutulmuştur. Farklı görüntü benzerlik ve görüntü kalitesi yöntemleri kullanılarak sadece görsellik önde tutulmadan spektral ve yapısal bilgiyi de koruyan bir yöntem geliştirilmiştir.One of the main sources of noises in remote sensing satellite images are regional clouds and shadows of these clouds caused by atmospheric conditions. In many studies, these clouds and shadows are masked with multitemporal images taken from the same area to decrease effects of misclassification and deficiency in different image processing techniques, such as change detection and NDVI calculation. This problem is surpassed in many studies by mosaicking with different images obtained from different acquisition dates of the same region. The main step of all these studies that cover cloud cloning or cloud detection is the detection of clouds from a satellite image. In this study, clouds and shadow patches are classified by using a spectral feature based rule set created after segmentation process of Landsat 8 image. Not only spectral characteristics but also structural parameters like pattern, area and dimension are used to detect clouds and shadows. Information of cloud projection is used to strengthen cloud shadow classification. Rule set of classification is developed within a transferable approach to reach a scene independent solution. Results are tested with different satellite images from different areas to test transferability and compared to other state-of art methods in the literature. Detection of clouds and cloud shadows features correctly is the main step of cloning procedure to create cloudless image from multitemporal image dataset. Multitemporal image dataset is used to find best image to clone cloud image. Choosing best image for cloning process is an important step for reliable cloning. Statistical and seasonal similarity tests are used to find best image to clone cloud covered image. Vector intersections are used to find cloudless images between multitemporal dataset. Flood Fill method is used to create cloudless image from cloud covered image by using information extraction from cloudless images in dataset. Accuracy of cloning process is tested by using SSIM index to find structural and spectral similarity to cloudless image. All cloning results are tested with different image from different regions to check transferability of study. This study can be regarded as a scientific approach to create cloudless image mosaics for each kind of application. Method in this thesis is a scientific approach to well-known methods of famous cloudless mosaic generation methods of Google, Mapbox Co. etc. for creation of visually good-looking base maps for web maps.DoktoraPh.D

Extracting surface water bodies from Sentinel-2 imaginery using convolutional neural networks

Treball de Final de Màster Universitari Erasmus Mundus en Tecnologia Geoespacial (Pla de 2013). Codi: SIW013. Curs acadèmic 2020-2021Water is an integral part of eco-system with significant role in human life. It is immensely mobilized natural resource and hence it should be monitored continuously. Water features extracted from satellite images can be utilized for urban planning, disaster management, geospatial dataset update and similar other applications. In this research, surface water features from Sentinel-2 (S2) images were extracted using state-of-the-art approaches of deep learning. Performance of three proposed networks from different research were assessed along with baseline model. In addition, two existing but novel architects of Convolutional Neural Network (CNN) namely; Densely Convolutional Network (DenseNet) and Residual Attention Network (AttResNet) were also implemented to make comparative study of all the networks. Then dense blocks, transition blocks, attention block and residual block were integrated to propose a novel network for water bodies extraction. Talking about existing networks, our experiments suggested that DenseNet was the best network among them with highest test accuracy and recall values for water and non water across all the experimented patch sizes. DenseNet achieved the test accuracy of 89.73% with recall values 85 and 92 for water and non water respectively at the patch size of 16. Then our proposed network surpassed the performance of DenseNet by reaching the test accuracy of 90.29% and recall values 86 and 93 for water and non water respectively. Moreover, our experiments verified that neural network were better than index-based approaches since the index-based approaches did not perform well to extract riverbanks, small water bodies and dried rivers. Qualitative analysis seconded the findings of quantitative analysis. It was found that the proposed network was successful in creating attention aware features of water pixels and diminishing urban, barren and non water pixels. All in all, it was concluded that the objectives of the research were met successfully with the successful proposition of a new network

A flexible multi-temporal and multi-modal framework for Sentinel-1 and Sentinel-2 analysis ready data

The rich, complementary data provided by Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite constellations host considerable potential to transform Earth observation (EO) applications. However, a substantial amount of effort and infrastructure is still required for the generation of analysis-ready data (ARD) from the low-level products provided by the European Space Agency (ESA). Here, a flexible Python framework able to generate a range of consistent ARD aligned with the ESA-recommended processing pipeline is detailed. Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data are radiometrically calibrated, speckle-filtered and terrain-corrected, and Sentinel-2 multi-spectral data resampled in order to harmonise the spatial resolution between the two streams and to allow stacking with multiple scene classification masks. The global coverage and flexibility of the framework allows users to define a specific region of interest (ROI) and time window to create geo-referenced Sentinel-1 and Sentinel-2 images, or a combination of both with closest temporal alignment. The framework can be applied to any location and is user-centric and versatile in generating multi-modal and multi-temporal ARD. Finally, the framework handles automatically the inherent challenges in processing Sentinel data, such as boundary regions with missing values within Sentinel-1 and the filtering of Sentinel-2 scenes based on ROI cloud coverage

Feature Extraction and Classification from Planetary Science Datasets enabled by Machine Learning

In this paper we present two examples of recent investigations that we have undertaken, applying Machine Learning (ML) neural networks (NN) to image datasets from outer planet missions to achieve feature recognition. Our first investigation was to recognize ice blocks (also known as rafts, plates, polygons) in the chaos regions of fractured ice on Europa. We used a transfer learning approach, adding and training new layers to an industry-standard Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) to recognize labeled blocks in a training dataset. Subsequently, the updated model was tested against a new dataset, achieving 68% precision. In a different application, we applied the Mask R-CNN to recognize clouds on Titan, again through updated training followed by testing against new data, with a precision of 95% over 369 images. We evaluate the relative successes of our techniques and suggest how training and recognition could be further improved. The new approaches we have used for planetary datasets can further be applied to similar recognition tasks on other planets, including Earth. For imagery of outer planets in particular, the technique holds the possibility of greatly reducing the volume of returned data, via onboard identification of the most interesting image subsets, or by returning only differential data (images where changes have occurred) greatly enhancing the information content of the final data stream

Image Labeler: Label Earth Science Images for Machine Learning

The application of machine learning for image-based classification of earth science phenomena, such as hurricanes, is relatively new. While extremely useful, the techniques used for image-based phenomena classification require storing and managing an abundant supply of labeled images in order to produce meaningful results. Existing methods for dataset management and labeling include maintaining categorized folders on a local machine, a process that can be cumbersome and not scalable. Image Labeler is a fast and scalable web-based tool that facilitates the rapid development of image-based earth science phenomena datasets, in order to aid deep learning application and automated image classification/detection. Image Labeler is built with modern web technologies to maximize the scalability and availability of the platform. It has a user-friendly interface that allows tagging multiple images relatively quickly. Essentially, Image Labeler improves upon existing techniques by providing researchers with a shareable source of tagged earth science images for all their machine learning needs. Here, we demonstrate Image Labelers current image extraction and labeling capabilities including supported data sources, spatiotemporal subsetting capabilities, individual project management and team collaboration for large scale projects