Land Surface Monitoring Based on Satellite Imagery

This book focuses attention on significant novel approaches developed to monitor land surface by exploiting satellite data in the infrared and visible ranges. Unlike in situ measurements, satellite data provide global coverage and higher temporal resolution, with very accurate retrievals of land parameters. This is fundamental in the study of climate change and global warming. The authors offer an overview of different methodologies to retrieve land surface parameters— evapotranspiration, emissivity contrast and water deficit indices, land subsidence, leaf area index, vegetation height, and crop coefficient—all of which play a significant role in the study of land cover, land use, monitoring of vegetation and soil water stress, as well as early warning and detection of forest fires and drought

Remote Sensing Monitoring of Land Surface Temperature (LST)

This book is a collection of recent developments, methodologies, calibration and validation techniques, and applications of thermal remote sensing data and derived products from UAV-based, aerial, and satellite remote sensing. A set of 15 papers written by a total of 70 authors was selected for this book. The published papers cover a wide range of topics, which can be classified in five groups: algorithms, calibration and validation techniques, improvements in long-term consistency in satellite LST, downscaling of LST, and LST applications and land surface emissivity research

Online Εvaluation of Earth Observation Derived Indicators for Urban Planning and Management

Extensive urbanization and growth of population density have acquired a paramount interest towards a sustainable urban development. Earth Observation (EO) is an important source of information required for urban planning and management. The availability of EO data provides the immense opportunity for urban environmental indicators development easily derived by remote sensors. In this study, the state of the art methods were employed to develop urban planning and management relevant indicators that can be evaluated by using EO data. The importance of this approach lies on providing alternatives for improving urban planning and management, without consuming time and resources in collecting field or archived data. The evaluated urban indicators were integrated into a Web‐based Information System that was developed for online exploitation. The results for three case studies are therefore available online and can be used by urban planners and stakeholders in supporting their planning decisions

Development of an unsupervised remote sensing methodology of detect surface leakage from terrestrial CO2 storage sites

Imperial Users onl

Climate and more sustainable cities: climate information for improved planning and management of cities (producers/capabilities perspective)

In the last two decades substantial advances have been made in the understanding of the scientific basis of urban climates. These are reviewed here with attention to sustainability of cities, applications that use climate information, and scientific understanding in relation to measurements and modelling. Consideration is given from street (micro) scale to neighbourhood (local) to city and region (meso) scale. Those areas where improvements are needed in the next decade to ensure more sustainable cities are identified. High-priority recommendations are made in the following six strategic areas: observations, data, understanding, modelling, tools and education. These include the need for more operational urban measurement stations and networks; for an international data archive to aid translation of research findings into design tools, along with guidelines for different climate zones and land uses; to develop methods to analyse atmospheric data measured above complex urban surfaces; to improve short-range, high-resolution numerical prediction of weather, air quality and chemical dispersion through improved modelling of the biogeophysical features of the urban land surface; to improve education about urban meteorology; and to encourage communication across scientific disciplines at a range of spatial and temporal scales

Detection Of Urban Expansion In Turkey By Using Spectrally Unmixed Landsat images And Nighttime dmsp-ols Images

Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2015Thesis (PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2015Kentleşme 1950’lerden beri dünyada hızla artmaktadır. Türkiye’de ise kentleşme 1980’lerden sonra ivme kazanmıştır. Tarım ekonomisinin sınırlı olması, iş ve eğitim fırsatlarının yetersiz olması vb. nedenlerden dolayı kırsal alanlardan kentlere olan göçler bu artışta temel rol oynamıştır. Bu göçler, başta İstanbul olmak üzere, Ankara, İzmir, Bursa ve Antalya gibi sanayileşmenin ve/veya turizmin ön planda olduğu büyük kentlere doğru olmuştur. Özellikle de gelişmekte olan ülkeler için kentleşme, kentsel büyümenin sürdürülebilmesi ve ülke kalkınması açısından gerekli bir olgudur. Fakat bu büyüme kontrollü ve planlı bir şekilde olmalıdır, aksi durumda    kentlerin kontrolsüz büyümesi, plansız alt yapılaşma ve doğal kaynakların yanlış kullanılması birçok çevresel soruna sebep olabilir. Bu yüzden, dinamik yapıya sahip olan kentsel alanların periyodik olarak izlenmesi gerekir.  Uydu ve bilgi teknolojilerindeki ilerlemeler sayesinde uzaktan algılama verileri ve teknikleri birçok alanda kullanılmaktadır. Bu veriler, sağladıkları güncel mekansal bilgi nedeniyle  kentsel çevrenin izlenmesinde karar vericiler ve yöneticiler için  vazgeçilmez bir kaynak olmaktadır. Kentsel çevredeki değişimlerin izlenmesi, ‘maximum likelihood’ ve ‘Isodata’ tekniklerini kullanan piksel tabanlı sınıflandırma yöntemleriyle elde edilen arazi örtüsü ve arazi kullanımı haritalarıyla da sağlanabilmektedir. Fakat elde edilen bu tematik haritalar, özellikle de düşük mekansal çözününürlüklü uydu verilerinin kullanıldığı heterojen alanlarda hatalı sınıflandırma sonuçlarına yol açabilmektedir, çünkü bu yaklaşımlarda her bir piksel yalnızca bir sınıf değeriyle temsil edilmektedir. Bu yüzden alt piksel seviyesinde arazi örtüsü ve arazi kullanımı haritalamasının daha doğru sonuçlar ve analizler ortaya çıkaracağı benimsenmiştir.  Bu çalışmada kullanılan spektral karışım analizi (spectral mixture analysis) ile her bir piksel, kendisini oluşturan uç üyeler (endmember) tarafından  temsil edilmektedir. Lineer karışım modeli üzerine kurgulu bu analiz ile yeryüzü, ’substrate’, ‘green vegetation’ ve ‘dark surfaces’ spektral endmember yansıtımları cinsinden daha hassas  bir biçimde temsil edilmektedir. Alternatif bir yöntem olarak benimsenen bu analiz ile elde edilen arazi örtüsü ve arazi kullanımı haritalarında her sınıf daha kapsamlı bilgi verecektir. Bu yöntem sayesinde özellikle de heterojen alanlara ait haritalarda, belirlenen sınıflara ait yoğunluk değerleri daha hassas bir biçimde belirlenecektir. ‘Substrate’ endmember yansıtımı yeryüzünde bulunan toprak, taş ve beton yüzeylere ait spektral yansıtımları kapsamaktadır. ‘Green vegetation’ endmember yansıtımları ise yeşil bitki örtüsünün hakim olduğu alanlara karşılık gelmektedir. ‘Dark surfaces’ endmember yansıtımı, diğer iki endmember yansıtımınına göre daha karmaşık bir yapıya sahiptir. Yeryüzünde su ile örtülü yüzeylerin tamamında veya büyük bir kısmında ‘dark surfaces’ endmember yansıtımı baskındır. Bu yansıtım değeri ayrıca doğal ve yapay objelerin gölgelerine karşılık gelen koyu yüzeylerin tanımlanmasında da kullanılmaktadır. Harita üzerinde karmaşık piksellerin yoğun olduğu alanlar yeryüzünde heterojen yapının hakim olduğu alanlara karşılık gelmektedir. Böyle durumlarda spektral karışım analizi yöntemine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu yöntem farklı tarihlere ait atmosferik kalibre edilmiş Landsat görüntülerine uygulanarak ‘substrate-green vegetation-dark surfaces’  haritalar elde edilmiştir. Farklı tarihlere ait bu haritaların birbirlerinden farkı alınarak endmember yansıtımında değişimleri gösteren fark haritaları elde edilmiştir. Çalışmada elde edilecek temel sınıfları belirlemek amacıyla global endmember değerler kullanılmıştır. Bu değerler dünya üzerindeki farklı coğrafi bölgelere ait Landsat alt görüntülerinden elde edilmiştir. Genel anlamda arazi örtüsü ve arazi kullanımının belirlenmesi için birçok  ülkede kullanılmış olan bu endmember değerleriyle Türkiye’de ilk kez kullanılmış olacaktır. Bu çalışmada, kentsel gelişim alanlarının belirlenebilmesi amacıyla uydulardan elde edilen gece zamanlı görüntüler de kullanılmıştır. ‘Defense Meteorological Satellites Program/Operational Linescan System’ tarafından yeryüzünün büyük bir kısmı gece ışıklarını kaydetmektedir. 1992 yılından itibaren dijital olarak yıllık bazda mevcut olan bu veriler büyük kentlerin, kentsel gelişim süreci konusunda bilgi vermektedir. Spektral karışım analizi sonucunda ‘substrate’ alan olarak belirlenen her alan yeryüzünde kentsel alana karşılık gelmeyebilir. Böyle durumlarda uydulardan elde edilen gece zamanlı görüntüler değerlendirme aşamasında kullanılmaktadır. Ayrıca gece zamanlı düşük mekansal çözünürlüklü bu uydu verileri özellikle de büyük kentlere ait kentsel büyüme aksları ve yönleri hakkında bilgi vermektedir. Türkiye’nin en çok gelişmiş ve gelişmekte olan kentleri; İstanbul, Ankara, İzmir, İzmit, Bursa, Kayseri ve Manisa çalışma alanı olarak seçilmiştir. Çalışmada spektral karışım analizi, 1984-1987, 1999-2000 ve 2009-2010 yıllarına ait Landsat görüntülerine uygulanmıştır. Ayrıca 1992, 1999 ve 2009 yıllarına  ait  ‘Defense Meteorological Satellites Program/Operational Linescan System’ verileri de kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, arazi örtüsündeki ve arazi kullanımındaki değişimler ve özellikle de kentsel büyüme alanları spektral karışım analizi yöntemi kullanılarak saptanmıştır. Spektal karışım analizi yönteminin uygulanması sonucunda elde edilen kentsel gelişim bölgelerinin doğruluğunu tespit etmek amacıyla yüksek mekansal çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanmıştır. Bu çalışmada elde edilen sonuçların doğruluğunun karşılaştırılmasında kullanılan yüksek mekansal çözünürlüklü bu görüntüler sadece İstanbul çalışma alanı için kullanılmıştır. Genellikle 2002  ve 2011 yıllarına ait bu görüntüler, spektral karışım analizi sonucunda elde edilen kentsel büyüme alanlarının doğruluğunun test edilmesinde kullanılmıştır. Yüksek mekansal çözünürlüklü uydu verileri 2000’li yıllardan sonra yaygınlaşmaya başlamıştır. Bu nedenle çalışma alanını oluşturan çoğu şehir için 2000-2002 zaman dilimine ait yüksek çözünürlüklü veri bulunamamıştır. Fakat kentleşme, diğer arazi örtüsü ve arazi kullanımı açısından kompleks bir yapıya sahip olan İstanbul için yeterince doğrulama yapılmıştır. Aynı şekilde İstanbul için, 2000 yılı sonrasında oluşan kentsel alanları gösteren ‘substrate’ harita için doğruluk analizi yapılmıştır.  Çalışma sonucunda kentsel büyüme alanlarının yanı sıra spektral karışım analizi metotunun doğal afetlerin zararlarının belirlenmesi ve analizinde de kullanılabilirliği test edilmiştir. Bu amaç doğrultusunda 1999 yılında İzmit’te meydana gelen deprem öncesi ve sonrası analiz edilmiştir. Depremde zarar gören ve su altında kalan alanlar spektral karışım analizi yöntemi kullanılarak belirlenmiştir.  Özellikle de ‘dark surfaces’ değerinin değişimi doğal afet zararlarının tespitinde etkin rol oynadığı tespit edilmiştir. Arazi üzerinde spektral örnek alan toplamaksızın, sadece global endmember seti  kullanılarak spektral karışım analizi metotu farklı çalışma alanlarına uygulanabilmektedir.One of the main impacts of globalization has been the rapid expansion of urban areas. Urban areas are dynamic, with the potential to continually increase in size as horizantally and/or vertically. Over the last few decades, urbanization have increased in Turkey and it gained momentum after 1980s. Immigration from rural areas to cities due to the limited agriculture economy, and insufficient job and education opportunities played a fundamental role in this increase. Sometimes urban growth cannot be controlled; in such cases, expanding urban areas may damage natural resources and instigate land cover and land use change. Therefore, urban areas should be monitored periodically. Remote sensing is a reliable tool to monitor urban growth.  In this study, Istanbul, Ankara, Izmir, Izmit, Bursa, Kayseri and Manisa which are developed and developing cities of Turkey, were selected as the study areas. As a method, the study areas were valuated for urban growth using spectral mixture analysis method. Remotely sensed images provide a fundamental tool of land cover and land use maps. However, this source lacks spatial detail because each pixel contains only one value for the denoted area. Heterogeneous areas, including urban areas, may therefore result in misclassifications. By unmixing a pixel into its components, it is possible to enable a more accurate classification of the area. Spectral mixture analysis uses linear mixture models to provide physical representations of land surface reflectance. In this study, spectral mixture analysis method was applied to Landsat images for three different dates (1984 or 1987, 1999 and 2009 or 2010). This method also was applied to determine and analyse seismic hazard and effects of it in Istanbul and Izmit. In this study, nighttime images acquired by Defense Meteorological Satellites Program/Operational Linescan System have been also used. Especially these images have provided important assistance to determine urban areas. The results of the study show changes in land cover and urban growth areas, which were determined using spectral mixture analysis as an alternative method.DoktoraPh

Feature Papers of Drones - Volume II

[EN] The present book is divided into two volumes (Volume I: articles 1–23, and Volume II: articles 24–54) which compile the articles and communications submitted to the Topical Collection ”Feature Papers of Drones” during the years 2020 to 2022 describing novel or new cutting-edge designs, developments, and/or applications of unmanned vehicles (drones). Articles 24–41 are focused on drone applications, but emphasize two types: firstly, those related to agriculture and forestry (articles 24–35) where the number of applications of drones dominates all other possible applications. These articles review the latest research and future directions for precision agriculture, vegetation monitoring, change monitoring, forestry management, and forest fires. Secondly, articles 36–41 addresses the water and marine application of drones for ecological and conservation-related applications with emphasis on the monitoring of water resources and habitat monitoring. Finally, articles 42–54 looks at just a few of the huge variety of potential applications of civil drones from different points of view, including the following: the social acceptance of drone operations in urban areas or their influential factors; 3D reconstruction applications; sensor technologies to either improve the performance of existing applications or to open up new working areas; and machine and deep learning development

The application of Earth Observation for mapping soil saturation and the extent and distribution of artificial drainage on Irish farms

Artificial drainage is required to make wet soils productive for farming. However, drainage may have unintended environmental consequences, for example, through increased nutrient loss to surface waters or increased flood risk. It can also have implications for greenhouse gas emissions. Accurate data on soil drainage properties could help mitigate the impact of these consequences. Unfortunately, few countries maintain detailed inventories of artificially-drained areas because of the costs involved in compiling such data. This is further confounded by often inadequate knowledge of drain location and function at farm level. Increasingly, Earth Observation (EO) data is being used map drained areas and detect buried drains. The current study is the first harmonised effort to map the location and extent of artificially-drained soils in Ireland using a suite of EO data and geocomputational techniques. To map artificially-drained areas, support vector machine (SVM) and random forest (RF) machine learning image classifications were implemented using Landsat 8 multispectral imagery and topographical data. The RF classifier achieved overall accuracy of 91% in a binary segmentation of artifically-drained and poorly-drained classes. Compared with an existing soil drainage map, the RF model indicated that ~44% of soils in the study area could be classed as “drained”. As well as spatial differences, temporal changes in drainage status where detected within a 3 hectare field, where drains installed in 2014 had an effect on grass production. Using the RF model, the area of this field identified as “drained” increased from a low of 25% in 2011 to 68% in 2016. Landsat 8 vegetation indices were also successfully applied to monitoring the recovery of pasture following extreme saturation (flooding). In conjunction with this, additional EO techniques using unmanned aerial systems (UAS) were tested to map overland flow and detect buried drains. A performance assessment of UAS structure-from-motion (SfM) photogrammetry and aerial LiDAR was undertaken for modelling surface runoff (and associated nutrient loss). Overland flow models were created using the SIMWE model in GRASS GIS. Results indicated no statistical difference between models at 1, 2 & 5 m spatial resolution (p< 0.0001). Grass height was identified as an important source of error. Thermal imagery from a UAS was used to identify the locations of artifically drained areas. Using morning and afternoon images to map thermal extrema, significant differences in the rate of heating were identified between drained and undrained locations. Locations of tiled and piped drains were identified with 59 and 64% accuracy within the study area. Together these methods could enable better management of field drainage on farms, identifying drained areas, as well as the need for maintenance or replacement. They can also assess whether treatments have worked as expected or whether the underlying saturation problems continues. Through the methods developed and described herein, better characterisation of drainage status at field level may be achievable

Improving Inland Water Quality Monitoring through Remote Sensing Techniques

Chlorophyll-a (chl-a) levels in lake water could indicate the presence of cyanobacteria, which can be a concern for public health due to their potential to produce toxins. Monitoring of chl-a has been an important practice in aquatic systems, especially in those used for human services, as they imply an increased risk of exposure. Remote sensing technology is being increasingly used to monitor water quality, although its application in cases of small urban lakes is limited by the spatial resolution of the sensors. Lake Thonotosassa, FL, USA, a 3.45-km2 suburban lake with several uses for the local population, is being monitored monthly by traditional methods. We developed an empirical bio-optical algorithm for the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) daily surface reflectance product to monitor daily chl-a. We applied the same algorithm to four different periods of the year using 11 years of water quality data. Normalized root mean squared errors were lower during the first (0.27) and second (0.34) trimester and increased during the third (0.54) and fourth (1.85) trimesters of the year. Overall results showed that Earth-observing technologies and, particularly, MODIS products can also be applied to improve environmental health management through water quality monitoring of small lakes