Automated location of active fire perimeters in aerial infrared imaging using unsupervised edge detectors

A variety of remote sensing techniques have been applied to forest fires. However, there is at present no system capable of monitoring an active fire precisely in a totally automated manner. Spaceborne sensors show too coarse spatio-temporal resolutions and all previous studies that extracted fire properties from infrared aerial imagery incorporated manual tasks within the image processing workflow. As a contribution to this topic, this paper presents an algorithm to automatically locate the fuel burning interface of an active wildfire in georeferenced aerial thermal infrared (TIR) imagery. An unsupervised edge detector, built upon the Canny method, was accompanied by the necessary modules for the extraction of line coordinates and the location of the total burned perimeter. The system was validated in different scenarios ranging from laboratory tests to large-scale experimental burns performed under extreme weather conditions. Output accuracy was computed through three common similarity indices and proved acceptable. Computing times were below 1¿s per image on average. The produced information was used to measure the temporal evolution of the fire perimeter and automatically generate rate of spread (ROS) fields. Information products were easily exported to standard Geographic Information Systems (GIS), such as GoogleEarth and QGIS. Therefore, this work contributes towards the development of an affordable and totally automated system for operational wildfire surveillance.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Inverse modelling in wildfire spread forecasting: towards a data-driven system

Wildfires are an ecological phenomenon inherent to earth dynamics and widely spread over the globe. In addition to the environmental impact, when wildfires grow beyond controllable magnitudes, they pose a principal threat to human lives and properties. On many countries, the rural abandonment of last decades, the forest continuity growth and the Wildland Urban Interface increase are exposing entire communities and rendering them vulnerable to a major fire event. Coupled together with a global warming that seems to be enlarging and worsening wildfire-prone weather conditions, the wildfire problem is becoming a recurrent and repetitive natural hazard that is in urgent needs of research development, planning and organizational changes to minimize its impact. In this context, the thesis at hand focuses on the development, implementation and initial validation of a wildfire perimeter spread prediction model that might help emergency responders on taking sound decisions to efficiently employ resources and protect valuable assets. This forecasting model is a particular implementation of a data-driven system. That is, available data are used to improve and calibrate the spread model results with the aim of delivering a more accurate and timely forecast of the fire spread for the upcoming hours. This thesis builds up the mentioned system by increasing its complexity and tackling required improvements and adaptations on fuel characterization and wind projection on topography. Initially, a simplified proof of concept that uses front perimeter (isochrones) evolution extracted from infrared imagery of the fire is challenged with data from real-scale burning experiments conducted in Australia. Despite the positive outcome of this initial investigation, some advancements are identified to further upgrade the system. Thus, the following chapters focus on the fuel and wind sub-models together with the spread model topographic upgrade and the different mathematical algorithms and strategies necessary to conduct the data-driven process. Regarding fuels, the thesis presents an in-depth analysis of fuel characterization to be used by fire spread models. This is done by a thorough sensitivity analysis of the most commonly used fuel characterization systems. In the light of these results, a simplified model that integrates all different fuel properties is proposed to be used by the data-driven framework at hand. To properly resolve the wind interaction with the terrain and to couple it into the data-driven system, the WindNinja diagnose software is employed. However, long computational times do not allow for its integration into any data-assimilation strategy. Thus, a full interpolating framework is developed and validated to allow fast and computationally inexpensive wind field updates. This key element becomes then a cornerstone of the full data-driven approach. For the optimization process (embedded into any data-driven systems) six different mathematical algorithms were compared and evaluated. Three of them being line-search strategies and the other three being global search. It was found that the algorithm selection has an impact on the final results in terms of forecast accuracy and computing time. Finally, the overall system is verified and validated using two source of available data: (1) well characterized, homogeneous slope, medium-scale experimental fires conducted in Portugal and (2) with synthetically generated fronts reproducing a real large-scale fire. These validations were aimed at studying the overall performance, checking the system functionality and highlighting possible flaws and necessary improvements if the tool is to be deployed in a real emergency situation. Whereas the results show the potential of the approach by delivering an acceptable forecast usable for emergency responders, further validations are required to check the robustness and reliability of the tool before using it in operational situations.Els incendis forestals són, al cap i a la, un fenomen ecològic inherent a la dinàmica de la terra i àmpliament escampats per tot el món. A més de l'impacte ambiental, quan els incendis forestals excedeixen, en magnitud i intensitat, la capacitat d’extinció, representen una amenaça per a propietats i vides humanes. En molts països, l’abandó rural de les últimes dècades, el creixement de la continuïtat forestal i l'augment de la interfície urbana-forestal (Wildand-Urban Interface) està comportant l'augment de comunitats exposades al foc forestal alhora que les fan més vulnerables a un gran incendi. A més a més, l'escalfament global sembla que està afavorint i facilitant la recurrència de les condicions climàtiques propícies pels incendis forestals. El problema de l'incendi forestal s’està convertint en un perill natural recurrent i repetitiu que clama avanços urgents en recerca, planificació i gestió per tal de minimitzar-ne el seu impacte. En aquest context, la present tesi se centra en el desenvolupament, la implementació i la validació inicial d'un model de predicció de la propagació del perímetre d'incendis forestals que podria ajudar als responsables de l’emergència a prendre decisions més oportunes per a emprar els recursos de forma eficient tot protegint els actius valuosos. Aquest model predictiu és una implementació particular d'un sistema basat en dades. És a dir, les dades disponibles s'utilitzen per a millorar i calibrar els resultats del model de propagació del front amb l'objectiu de proporcionar un pronòstic més precís i oportú de l’evolució del perímetre del foc en les pròximes hores. Aquesta tesi construeix el sistema esmentat pas a pas, tot incrementant-ne la seva complexitat i abordant les millores i adaptacions necessàries en cada etapa, per exemple, en la caracterització del combustible i la projecció i interacció del vent amb la topografia. Inicialment, s'utilitzen imatges infraroges de l’evolució del perímetre (isòcrones) de dos cremes experimentals dutes a terme a Austràlia per a realitzar una prova de concepte del sistema. Malgrat el resultat favorable d'aquesta primera investigació, s'identifiquen alguns avenços per millorar-ne l'efectivitat i permetre'n l’aplicació en incendis reals. Així, els capítols següents se centren en els submodels de combustible i vent juntament amb l’actualització topogràfica del model de propagació i els diferents algorismes i estratègies matemàtiques necessàries per dur a terme el procés d’assimilació basat en dades. Pel que fa als combustibles, la tesi presenta una anàlisi en profunditat de la caracterització dels combustibles que han d'utilitzar els models de propagació de foc. Això es fa mitjançant una anàlisi minuciosa de la sensibilitat dels paràmetres de caracterització del sistema més utilitzats. A la llum d'aquests resultats, es proposa un model simplificat que integri totes les propietats de combustible diferents per ser utilitzat pel model predictiu desenvolupat en la present tesi. Per resoldre adequadament la interacció del vent amb el terreny i acoblar-la al model de propagació bastat en dades, s'utilitza el programa de diagnòstic WindNinja. Els temps necessaris de computació, però, no permeten la seva directa integració en una estratègia d’assimilació de dades. Així doncs, en aquesta tesi, es desenvolupa i valida un marc interpolador que permeti actualitzacions ràpides i computacionalment assequibles del camp de vents a nivell topogràfic. Aquest element clau es converteix en una peça clau per aconseguir el model de propagació basat en dades que es cerca en aquesta tesi. Per al procés d’optimització (present en qualsevol model conduit per dades) es comparen i s'avaluen sis algorismes matemàtics diferents. Tres d'ells són estratègies de cerca basades en programació lineal i les altres tres són estratègies de recerca global. L’exploració conclou que la selecció d'algorismes té un gran impacte en els resultats finals en termes de la precisió de pronòstic i temps de computació. Finalment, tot el sistema es verifica i valida utilitzant les dades de dues fonts disponibles: (1) incendis experimentals de mitjana escala realitzats a Portugal en un pendent homogeni ben caracteritzat i (2) amb fronts generats sintèticament que reprodueixen un incendi real a gran escala. Aquestes validacions estan orientades a estudiar el rendiment general, comprovar la funcionalitat del sistema això com ressaltar possibles defectes i millores necessàries per tal de poder utilitzar l'eina en una situació d’emergència real. Malgrat els resultats mostren els potencials del sistema tot proporcionant un pronòstic acceptable, utilitzable com a eina de suport per a la gestió d'una emergència, queda també palès que es requereixen més validacions per comprovar la robustesa i fiabilitat de l'eina abans d'utilitzar-la en situacions operatives

Earth Observation Open Science and Innovation

geospatial analytics; social observatory; big earth data; open data; citizen science; open innovation; earth system science; crowdsourced geospatial data; citizen science; science in society; data scienc

CIRA annual report FY 2017/2018

Reporting period April 1, 2017-March 31, 2018

Innovative Techniques for the Retrieval of Earth’s Surface and Atmosphere Geophysical Parameters: Spaceborne Infrared/Microwave Combined Analyses

With the advent of the first satellites for Earth Observation: Landsat-1 in July 1972 and ERS-1 in May 1991, the discipline of environmental remote sensing has become, over time, increasingly fundamental for the study of phenomena characterizing the planet Earth. The goal of environmental remote sensing is to perform detailed analyses and to monitor the temporal evolution of different physical phenomena, exploiting the mechanisms of interaction between the objects that are present in an observed scene and the electromagnetic radiation detected by sensors, placed at a distance from the scene, operating at different frequencies. The analyzed physical phenomena are those related to climate change, weather forecasts, global ocean circulation, greenhouse gas profiling, earthquakes, volcanic eruptions, soil subsidence, and the effects of rapid urbanization processes. Generally, remote sensing sensors are of two primary types: active and passive. Active sensors use their own source of electromagnetic radiation to illuminate and analyze an area of interest. An active sensor emits radiation in the direction of the area to be investigated and then detects and measures the radiation that is backscattered from the objects contained in that area. Passive sensors, on the other hand, detect natural electromagnetic radiation (e.g., from the Sun in the visible band and the Earth in the infrared and microwave bands) emitted or reflected by the object contained in the observed scene. The scientific community has dedicated many resources to developing techniques to estimate, study and analyze Earth’s geophysical parameters. These techniques differ for active and passive sensors because they depend strictly on the type of the measured physical quantity. In my P.h.D. work, inversion techniques for estimating Earth’s surface and atmosphere geophysical parameters will be addressed, emphasizing methods based on machine learning (ML). In particular, the study of cloud microphysics and the characterization of Earth’s surface changes phenomenon are the critical points of this work

CIRA annual report FY 2016/2017

Reporting period April 1, 2016-March 31, 2017