The influence of grain shape and size on the relationship between porosity and permeability in sandstone: a digital approach

An accurate and reliable description of the porosity–permeability relationship in geological materials is valuable in understanding subsurface fluid movement. This is important for reservoir characterisation, energy exploitation, geological carbon storage (GCS) and groundwater contamination and remediation. Whilst the relationship between pore characteristics and porosity and permeability are well examined, further investigation into the influence of grain characteristics on porosity and permeability would be beneficial due to the inherent relationship between grains and pores. This work aims to determine whether incorporation of grain characteristics into a porosity–permeability model is effective in constraining this relationship. Two fully digital approaches to individual 3D grain analysis based upon watershed segmentation are compared to determine the most effective, yet simple, workflow applicable to core plugs of significantly compacted grains. The identification of an effective segmentation workflow will facilitate future work on similarly complex materials, removing the need for traditional time-consuming and manual techniques. We use the most effective approach of measuring grain shape (sphericity) and size (Feret diameter) alongside an established fully digital workflow to measure porosity and permeability to investigate the impact of grain characteristics on porosity and permeability. We show that grain sphericity and porosity exhibit a positive relationship whereas no such relationship exists with grain size. Measurements of grain sphericity are applied to calculate a Kozeny–Carman (K–C) type porosity–permeability fit which was found to be unsatisfactory, compared to a simpler fit excluding any grain parameters. This is possibly due to the lower sphericity of the studied grains, deviating significantly from the K–C assumption that grains are entirely spherical. The simpler fit is most suitable for the studied materials, showing that inclusion of grain characteristics is not effective for better defining the porosity–permeability relationship in a K–C paradigm for these samples. This highlights the need for a model capable of considering a range of grain sphericities to further constrain the porosity–permeability relationship

Deep Convolutional Neural Network Based Single Tree Detection Using Volumetric Module From Airborne Lidar Data

There was an undeniable success of Deep Learning networks for visual data analytics such as object detection and segmentation in recent years, while the adaptation to tree detection has been rare. In this paper, we pursue to achieve individual tree identification, defined as a detection of an individual tree as each object, with deep convolutional neural networks to create and update tree inventories using LiDAR information. The first objective was to provide a suitable dataset that can be used to test such networks and to create a module that attempts to increase the 3D object detection algorithms' detection accuracy. This novel dataset was created by fusing LiDAR data gathered by Teledyne Optech with field data collected by York University. The second was to develop an appropriate accuracy increasing volumetric module. For this module, the learnable weights concept was introduced, which enable to increase detection precision of the object detection algorithm

Métodos semiautomáticos para contagem de árvores em plantios de Pinus taeda L., derivados de dados LiDAR aerotransportado

Orientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla CorteCoorientadores: Prof. Dr. Daniel Rodrigues dos Santos e Prof. Dr. Carlos Roberto SanquettaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 30/07/2020Inclui referências: p. 84-91Área de concentração: Manejo FlorestalResumo: Atualmente demanda-se por metodologias que determinem com acurácia o número de árvores, em povoamentos de Pinus taeda L., com idades próximas a colheita, visando melhorar as estimativas florestais e reduzir custos relacionados à coleta de dados. Neste trabalho, investigou-se o potencial de três métodos de detecção automática de árvores, em povoamentos florestais de Pinus taeda L., com idades de 10 e 15 anos, por meio do uso de dados LiDAR (Light Detection and Ranging) aerotransportado de pulsos discretos e baixa densidade de pontos por m2 (densidade média, entre 3 e 5 pontos por m²). Para isso métodos automáticos de detecção podem ser aplicados para atender esta demanda. Os métodos de detecção automática estudados foram: filtro de máxima local; filtro de máximos globais; e segmentação por bacias hidrográficas. Os dados foram submetidos a algumas etapas de pré-processamento, como a remoção de outliers; a classificação da nuvem de pontos, empregando duas metodologias distintas, o filtro morfológico progressivo e o filtro simulador de tecidos; a normalização das nuvens de pontos e a modelagem digital, a combinação das etapas de pré-processamento resultaram em um conjunto de 15 tipos de dados, utilizados como entrada para os métodos de detecção. Para a verificação da qualidade da detecção de árvores obtida com os algoritmos, foi executado um censo florestal sendo contabilizados os fustes dos talhões em estudo. Os resultados são oriundos de 105 cenários, que consistem na combinação entre algoritmos, parâmetros de detecção e dados de entrada, sendo considerados aderentes aqueles que atingiram acurácia maior que 80%, quando comparados ao censo. Dentre os cenários analisados, nos talhões de 10 anos, apenas 2,9% se comportaram de modo aderente, atingindo uma acurácia média de 88,45%, por meio filtro de máxima local com janela de busca circular, com dimensões inversamente proporcionais à altura e com entrada de dados uma nuvem de pontos não normalizada. Já nos talhões de 15 anos de idade, 9,5% dos cenários foram considerados aderentes, com acurácia média de 93,63%, proporcionada pelo filtro de máxima local com janela de busca, fixa e circular, aplicada a uma nuvem de pontos normalizada e previamente classificada pelo filtro simulador de tecidos. Para a área de estudo e aplicação em ambas as idades, o filtro de máxima local, com janela fixa em formato circular apresentou maior acurácia nas identificações de árvores, 84,02% em média, quando aplicado a um modelo digital de elevação, construído pelo interpolador ponderado ao inverso da distância (idw). Visto todos os cenários empregados, conclui-se que atualmente não existe um algoritmo genérico para aplicações em povoamentos florestais de Pinus taeda L., com espaçamento regular de 2,5m e com idades de 10 a 15 anos, que apresente alto nível de acurácia. Palavras-chave: detecção automática de árvores, filtro de máxima local, filtro de máxima global, segmentação de bacias, censo florestal.Abstract: Currently, there is a demand for methodologies that accurately determine the number of trees in stands of Pinus taeda L., with ages close to harvest, in order to improve forestry estimates and reduce costs related to data collection. In this work, we investigated the potential of three methods of automatic detection of trees in forest stands of Pinus taeda L., aged 10 and 15 years, using LiDAR data (Light Detection and Ranging) airborne pulses discrete and low density of points per m2 (average density, between 3 and 5 points per m²). For this purpose, automatic detection methods can be applied to meet this demand. The automatic detection methods studied were: local maximum filter; global maximum filter; and segmentation by hydrographic basins. The data were submitted to some pre-processing steps, such as removing outliers; the classification of the point cloud, using two different methodologies, the progressive morphological filter and the tissue simulator filter; the normalization of point clouds and digital modeling, the combination of the pre-processing steps resulted in a set of 15 types of data, used as input for the detection methods. To verify the quality of the detection of trees obtained with the algorithms, a forest census was carried out, accounting for the shafts of the stands under study. The results come from 105 scenarios, which consist of the combination of algorithms, detection parameters and input data, being considered adherent those that reached accuracy greater than 80%, when compared to the census. Among the scenarios analyzed, in the 10-year plots, only 2.9% behaved in an adherent manner, reaching an average accuracy of 88.45%, using a maximum local filter with a circular search window, with dimensions inversely proportional to the height and with data entry a non-standardized point cloud. In the 15-year-old plots, 9.5% of the scenarios were considered adherent, with an average accuracy of 93.63%, provided by the local maximum filter with a fixed and circular search window, applied to a standardized point cloud. and previously classified by the tissue simulator filter. For the study and application area at both ages, the local maximum filter, with a fixed circular window showed greater accuracy in the identification of trees, 84.02% on average, when applied to a digital elevation model, built by weighted interpolator to the inverse of the distance (idw). Considering all the scenarios employed, it is concluded that currently there is no generic algorithm for applications in forest stands of Pinus taeda L., with regular spacing of 2.5m and aged 10 to 15 years, which presents a high level of accuracy. Keywords: automatic tree detection, local maximum filter, global maximum filter, basin segmentation, forest censu

Obtenção de informação dendrométricas para inventário florestal automatizado por meio de veículo aéreo não tripulado (VANT)

Orientador: Prof. Dr. Sylvio Péllico NettoCoorientador: Profa. Dra. Ana Paula Dalla Corte, Prof. Dr. Michael P. StragerTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 10/12/2018Inclui referências: p.200-221Área de concentração:Resumo: Este trabalho teve como objetivo analisar o potencial do uso de dados obtidos com sensores passivos embarcados em Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) para obtenção de variáveis de inventário florestal. Para tanto, um talhão de Eucalyptus urograndis com 5 anos e dois de Pinus taeda com 7 e 16 anos, todos com aproximadamente 3 ha, foram inventariados em censo. Foram mensurados o dap (diâmetro à altura do peito - 1,3 m) e altura, e obteve-se o volume individual com equações polinomiais de 5° grau. Tomou-se a linha e posição de cada árvore na linha, e realizou-se a alocação de todas as árvores em um sistema de coordenadas com apoio de ortomosaicos. Voos com o VANT eBee e câmeras RGB, NIR e Multiespectral foram realizados, objetivando 5 cm de resolução e sobreposição de 80%. As imagens foram processadas com o software Pix4D, obtendo-se um ortomosaico, um modelo digital de superfície (MDS) e uma nuvem de pontos para cada câmera. As resoluções dos ortomosaicos variaram entre 5-7 cm para as câmeras RGB e NIR, e entre 10-14 cm para a câmera Multiespectral. Os MDS de cada câmera foram normalizados a partir de dados LiDAR, resultando em um modelo digital de altura de copa (CHM). Os produtos VANT foram utilizados para a detecção individual de árvores, executada a partir de uma ferramenta desenvolvida neste trabalho, chamada TreeDetect e outros três métodos de detecção. Todos os métodos de detecção mostraram-se promissores, porém os resultados da detecção variaram em função dos 3 talhões. A ferramenta TreeDetect apresentou os melhores resultados pela análise de qualidade em todos os talhões, principalmente quando foi aplicada com a banda espectral selecionada (NIR), se comparado ao seu uso com CHM. Para as estimativas das variáveis dendrométricas dap, altura e volume, as copas de todas as árvores alocadas manualmente foram delimitadas, utilizando-se um algoritmo disponível no pacote rLiDAR. Para cada copa foram extraídas informações derivadas dos produtos VANT, classificados como produtos estruturais (CHM e MDS), espectrais (bandas e índices), e de textura GLCM. Essas variáveis foram aplicadas em modelos de regressão múltipla com seleção stepwise, em sete combinações. As melhores equações estimativas resultaram em R2aj. e Syx% variando entre: 0,27-0,58 e 8,98-16,41% para dap, 0,34-0,52 e 5,94-13,87% para altura, e 0,37-0,59 e 18,57-36,99% para volume. O talhão Eucalyptus apresentou os melhores resultados e o Pinus com 16 anos os piores. A combinação de todas as variáveis apresentou os melhores ajustes em todas as situações. Todas as equações apresentaram resíduos tendenciosos, superestimando as árvores menores e subestimando as maiores, porém a inclusão de um fator de correção calculado em classes de tamanho, permitiu a redução das tendências e melhoria dos ajustes, que atingiram valores de R2aj. acima de 0,70 na maioria dos casos. A aplicação dos modelos estimativos de volume nas árvores detectadas pela ferramenta TreeDetect apresentou resultados muito bons, com erro máximo de 9,09% do volume total do talhão. Portanto, observou-se que dados de VANT podem ser aplicados com sucesso para a detecção de árvores individuais, e subsequente estimativa de variáveis dendrométricas. Palavras-chave: Drone. Árvore individual. Detecção. LiDAR. Regressão Múltipla.Abstract: This project had as main objective to evaluate the potential of using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) data, and passive sensors, to obtain forest inventory variables. To accomplish this, one Eucalyptus urograndis stand with 5 years, and two Pinus taeda stands with 7 and 16 years, with approximately 3 ha each, were inventoried at census level. The diameter at breast height (DBH - 1.3 m) and total height of all trees were measured, and the individual volume was obtained using a fifth-degree polynomial equation. The line and position of each tree in the line was also recorded and, with this information each tree was plotted into a coordinate system over an orthomosaic. Flights were made with the UAV eBee and cameras RGB, NIR and Multispectral at an elevation to obtain 5 cm GSD and 80% overlap. The images were processed with Pix4D software, and an orthomosaic, a digital surface model (DSM), and a point cloud were obtained from each camera. The orthomosaic resolutions ranged from 5-7 cm for RGB and NIR cameras, and 10-14 cm for the Multispectral camera. Each camera DSM was normalized with LiDAR data, resulting in a canopy height model (CHM). The UAV products were applied to individual tree detection, performed using a tool called TreeDetect, developed for this project, and three other detection methods. Every detection method presented promising results, but the detection results were variable depending on the three stands. The TreeDetect tool presented the best results considering the quality assessment in all stands, especially when the tool was applied using the spectral band selected (NIR), in comparison with the TreeDetect with the CHM. The crowns of each plotted tree were delimited, using an algorithm available in the rLiDAR package, to predict the variables DBH, height and volume. From each crown, UAV derived metrics were computed, considering structural (CHM and DSM), spectral (bands and indexes) and GLCM textural products. The variables were applied into multiple regression models, with stepwise selection, in seven combinations. The developed equations resulted in R2aj. and Syx% ranging from 0.27-0.58 and 8.98- 16.41% for DBH, 0.34-0.52 and 5.94-13.87% for height, and 0.37-0.59 and 18.57- 36.99% for volume. The Eucalyptus stand presented the best results and the Pinus with 16 years presented the worse results. The combination of all variables provided the best model fit in all situations. All equations presented tendency in the residuals, overestimating the smallest trees and underestimating the largest, therefore the addition of a correction coefficient based in size classes resulted in reduction of those trends and in better fitting values for the equations, reaching R2aj. above 0.70 in most of the cases. Yet, the use of those estimative equations using the detected trees from the TreeDetect tool presented very good results, with maximum error of 9.09% of total stand volume. Considering the above evidences, it is visible that UAV data can be applied with success for individual tree detection and subsequent prediction of dendrometric variables. Keywords: Drone. Individual tree. Detection. LiDAR. Multiple regression