An Analysis of River Channel Change Over Time in New England Rivers

Analyzing river channel change can be important for the development and protection of infrastructure located within floodplains and on the riverbanks. Historical aerial images were delineated and evaluated to estimate river channel change in the Ammonoosuc River in New Hampshire and the Dog River in Vermont. Previous field assessments were connected to the change estimates to determine factors correlated to river channel change. Flood frequency was also assessed for the rivers to determine if flooding impacts river channel change, with a specific focus on flooding caused by Hurricane Irene. The river channel change resulting from Hurricane Irene was significantly higher than other periods, hinting at the episodic nature of river channel change. This methodology provides a mechanism for planners to monitor river channel change cheaply with easily obtainable data

Análisis de la estructura de la cubierta vegetal en los campos abandonados de la Comarca del Matarraña mediante teledetección activa (LiDAR) y pasiva(Landsat).

Actualmente la correcta gestión del medio ambiente y las investigaciones de carácter paisajístico son una cuestión de peso que vienen motivadas por los cambios en la mentalidad de la sociedad y los producidos en el propio medio ambiente, siendo estos un nicho de investigación para un geógrafo. La comarca de Matarraña es un claro reflejo de esta situación ya que, a lo largo de su historia, ha sufrido cambios en los usos del suelo traduciéndose en la existencia de parcelas abandonadas, que si no son gestionadas correctamente podrían poner en situación de riesgo el rico patrimonio paisajístico de la comarca. En este contexto, el presente Trabajo Fin de Máster tiene por objetivo continuar el análisis de la cobertura vegetal de estos campos abandonados realizado en el año 2019, pero desde una perspectiva estructural. El análisis realizado, basado en el uso de las técnicas de teledetección activa (LiDAR) y teledetección pasiva (Landsat), se basa en el tratamiento de la información LiDAR relativa a la comarca con el fin de integrarla en un entorno SIG y así poder combinarla con la información Landsat y otras variables explicativas. De esta forma se obtienen resultados cartográficos y relaciones estadísticas que permiten abordar una caracterización general de la estructura del cubrimiento vegetal en relación con otras variables e información espectral como los índices derivados del tratamiento de imágenes ópticas (NDVI, TTC). Por las razones citadas, este estudio tiene una fuerte componente territorial que se traduce en una posible vía de actuación en materia de ordenación territorial. <br /

Updating of land use cadastral records using satellite data Sentinel-2

Updating of land use cadastral records using satellite data Sentinel-2 Abstract The aim of the project is to propose a methodical procedure which will classify selected land use classes with an accuracy of more than 80 %. Constructed methodical procedure will have the task of detecting the discrepancy of land reported in the cadastral records with the real state in the landscape identified by satellite Sentinel-2 data classification. Classification of agricultural land classes (arable land, permanent grassland, orchard and vineyards) is solved in this project using multitemporal data Sentinel-2 using object classification methods. The first part of thesis focuses on the literary introduction to the topic of the theme. The second part is devoted to the process of creating a methodical procedure for object classification of land use classes, where parameters are defined by experimental activity and thresholds of the defined classification. The results of the work are compared and evaluated using the overall accuracy and error matrices of the classification using the developed algorithm. Keywords: cadastral records, multitemporal satellite imagery, object-base classification, Sentinel-2, agricultural land resourcesAktualizace dat land use katastrální evidence s využitím družicových dat Sentinel-2 Abstrakt Cílem práce je navrhnout metodický postup, který bude klasifikovat vybrané třídy land use s přesností vyšší než 80 %. Konstruovaný metodický postup bude mít za úkol detekovat rozpor mezi land use vykazovaným v katastrální evidenci a skutečným stavem v krajině určeným pomocí klasifikace dat Sentinel-2. Klasifikace tříd zemědělské půdy (orná půda, trvalé travní porosty, sady a vinice) je řešena v této práci pomocí multitemporálních dat Sentinel-2 s využitím metod objektové klasifikace (OBIA). První část práce je zaměřena na literární úvod do problematiky řešeného tématu. Druhá část je věnována samotnému procesu tvorby metodického postupu pro objektovou klasifikaci tříd land use, kdy jsou experimentální činností a prahováním definovány parametry klasifikace. Výsledky práce jsou porovnávány a hodnoceny pomocí celkové přesnosti a chybových matic jednotlivých výsledných klasifikací, při kterých byl využit vytvořený algoritmus. Klíčová slova: katastrální evidence, multitemporální družicové snímky, objektově- orientovaná klasifikace, Sentinel-2, zemědělský půdní fondKatedra aplikované geoinformatiky a kartografieDepartment of Applied Geoinformatics and CartographyFaculty of SciencePřírodovědecká fakult