Automated extraction of water bodies from NIR and RGB aerial imagery in northern Alaska using supervised and unsupervised machine learning techniques

Thawing and freezing of permafrost ground are affected by various reasons: air temperature, vegetation, snow accumulation, subsurface physical properties, and moisture. Due to the rising of air temperature, the permafrost temperature and the thermokarst activity increase. Thermokarst instability causes an imbalance for the hydrology system, topography, soils, sediment and nutrient cycle to lakes and streams. Hence the lakes and ponds are ubiquitous in permafrost region. The plants and animals fulfil their nutrient needs from water in the environment. Other animals acquire their needs from the plants and animals that they consume. Therefore the influence of degradation of lakes and ponds strongly affect biogeochemical cycles. This research aims to implement an automated workflow to map the water bodies caused by permafrost thawing. The scientific challenge is to test the machine learning techniques adaptability to assist the observation and mapping of the water bodies using aerial imagery. The study area is mainly located in northern Alaska and consists of five different locations: Ikpikpuk, Teschekpuk Central, Teshekpuk East, Tesheckpuk West, Meade East, and Meade West. To estimate the degradation of the high centred polygons distribution and potential degradation of ice wedges, I mapped the polygonal terrain and ice-wedge melt ponds using areal photogrammetry data of NIR and RGB bands captured by Thaw Trend Air 2019 flight campaign. The techniques used are unsupervised K-mean classification, supervised segment mean shift, and supervised random forest classification to model the water polygons from airborne photogrammetry. There are two phases to perform the machine learning classification; the first step is to test the accuracy of each technique and get to a conclusion about the most adapted method. The second is to prepare the Orthomosaic data, run the chosen workflow, and visualize the final results. The morphology filter with opening option application and clean boundary filters are practical before classification as they sharpen the image features. The conclusion is to use the Random forest classification as it was helpful in all NIR Orthomosaics; however, the RGB images required downsampling to provide adequate accuracy

A review on medical image segmentation: techniques and its efficiency

Image segmentation is the procedure of separating an image into significant areas based on similarity or heterogeneity measures and it is widely used in many fields that involve digital imaging including the medical field. Medical images from Computed Tomography, Magnetic Resonance Imaging and Mammogram require a proper segmentation technique to decompose the images into parts for further analysis. However, a standard methodology for any type of medical image segmentation is yet to be developed. The current image segmentation techniques and its efficiency will be evaluated in order to discover the technique that is most appropriate to be used for medical image segmentation. Researches carried out on image segmentation techniques between the periods of 2000 to 2016 are analysed and examined. This study specifically compares the techniques by analysing the performance of each algorithm on breast cancer modalities

Visual complexity in human-machine interaction = Visuelle Komplexität in der Mensch-Maschine Interaktion

Visuelle Komplexität wird oft als der Grad an Detail oder Verworrenheit in einem Bild definiert (Snodgrass & Vanderwart, 1980). Diese hat Einfluss auf viele Bereiche des menschlichen Lebens, darunter auch solche, die die Interaktion mit Technologie invol-vieren. So wurden Effekte visueller Komplexität etwa im Straßenverkehr (Edquist et al., 2012; Mace & Pollack, 1983) oder bei der Interaktion mit Software (Alemerien & Magel, 2014) oder Webseiten (Deng & Poole, 2010; Tuch et al., 2011) nachgewie-sen. Obwohl die Erforschung visueller Komplexität bereits bis auf die Gestaltpsycho-logen zurückgeht, welche etwa mit dem Gestaltprinzip der Prägnanz die Bedeutung von Simplizität und Komplexität im Wahrnehmungsprozess verankerten (Koffka, 1935; Wertheimer, 1923), sind weder die Einflussfaktoren visueller Komplexität, noch die Zusammenhänge mit Blickbewegungen oder mentaler Beanspruchung bisher ab-schließend erforscht. Diese Punkte adressiert die vorliegende Arbeit mithilfe von vier empirischen Forschungsarbeiten. In Studie 1 wird anhand der Komplexität von Videos in Leitwarten sowie der Effekte auf subjektive, physiologische und Leistungsparameter mentaler Beanspruchung die Bedeutung des Konstruktes im Bereich der Mensch-Maschine Interaktion untersucht. Studie 2 betrachtet die dimensionale Struktur und die Bedeutung verschiedener Ein-flussfaktoren visueller Komplexität genauer, wobei unterschiedliches Stimulusmaterial genutzt wird. In Studie 3 werden mithilfe eines experimentellen Ansatzes die Auswir-kungen von Einflussfaktoren visueller Komplexität auf subjektive Bewertungen sowie eine Auswahl okularer Parameter untersucht. Als Stimuli dienen dabei einfache, schwarz-weiße Formenmuster. Zudem werden verschiedene computationale und oku-lare Parameter genutzt, um anhand dieser Komplexitätsbewertungen vorherzusagen. Dieser Ansatz wird in Studie 4 auf Screenshots von Webseiten übertragen, um die Aussagekraft in einem anwendungsnahen Bereich zu untersuchen. Neben vorangegangenen Forschungsarbeiten legen insbesondere die gefundenen Zusammenhänge mit mentaler Beanspruchung nahe, dass visuelle Komplexität ein relevantes Konstrukt im Bereich der Mensch-Maschine Interaktion darstellt. Dabei haben insbesondere quantitative und strukturelle, aber potentiell auch weitere Aspekte Einfluss auf die Bewertung visueller Komplexität sowie auf das Blickverhalten der Be-trachter. Die gewonnenen Ergebnisse erlauben darüber hinaus Rückschlüsse auf die Zusammenhänge mit computationalen Maßen, welche in Kombination mit okularen Parametern gut für die Vorhersage von Komplexitätsbewertungen geeignet sind. Die Erkenntnisse aus den durchgeführten Studien werden im Kontext vorheriger For-schungsarbeiten diskutiert. Daraus wird ein integratives Forschungsmodell visueller Komplexität in der Mensch-Maschine-Interaktion abgeleitet