Leveraging colour-based pseudo-labels to supervise saliency detection in hyperspectral image datasets

Saliency detection mimics the natural visual attention mechanism that identifies an imagery region to be salient when it attracts visual attention more than the background. This image analysis task covers many important applications in several fields such as military science, ocean research, resources exploration, disaster and land-use monitoring tasks. Despite hundreds of models have been proposed for saliency detection in colour images, there is still a large room for improving saliency detection performances in hyperspectral imaging analysis. In the present study, an ensemble learning methodology for saliency detection in hyperspectral imagery datasets is presented. It enhances saliency assignments yielded through a robust colour-based technique with new saliency information extracted by taking advantage of the abundance of spectral information on multiple hyperspectral images. The experiments performed with the proposed methodology provide encouraging results, also compared to several competitors

Développement d’une méthode de télédétection pour l’identification d’espèces exotiques envahissantes dans l’agglomération de Québec

Les espèces exotiques envahissantes végétales (EEEv) sont actuellement considérées comme étant à l’origine de plusieurs types d’impacts négatifs dont la perte de la biodiversité et l’altération du fonctionnement des écosystèmes. Dans l’agglomération de Québec, la présence de plusieurs EEEv et les informations partielles sur leur distribution territoriale limitent la mise en place de stratégies efficaces de contrôle et d’éradication. Ces données sur la distribution territoriale peuvent être acquises à partir des inventaires in situ. Cependant, ces derniers nécessitent beaucoup de temps surtout dans les milieux envahis par plusieurs EEEv en même temps tels que les milieux urbains. Ces inventaires ne sont également pas adaptés financièrement et techniquement, lorsqu’il s’agit de grandes étendues ou lorsque les conditions topographiques ne sont pas favorables. La télédétection pourrait être utilisée pour contrer ces limites afin de cartographier les EEEv, suivre leur prolifération et intervenir rapidement. Le but de cette étude consistait donc à élaborer une méthode de cartographie multi-espèces par télédétection de cinq EEEv terrestres présentes dans l’agglomération de Québec, à savoir la renouée du Japon (Fallopia japonica), le phragmite (Phragmites australis), la berce du Caucase (Heracleum mantegazzianum), le nerprun bourdaine (Frangula alnus) et le nerprun cathartique (Rhamnus cathartica). L’approche méthodologique consistait à réaliser une cartographie mono-date et multi-date à l’aide d’images satellitaires WorldView-3 acquises en été, SPOT-7 et GeoEye-1 acquises en automne. Une classification orientée-objet combinée à des méthodes d’apprentissage automatique non paramétriques, à savoir Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) et Extreme Gradient Boosting (XGBoost) a été utilisée afin de produire des probabilités de présence de ces EEEv. La cartographie des nerpruns a été réalisée à part car leur faible présence sur la zone d’étude et leur distribution sous-couvert à faible densité a nécessité un ajout de l’image GeoEye-1 et un paramétrage des méthodes différent de celui utilisé pour les trois premières EEEv. La combinaison des images WorldView-3 et SPOT-7 a permis d’atteindre d’excellentes performances pour les trois premières EEEv, avec un coefficient Kappa de 0,85 et une précision globale de 91 % en utilisant RF. Les performances individuelles des classes basées sur l’indicateur F1-score ont montré que la renouée du Japon est mieux détectée (F1-score maximal = 0,95), que la berce du Caucase (F1-score maximal = 0,91) et le phragmite (F1-score maximal = 0,87). La classification multi-date des nerpruns est, par contre, moins performante par rapport à celle des autres espèces avec un coefficient Kappa égal à 0,72, une précision globale de 83 % et F1-score maximal égal 0,62. Cette étude montre la possibilité de cartographie et suivi des principales EEEv selon une approche multi-date. Les limites de cette étude, à savoir la faible quantité de données de référence d’EEEv, les coûts élevés d’acquisition et la faible disponibilité des images satellitaires à très haute résolution spatiale ainsi que la distribution des nerpruns en sous-couvert (dans notre zone d’étude) pourraient être réduites en utilisant des images plus accessibles en combinaison avec les techniques de super-résolution. Les données LiDAR à haute densité pourraient également être intégrées à l’imagerie optique afin d’améliorer les performances de cartographie des nerpruns

Digital elevation model correction in urban areas using extreme gradient boosting, land cover and terrain parameters

The accuracy of digital elevation models (DEMs) in urban areas is influenced by numerous factors including land cover and terrain irregularities. Moreover, building artifacts in global DEMs cause artificial blocking of surface flow pathways. This compromises their quality and adequacy for hydrological and environmental modelling in urban landscapes where precise and accurate terrain information is needed. In this study, the extreme gradient boosting (XGBoost) ensemble algorithm is adopted for enhancing the accuracy of two medium-resolution 30m DEMs over Cape Town, South Africa: Copernicus GLO-30 and ALOS World 3D (AW3D). XGBoost is a scalable, portable and versatile gradient boosting library that can solve many environmental modelling problems. The training datasets are comprised of eleven predictor variables including elevation, urban footprints, slope, aspect, surface roughness, topographic position index, terrain ruggedness index, terrain surface texture, vector roughness measure, forest cover and bare ground cover. The target variable (elevation error) was calculated with respect to highly accurate airborne LiDAR. After training and testing, the model was applied for correcting the DEMs at two implementation sites. The correction achieved significant accuracy gains which are competitive with other proposed methods. The root mean square error (RMSE) of Copernicus DEM improved by 46 to 53% while the RMSE of AW3D DEM improved by 72 to 73%. These results showcase the potential of gradient boosted trees for enhancing the quality of DEMs, and for improved hydrological modelling in urban catchments.Comment: 8 page

Sustainable Agriculture and Advances of Remote Sensing (Volume 1)

Agriculture, as the main source of alimentation and the most important economic activity globally, is being affected by the impacts of climate change. To maintain and increase our global food system production, to reduce biodiversity loss and preserve our natural ecosystem, new practices and technologies are required. This book focuses on the latest advances in remote sensing technology and agricultural engineering leading to the sustainable agriculture practices. Earth observation data, in situ and proxy-remote sensing data are the main source of information for monitoring and analyzing agriculture activities. Particular attention is given to earth observation satellites and the Internet of Things for data collection, to multispectral and hyperspectral data analysis using machine learning and deep learning, to WebGIS and the Internet of Things for sharing and publishing the results, among others

Meta-XGBoost for Hyperspectral Image Classification Using Extended MSER-Guided Morphological Profiles

To investigate the performance of extreme gradient boosting (XGBoost) in remote sensing image classification tasks, XGBoost was first introduced and comparatively investigated for the spectral-spatial classification of hyperspectral imagery using the extended maximally stable extreme-region-guided morphological profiles (EMSER_MPs) proposed in this study. To overcome the potential issues of XGBoost, meta-XGBoost was proposed as an ensemble XGBoost method with classification and regression tree (CART), dropout-introduced multiple additive regression tree (DART), elastic net regression and parallel coordinate descent-based linear regression (linear) and random forest (RaF) boosters. Moreover, to evaluate the performance of the introduced XGBoost approach with different boosters, meta-XGBoost and EMSER_MPs, well-known and widely accepted classifiers, including support vector machine (SVM), bagging, adaptive boosting (AdaBoost), multi class AdaBoost (MultiBoost), extremely randomized decision trees (ExtraTrees), RaF, classification via random forest regression (CVRFR) and ensemble of nested dichotomies with extremely randomized decision tree (END-ERDT) methods, were considered in terms of the classification accuracy and computational efficiency. The experimental results based on two benchmark hyperspectral data sets confirm the superior performance of EMSER_MPs and EMSER_MPs with mean pixel values within region (EMSER_MPsM) compared to that for morphological profiles (MPs), morphological profile with partial reconstruction (MPPR), extended MPs (EMPs), extended MPPR (EMPPR), maximally stable extreme-region-guided morphological profiles (MSER_MPs) and MSER_MPs with mean pixel values within region (MSER_MPsM) features. The proposed meta-XGBoost algorithm is capable of obtaining better results than XGBoost with the CART, DART, linear and RaF boosters, and it could be an alternative to the other considered classifiers in terms of the classification of hyperspectral images using advanced spectral-spatial features, especially from generalized classification accuracy and model training efficiency perspectives