Performance evaluation of remote sensing data with machine learning technique to determine soil color

The aim of the present research is the determination of soil color by spectral bands and indices obtained from MODIS images. For this purpose, soil samples were collected from East Azerbaijan Province (Iran) and their color and texture were investigated through Munsell color system and hydrometer method, respectively. Stepwise regression, principle component analysis and sensitivity function methods were employed to find the dominant indices and bands using artificial neural network (ANN) as one of the machine learning techniques. The improved indices as the model input had better performance, for example, the calculation of correlation coefficient between indices and hue showed 51.48% increase of correlation coefficient with comparison of the normalized difference vegetation index (NDVI) to modified soil adjustment vegetation index (MSAVI) and 54.54% correlation enhancement of soil adjustment vegetation index (SAVI) compared to MSAVI. Stepwise regression method along with error criteria decline may enhance the performance of soil color model. In comparison with multivariate regression, ANN model exhibited better performance (with a 12.61% mean absolute error [MAE] decline). Temporal variation of modified perpendicular drought index (MPDI) as well as band 31 could justify the Munsell soil color components variations specifically chroma and hue. MPDI and thermal bands could be employed as a precise indicator in soil color analysis. Thus, remote sensing data combined with machine learning technique can clarify the procedure potential for soil color determination

An analysis of wildfire risk and historical occurrence for a mediterranean biosphere reserve, Central Chile

Wildfires are one of the main processes that currently shape Mediterranean ecosystems. The analysis of wildfire risk combined with historical records allows for a greater understanding of trends and their relation to territorial variables that are favourable to future events. Using GIS analysis, we assess wildfire risk in La Campana – Peñuelas Biosphere Reserve, in Central Chile. Additionally, with official historical records and LANDSAT satellite images from 1985–2015 and GIS we determine historical occurrence in the Reserve. We found that the areas with very high risk of wildfire occurrence have a strong combination of ignition factors such as presence of human settlements and road connectivity, and variables that would be negatively impacted by the occurrence of wildfires, such as degraded soils and vulnerable vegetation. These findings highlight the need to destine resources to fire prevention in these areas and develop adaptation strategies for risk management at different scales

Monitoramento de queimadas no sudoeste do Pará, a partir de séries temporais do sensor modis

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-Graduação em Geografia, 2016.As queimadas associadas à expansão da pecuária e agricultura têm se tornado um problema no bioma Amazônico, causando danos severos ao meio ambiente. Imagens de sensoriamento remoto têm sido amplamente utilizadas no monitoramento de queimadas na extensa Floresta Amazônica, porém há a necessidade de aprimoramentos metodológicos para uma detecção automatizada. Esta pesquisa tem como objetivo avaliar séries temporais MODIS para o mapeamento de áreas queimadas no município de Novo Progresso, Pará, e determinar suas ocorrência nos diferentes tipos de uso e cobertura da terra durante o período de 2000-2014. Na detecção de área queimada, os seguintes dados foram comparados: banda do infravermelho próximo e índices espectrais (NBR, NDVI e NBRT), considerando-se imagens diárias e produtos compostos de 8 dias. As séries temporais MODIS foram filtradas e normalizadas temporalmente para eliminar falsos eventos de queimadas. A determinação dos valores limites para a ocorrência de queimadas foi obtida a partir da comparação da série de imagens MODIS com classificações visuais de dados LANDSAT/TM e ETM+ usando o coeficiente Kappa. O melhor resultado alcançado considerou os seguintes fatores: banda de infravermelho próximo, imagens diárias e normalização pela média, obtendo o valor de coeficiente Kappa de 0,72 e Acurácia Geral de 99%. As áreas desmatadas são as responsáveis por mais de 70% dos eventos de incêndios. As propriedades privadas apresentaram maior porcentagem de área queimada, enquanto as Reservas Ambientais Particulares e Terras Indígenas apresentaram as menores taxas. O resultado do método proposto foi melhor do que o disponível pelo produto de áreas queimadas (MCD45), mas ainda apresenta interferências de cobertura de nuvens que devem ser melhoradas em trabalhos futuros.Fires associated with the expansion of cattle ranching and agriculture has become a problem in the Amazon biome, causing severe environmental damages. Remote sensing images have been widely used in the fire monitoring on the extensive Amazon forest, but an accurate automated detection still need improvements. This research aims to evaluate MODIS time series spectral indices for mapping burned areas in the municipality of Novo Progresso, Para, and determine their occurrences in the different types of land use/land cover during the period 2000-2014. In burned area detection, the following data were compared: near-infrared band and spectral indices (NBR, NDVI and NBRT), considering daily images and 8-day composite products. MODIS time series were filtered and standardized temporally to eliminate false fire events. Threshold-value determination for the fire occurrences was obtained from the comparison of MODIS series with visual image classification of Landsat TM and ETM+ data using the Kappa coefficient. The best result considered the following factors: near-infrared band, daily data, and mean standardization, obtaining the Kappa coefficient value of 0.72 and Overall accuracy of 99%. The deforested areas are responsible for more than 70% of fire events. Private properties showed a higher percentage of the burned area, while private and Indigenous Lands Environmental Reserves had the lowest rates. The result of the proposed method was better than the burned area product (MCD45), but still shows cloud cover interference that should be improved in future work

Dinâmica de incêndios florestais e alterações biofísicas na Amazônia e Cerrado brasileiros a partir de séries temporais de sensoriamento remoto

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-Graduação em Geografia, 2019.Os biomas brasileiros se adaptaram a diferentes padrões de presença ou ausência do fogo. Dados derivados de sensoriamento remoto têm sido uma das principais bases para a detecção de incêndios florestais e os danos na estrutura da vegetação, especialmente com o desenvolvimento de sensores com alta resolução temporal e espectral, e o estabelecimento de longas séries contínuas. Nesse sentido, esta tese buscou aprofundamento em três pontos: (1) Qual a potencialidade de produtos de sensoriamento remoto para a descrição da dinâmica do fogo no Brasil? (2) Como detectar cicatrizes de queimadas a partir de séries temporais em ambientes amazônicos?; e por fim (3) Quais os danos na vegetação resultantes da alteração do regime histórico do fogo e como podem ser quantificados por sensoriamento remoto? Para ampliar o conhecimento sobre essas questões foram utilizados diversos produtos derivados dos sensores Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Thematic Mapper (TM), Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) e Operational Land Imager (OLI), além de diversos dados espaciais, em três escalas: uma para todo o território nacional, uma área específica do Cerrado e duas áreas específicas da Amazônia. A metodologia básica consistiu na análise de séries temporais MODIS para detecção e quantificação dos efeitos do fogo. Os resultados permitiram concluir que: (1) Os produtos globais MODIS de detecção de cicatrizes de queimadas apresentaram altas taxas de erros de omissão no Brasil, superiores a 78% em média no território nacional, sendo seu uso recomendado apenas para análises regionais ou globais. Os produtos de queimadas apresentaram as menores acurácias nos biomas dos Pampas, Amazônia e Mata Atlântica e as maiores acurácias nos biomas do Cerrado e da Caatinga. Apesar desta limitação, o produto MCD64 permitiu descrever o regime do fogo no país, as principais regiões de ocorrência e a influência da umidade e classe de vegetação neste padrão. Foram estabelecidas como limite para a ação do fogo, as zonas sem estiagem, como o Oeste da Amazônia e litoral leste do Brasil, assim como as áreas do semiárido nordestino. (2) Dentre os métodos analisados de diferença sazonal e normalização temporal, a normalização pela média da banda espectral do Infravermelho Próximo foi responsável pela maior acurácia na detecção de cicatrizes de queimadas na Amazônia, retificando a utilização de alguns índices especializados originalmente para vegetações temperadas, como o Normalized Burn Ratio (NBR). Outros métodos analisados, como a diferença sazonal e normalização por z-score, apresentaram melhor acurácia que imagens originais, mas inferior em comparação com a normalização pela média. (3) A alteração da recorrência do fogo teve influência direta no padrão biofísico e fenológico da vegetação nas áreas de estudo na Amazônia e no Cerrado. As variáveis de produtividade primária bruta e albedo apresentaram baixa representatividade espacial. As mudanças com maior inclinação da tendência, do Enhanced Vegetation Index (EVI) e temperatura superficial, foram tanto relacionadas com a recorrência do fogo, quanto com a classe de uso da vegetação, como nas terras indígenas. A inclinação da tendência, no EVI e temperatura superficial, foi maior na área do Cerrado, reforçando a necessidade urgente de conservação deste bioma. A pesquisa atestou a importância de dados de sensoriamento remoto para avaliação da dinâmica do fogo e dos seus efeitos na vegetação. A utilização de séries temporais do sensor MODIS permitiu tanto identificar as áreas queimadas com maior acurácia que outros produtos disponíveis, quanto quantificar as fragilidades da vegetação relacionadas ao padrão de fogo atual.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).Brazilian biomes have adapted to different patterns of presence or absence of fire. Data derived from remote sensing have been one of the main techniques for the detection of forest fires and damage to vegetation structure, especially with the development of high temporal and spectral resolution sensors and the establishment of long continuous series. Thus, we intend to focus on three points in this thesis: (1) What is the potential of remote sensing products for the description of fire dynamics in Brazil? (2) How to detect burn scars from remote sensing time series in Amazonian environments? And finally (3) What damages in the vegetation resulting from the alteration of the historical fire regime and how can they be quantified by remote sensing? In order to increase the knowledge about these issues, several products derived from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Thematic Mapper (TM), Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) and Operational Land Imager (OLI) sensors were used, in addition to diverse spatial data, in three scales: one for the whole national territory, one specific area of the Cerrado and two specific areas of the Amazon. The basic methodology consisted of the analysis of MODIS time series for the detection and quantification of fire effects. The results allowed to conclude that: (1) MODIS global burned area products presented high omission errors rates in Brazil, higher than 78% on average in the national territory, and their use is recommended only for regional or global analyzes. The burned area products showed the lowest value in the biomes of the Pampas, Amazon Forest and Atlantic Forest, and the highest values in the biomes of the Cerrado and Caatinga. In spite of this limitation, the product MCD64 allowed to describe the fire regime in the country, the main regions of occurrence and the influence of moisture and vegetation class in this pattern. Were established as a limit for the action of the fire the areas without drought, such as the Western Amazon and the east coast of Brazil, as well as areas with low availability of rainfall and fuel, such as the semi-arid in the Northeast. (2) Among the analyzed methods of seasonal difference and temporal normalization, the normalization of the Near Infrared spectral band by the zero-mean, was responsible for the greater accuracy in the detection of burn scars in the Amazon region, rectifying the use of some indices originally specialized for temperate vegetation, such as the Normalized Burn Ratio (NBR). Other methods analyzed, such as the seasonal difference and z-score normalization, showed better accuracy than original images, but lower than normalization by the zero-mean. (3) The alteration of fire recurrence had a direct influence on the biophysical and phenological pattern of vegetation the study areas of Amazon and Cerrado. The variables of gross primary productivity and albedo showed low spatial representativeness. The changes with higher trend slope, of Enhanced Vegetation Index (EVI) and surface temperature, were related both to fire recurrence and to the vegetation use class, as in indigenous lands. The slope of the trend in EVI and surface temperature was higher in the Cerrado area, reinforcing the urgent need for conservation of this biome. The research attested the importance of remote sensing data for the evaluation of fire dynamics and its effects on vegetation. The use of MODIS time series allowed both identifying the burned areas with greater accuracy than other available products, and quantifying the fragilities of the vegetation related to the current fire pattern