Remote Sensing of Environmental Changes in Cold Regions

This Special Issue gathers papers reporting recent advances in the remote sensing of cold regions. It includes contributions presenting improvements in modeling microwave emissions from snow, assessment of satellite-based sea ice concentration products, satellite monitoring of ice jam and glacier lake outburst floods, satellite mapping of snow depth and soil freeze/thaw states, near-nadir interferometric imaging of surface water bodies, and remote sensing-based assessment of high arctic lake environment and vegetation recovery from wildfire disturbances in Alaska. A comprehensive review is presented to summarize the achievements, challenges, and opportunities of cold land remote sensing

Monitoring permafrost environments with Synthetic Aperture Radar (SAR) sensors

Permafrost occupies approximately 24% of the exposed land area in the Northern Hemisphere. It is an important element of the cryosphere and has strong impacts on hydrology, biological processes, land surface energy budget, and infrastructure. For several decades, surface air temperatures in the high northern latitudes have warmed at approximately twice the global rate. Permafrost temperatures have increased in most regions since the early 1980s, the averaged warming north of 60°N has been 1-2°C. In-situ measurements are essential to understanding physical processes in permafrost terrain, but they have several limitations, ranging from difficulties in drilling to the representativeness of limited single point measurements. Remote sensing is urgently needed to supplement ground-based measurements and extend the point observations to a broader spatial domain. This thesis concentrates on the sub-arctic permafrost environment monitoring with SAR datasets. The study site is selected in a typical discontinuous permafrost region in the eastern Canadian sub-Arctic. Inuit communities in Nunavik and Nunatsiavut in the Canadian eastern sub-arctic are amongst the groups most affected by the impacts of climate change and permafrost degradation. Synthetic Aperture Radar (SAR) datasets have advantages for permafrost monitoring in the Arctic and sub-arctic regions because of its high resolution and independence of cloud cover and solar illumination. To date, permafrost environment monitoring methods and strategies with SAR datasets are still under development. The variability of active layer thickness is a direct indication of permafrost thermal state changes. The Differential SAR Interferometry (D-InSAR) technique is applied in the study site to derive ground deformation, which is introduced by the thawing/freezing depth of active layer and underlying permafrost. The D-InSAR technique has been used for the mapping of ground surface deformation over large areas by interpreting the phase difference between two signals acquired at different times as ground motion information. It shows the ability to detect freeze/thaw-related ground motion over permafrost regions. However, to date, accuracy and value assessments of D-InSAR applications have focused mostly on the continuous permafrost region where the vegetation is less developed and causes fewer complicating factors for the D-InSAR application, less attention is laid on the discontinuous permafrost terrain. In this thesis, the influencing factors and application conditions for D-InSAR in the discontinuous permafrost environment are evaluated by using X- band and L-band data. Then, benefit from by the high-temporal resolution of C-band Sentinel-1 time series, the seasonal displacement is derived from small baseline subsets (SBAS)-InSAR. Landforms are indicative of permafrost presence, with their changes inferring modifications to permafrost conditions. A permafrost landscape mapping method was developed which uses multi-temporal TerraSAR-X backscatter intensity and interferometric coherence information. The land cover map is generated through the combined use of object-based image analysis (OBIA) and classification and regression tree analysis (CART). An overall accuracy of 98% is achieved when classifying rock and water bodies, and an accuracy of 79% is achieved when discriminating between different vegetation types with one year of single-polarized acquisitions. This classification strategy can be transferred to other time-series SAR datasets, e.g., Sentinel-1, and other heterogeneous environments. One predominant change in the landscape tied to the thaw of permafrost is the dynamics of thermokarst lakes. Dynamics of thermokarst lakes are developed through their lateral extent and vertical depth changes. Due to different water depth, ice cover over shallow thermokarst ponds/lakes can freeze completely to the lake bed in winter, resulting in grounded ice; while ice cover over deep thermokarst ponds/lakes cannot, which have liquid water persisting under the ice cover all winter, resulting in floating ice. Winter ice cover regimes are related to water depths and ice thickness. In the lakes having floating ice, the liquid water induces additional heat in the remaining permafrost underneath and surroundings, which contributes to further intensified permafrost thawing. SAR datasets are utilized to detect winter ice cover regimes based on the character that liquid water has a remarkably high dielectric constant, whereas pure ice has a low value. Patterns in the spatial distribution of ice-cover regimes of thermokarst ponds in a typical discontinuous permafrost region are first revealed. Then, the correlations of these ice-cover regimes with the permafrost degradation states and thermokarst pond development in two historical phases (Sheldrake catchment in the year 1957 and 2009, Tasiapik Valley 1994 and 2010) were explored. The results indicate that the ice-cover regimes of thermokarst ponds are affected by soil texture, permafrost degradation stage and permafrost depth. Permafrost degradation is difficult to directly assess from the coverage area of floating-ice ponds and the percentage of all thermokarst ponds consisting of such floating-ice ponds in a single year. Continuous monitoring of ice-cover regimes and surface areas is recommended to elucidate the hydrological trajectory of the thermokarst process. Several operational monitoring methods have been developed in this thesis work. In the meanwhile, the spatial distribution of seasonal ground thaw subsidence, permafrost landscape, thermokarst ponds and their winter ice cover regimes are first revealed in the study area. The outcomes help understand the state and dynamics of permafrost environment.Der Permafrostboden bedeckt etwa 24% der exponierten Landfläche in der nördlichen Hemisphäre. Es ist ein wichtiges Element der Kryosphäre und hat starke Auswirkungen auf die Hydrologie, die biologischen Prozesse, das Energie-Budget der Landoberfläche und die Infrastruktur. Seit mehreren Jahrzehnten erhöhen sich die Oberflächenlufttemperaturen in den nördlichen hohen Breitengraden etwa doppelt so stark wie die globale Rate. Die Temperaturen der Permafrostböden sind in den meisten Regionen seit den frühen 1980er Jahren gestiegen. Die durchschnittliche Erwärmung nördlich von 60° N beträgt 1-2°C. In-situ-Messungen sind essentiell für das Verständnis der physischen Prozesse im Permafrostgelände. Es gibt jedoch mehrere Einschränkungen, die von Schwierigkeiten beim Bohren bis hin zur Repräsentativität begrenzter Einzelpunktmessungen reichen. Fernerkundung ist dringend benötigt, um bodenbasierte Messungen zu ergänzen und punktuelle Beobachtungen auf einen breiteren räumlichen Bereich auszudehnen. Diese Dissertation konzentriert sich auf die Umweltbeobachtung der subarktischen Permafrostböden mit SAR-Datensätzen. Das Untersuchungsgebiet wurde in einer typischen diskontinuierlichen Permafrostzone in der kanadischen östlichen Sub-Arktis ausgewählt. Die Inuit-Gemeinschaften in den Regionen Nunavik und Nunatsiavut in der kanadischen östlichen Sub-Arktis gehören zu den Gruppen, die am stärksten von den Auswirkungen des Klimawandels und Permafrostdegradation betroffen sind. Synthetische Apertur Radar (SAR) Datensätze haben Vorteile für das Permafrostmonitoring in den arktischen und subarktischen Regionen aufgrund der hohen Auflösung und der Unabhängigkeit von Wolkendeckung und Sonnenstrahlung. Bis heute sind die Methoden und Strategien mit SAR-Datensätzen für Umweltbeobachtung der Permafrostböden noch in der Entwicklung. Die Variabilität der Auftautiefe der aktiven Schicht ist eine direkte Indikation der Veränderung des thermischen Zustands der Permafrostböden. Die Differential-SAR-Interferometrie(D-Insar)-Technik wird im Untersuchungsgebiet zur Ableitung der Bodendeformation, die durch Auftau- / und Gefriertiefe der aktiven Schicht und des unterliegenden Permafrostbodens eingeführt wird, eingesetzt. Die D-InSAR-Technik wurde für Kartierung der Landoberflächendeformation über große Flächen verwendet, indem der Phasenunterschied zwischen zwei zu verschiedenen Zeitpunkten als Bodenbewegungsinformation erfassten Signalen interpretiert wurde. Es zeigt die Fähigkeit, tau- und gefrierprozessbedingte Bodenbewegungen über Permafrostregionen zu detektieren. Jedoch fokussiert sich die Genauigkeit und Wertschätzung der D-InSAR-Anwendung bis heute hauptsächlich auf kontinuierliche Permafrostregion, wo die Vegetation wenig entwickelt ist und weniger komplizierte Faktoren für D-InSAR-Anwendung verursacht. Das diskontinuierliche Permafrostgelände wurde nur weniger berücksichtigt. In dieser Dissertation wurden die Einflussfaktoren und Anwendungsbedingungen für D-InSAR im diskontinuierlichen Permafrostgebiet mittels X-Band und L-Band Daten ausgewertet. Dann wurde die saisonale Verschiebung dank der hohen Auflösung der C-Band Sentinel-1 Zeitreihe von „Small Baseline Subsets (SBAS)-InSAR“ abgeleitet. Landformen weisen auf die Präsenz des Permafrosts hin, wobei deren Veränderungen auf die Modifikation der Permafrostbedingungen schließen. Eine Kartierungsmethode der Permafrostlandschaft wurde entwickelt, dabei wurde Multi-temporal TerraSAR-X Rückstreuungsintensität und interferometrische Kohärenzinformationen verwendet. Die Landbedeckungskarte wurde durch kombinierte Anwendung objektbasierter Bildanalyse (OBIA) und Klassifikations- und Regressionsbaum Analyse (CART) generiert. Eine Gesamtgenauigkeit in Höhe von 98% wurde bei Klassifikation der Gesteine und Wasserkörper erreicht. Bei Unterscheidung zwischen verschiedenen Vegetationstypen mit einem Jahr einzelpolarisierte Akquisitionen wurde eine Genauigkeit von 79% erreicht. Diese Klassifikationsstrategie kann auf andere Zeitreihen der SAR-Datensätzen, z.B. Sentinel-1, und auch anderen heterogenen Umwelten übertragen werden. Eine vorherrschende Veränderung in der Landschaft, die mit dem Auftauen des Permafrosts verbunden ist, ist die Dynamik der Thermokarstseen. Die Dynamik der Thermokarstseen ist durch Veränderungen der seitlichen Ausdehnung und der vertikalen Tiefe entwickelt. Aufgrund der unterschiedlichen Wassertiefen kann die Eisdecke über den flachen Thermokarstteichen/-seen im Winter bis auf den Wasserboden vollständig gefroren sein, was zum geerdeten Eis führt, während die Eisdecke über den tiefen Thermokarstteichen/-seen es nicht kann. In den tiefen Thermokarstteichen/-seen bleibt den ganzen Winter flüssiges Wasser unter der Eisdecke bestehen, was zum Treibeis führt. Das Wintereisdeckenregime bezieht sich auf die Wassertiefe und die Eisdicke. In den Seen mit Treibeis leitet das flüssige Wasser zusätzliche Wärme in den restlichen Permafrost darunter oder in der Umgebung, was zur weiteren Verstärkung des Permafrostauftauen beiträgt. Basiert auf den Charakter, dass das flüssige Wasser eine bemerkenswert hohe Dielektrizitätskonstante besitzt, während reines Eis einen niedrigen Wert hat, wurden die SAR Datensätzen zur Erkennung des Wintereisdeckenregimes verwendet. Zunächst wurden Schemen in der räumlichen Verteilung der Eisdeckenregimes der Thermokarstteiche in einer typischen diskontinuierlichen Permafrostregion abgeleitet. Dann wurden die Zusammenhänge dieser Eisdeckenregimes mit dem Degradationszustand des Permafrosts und der Entwicklung der Thermokarstteiche in zwei historischen Phasen (Sheldrake Einzugsgebiet in 1957 und 2009, Tasiapik Tal in 1994 und 2010) erforscht. Die Ergebnisse deuten darauf, dass die Eisdeckenregimes der Thermokarstteiche von der Bodenart, dem Degradationszustand des Permafrosts und der Permafrosttiefe beeinflusst werden. Es ist schwer, die Permafrostdegradation in einem einzelnen Jahr direkt durch den Abdeckungsbereich der Treibeis-Teiche und die Prozentzahl aller aus solchen Treibeis-Teichen bestehenden Thermokarstteiche abzuschätzen. Ein kontinuierliches Monitoring der Eisdeckenregimes und -oberflächen ist empfehlenswert, um den hydrologischen Verlauf des Thermokarstprozesses zu erläutern. In dieser Dissertation wurden mehrere operativen Monitoringsmethoden entwickelt. In der Zwischenzeit wurden die räumliche Verteilung der saisonalen Bodentauabsenkung, die Permafrostlandschaft, die Thermokarstteiche und ihre Wintereisdeckenregimes erstmals in diesem Untersuchungsgebiet aufgedeckt. Die Ergebnisse tragen dazu bei, den Zustand und die Dynamik der Permafrostumwelt zu verstehen

Monitoring permafrost environments with Synthetic Aperture Radar (SAR) sensors

Permafrost occupies approximately 24% of the exposed land area in the Northern Hemisphere. It is an important element of the cryosphere and has strong impacts on hydrology, biological processes, land surface energy budget, and infrastructure. For several decades, surface air temperatures in the high northern latitudes have warmed at approximately twice the global rate. Permafrost temperatures have increased in most regions since the early 1980s, the averaged warming north of 60°N has been 1-2°C. In-situ measurements are essential to understanding physical processes in permafrost terrain, but they have several limitations, ranging from difficulties in drilling to the representativeness of limited single point measurements. Remote sensing is urgently needed to supplement ground-based measurements and extend the point observations to a broader spatial domain. This thesis concentrates on the sub-arctic permafrost environment monitoring with SAR datasets. The study site is selected in a typical discontinuous permafrost region in the eastern Canadian sub-Arctic. Inuit communities in Nunavik and Nunatsiavut in the Canadian eastern sub-arctic are amongst the groups most affected by the impacts of climate change and permafrost degradation. Synthetic Aperture Radar (SAR) datasets have advantages for permafrost monitoring in the Arctic and sub-arctic regions because of its high resolution and independence of cloud cover and solar illumination. To date, permafrost environment monitoring methods and strategies with SAR datasets are still under development. The variability of active layer thickness is a direct indication of permafrost thermal state changes. The Differential SAR Interferometry (D-InSAR) technique is applied in the study site to derive ground deformation, which is introduced by the thawing/freezing depth of active layer and underlying permafrost. The D-InSAR technique has been used for the mapping of ground surface deformation over large areas by interpreting the phase difference between two signals acquired at different times as ground motion information. It shows the ability to detect freeze/thaw-related ground motion over permafrost regions. However, to date, accuracy and value assessments of D-InSAR applications have focused mostly on the continuous permafrost region where the vegetation is less developed and causes fewer complicating factors for the D-InSAR application, less attention is laid on the discontinuous permafrost terrain. In this thesis, the influencing factors and application conditions for D-InSAR in the discontinuous permafrost environment are evaluated by using X- band and L-band data. Then, benefit from by the high-temporal resolution of C-band Sentinel-1 time series, the seasonal displacement is derived from small baseline subsets (SBAS)-InSAR. Landforms are indicative of permafrost presence, with their changes inferring modifications to permafrost conditions. A permafrost landscape mapping method was developed which uses multi-temporal TerraSAR-X backscatter intensity and interferometric coherence information. The land cover map is generated through the combined use of object-based image analysis (OBIA) and classification and regression tree analysis (CART). An overall accuracy of 98% is achieved when classifying rock and water bodies, and an accuracy of 79% is achieved when discriminating between different vegetation types with one year of single-polarized acquisitions. This classification strategy can be transferred to other time-series SAR datasets, e.g., Sentinel-1, and other heterogeneous environments. One predominant change in the landscape tied to the thaw of permafrost is the dynamics of thermokarst lakes. Dynamics of thermokarst lakes are developed through their lateral extent and vertical depth changes. Due to different water depth, ice cover over shallow thermokarst ponds/lakes can freeze completely to the lake bed in winter, resulting in grounded ice; while ice cover over deep thermokarst ponds/lakes cannot, which have liquid water persisting under the ice cover all winter, resulting in floating ice. Winter ice cover regimes are related to water depths and ice thickness. In the lakes having floating ice, the liquid water induces additional heat in the remaining permafrost underneath and surroundings, which contributes to further intensified permafrost thawing. SAR datasets are utilized to detect winter ice cover regimes based on the character that liquid water has a remarkably high dielectric constant, whereas pure ice has a low value. Patterns in the spatial distribution of ice-cover regimes of thermokarst ponds in a typical discontinuous permafrost region are first revealed. Then, the correlations of these ice-cover regimes with the permafrost degradation states and thermokarst pond development in two historical phases (Sheldrake catchment in the year 1957 and 2009, Tasiapik Valley 1994 and 2010) were explored. The results indicate that the ice-cover regimes of thermokarst ponds are affected by soil texture, permafrost degradation stage and permafrost depth. Permafrost degradation is difficult to directly assess from the coverage area of floating-ice ponds and the percentage of all thermokarst ponds consisting of such floating-ice ponds in a single year. Continuous monitoring of ice-cover regimes and surface areas is recommended to elucidate the hydrological trajectory of the thermokarst process. Several operational monitoring methods have been developed in this thesis work. In the meanwhile, the spatial distribution of seasonal ground thaw subsidence, permafrost landscape, thermokarst ponds and their winter ice cover regimes are first revealed in the study area. The outcomes help understand the state and dynamics of permafrost environment.Der Permafrostboden bedeckt etwa 24% der exponierten Landfläche in der nördlichen Hemisphäre. Es ist ein wichtiges Element der Kryosphäre und hat starke Auswirkungen auf die Hydrologie, die biologischen Prozesse, das Energie-Budget der Landoberfläche und die Infrastruktur. Seit mehreren Jahrzehnten erhöhen sich die Oberflächenlufttemperaturen in den nördlichen hohen Breitengraden etwa doppelt so stark wie die globale Rate. Die Temperaturen der Permafrostböden sind in den meisten Regionen seit den frühen 1980er Jahren gestiegen. Die durchschnittliche Erwärmung nördlich von 60° N beträgt 1-2°C. In-situ-Messungen sind essentiell für das Verständnis der physischen Prozesse im Permafrostgelände. Es gibt jedoch mehrere Einschränkungen, die von Schwierigkeiten beim Bohren bis hin zur Repräsentativität begrenzter Einzelpunktmessungen reichen. Fernerkundung ist dringend benötigt, um bodenbasierte Messungen zu ergänzen und punktuelle Beobachtungen auf einen breiteren räumlichen Bereich auszudehnen. Diese Dissertation konzentriert sich auf die Umweltbeobachtung der subarktischen Permafrostböden mit SAR-Datensätzen. Das Untersuchungsgebiet wurde in einer typischen diskontinuierlichen Permafrostzone in der kanadischen östlichen Sub-Arktis ausgewählt. Die Inuit-Gemeinschaften in den Regionen Nunavik und Nunatsiavut in der kanadischen östlichen Sub-Arktis gehören zu den Gruppen, die am stärksten von den Auswirkungen des Klimawandels und Permafrostdegradation betroffen sind. Synthetische Apertur Radar (SAR) Datensätze haben Vorteile für das Permafrostmonitoring in den arktischen und subarktischen Regionen aufgrund der hohen Auflösung und der Unabhängigkeit von Wolkendeckung und Sonnenstrahlung. Bis heute sind die Methoden und Strategien mit SAR-Datensätzen für Umweltbeobachtung der Permafrostböden noch in der Entwicklung. Die Variabilität der Auftautiefe der aktiven Schicht ist eine direkte Indikation der Veränderung des thermischen Zustands der Permafrostböden. Die Differential-SAR-Interferometrie(D-Insar)-Technik wird im Untersuchungsgebiet zur Ableitung der Bodendeformation, die durch Auftau- / und Gefriertiefe der aktiven Schicht und des unterliegenden Permafrostbodens eingeführt wird, eingesetzt. Die D-InSAR-Technik wurde für Kartierung der Landoberflächendeformation über große Flächen verwendet, indem der Phasenunterschied zwischen zwei zu verschiedenen Zeitpunkten als Bodenbewegungsinformation erfassten Signalen interpretiert wurde. Es zeigt die Fähigkeit, tau- und gefrierprozessbedingte Bodenbewegungen über Permafrostregionen zu detektieren. Jedoch fokussiert sich die Genauigkeit und Wertschätzung der D-InSAR-Anwendung bis heute hauptsächlich auf kontinuierliche Permafrostregion, wo die Vegetation wenig entwickelt ist und weniger komplizierte Faktoren für D-InSAR-Anwendung verursacht. Das diskontinuierliche Permafrostgelände wurde nur weniger berücksichtigt. In dieser Dissertation wurden die Einflussfaktoren und Anwendungsbedingungen für D-InSAR im diskontinuierlichen Permafrostgebiet mittels X-Band und L-Band Daten ausgewertet. Dann wurde die saisonale Verschiebung dank der hohen Auflösung der C-Band Sentinel-1 Zeitreihe von „Small Baseline Subsets (SBAS)-InSAR“ abgeleitet. Landformen weisen auf die Präsenz des Permafrosts hin, wobei deren Veränderungen auf die Modifikation der Permafrostbedingungen schließen. Eine Kartierungsmethode der Permafrostlandschaft wurde entwickelt, dabei wurde Multi-temporal TerraSAR-X Rückstreuungsintensität und interferometrische Kohärenzinformationen verwendet. Die Landbedeckungskarte wurde durch kombinierte Anwendung objektbasierter Bildanalyse (OBIA) und Klassifikations- und Regressionsbaum Analyse (CART) generiert. Eine Gesamtgenauigkeit in Höhe von 98% wurde bei Klassifikation der Gesteine und Wasserkörper erreicht. Bei Unterscheidung zwischen verschiedenen Vegetationstypen mit einem Jahr einzelpolarisierte Akquisitionen wurde eine Genauigkeit von 79% erreicht. Diese Klassifikationsstrategie kann auf andere Zeitreihen der SAR-Datensätzen, z.B. Sentinel-1, und auch anderen heterogenen Umwelten übertragen werden. Eine vorherrschende Veränderung in der Landschaft, die mit dem Auftauen des Permafrosts verbunden ist, ist die Dynamik der Thermokarstseen. Die Dynamik der Thermokarstseen ist durch Veränderungen der seitlichen Ausdehnung und der vertikalen Tiefe entwickelt. Aufgrund der unterschiedlichen Wassertiefen kann die Eisdecke über den flachen Thermokarstteichen/-seen im Winter bis auf den Wasserboden vollständig gefroren sein, was zum geerdeten Eis führt, während die Eisdecke über den tiefen Thermokarstteichen/-seen es nicht kann. In den tiefen Thermokarstteichen/-seen bleibt den ganzen Winter flüssiges Wasser unter der Eisdecke bestehen, was zum Treibeis führt. Das Wintereisdeckenregime bezieht sich auf die Wassertiefe und die Eisdicke. In den Seen mit Treibeis leitet das flüssige Wasser zusätzliche Wärme in den restlichen Permafrost darunter oder in der Umgebung, was zur weiteren Verstärkung des Permafrostauftauen beiträgt. Basiert auf den Charakter, dass das flüssige Wasser eine bemerkenswert hohe Dielektrizitätskonstante besitzt, während reines Eis einen niedrigen Wert hat, wurden die SAR Datensätzen zur Erkennung des Wintereisdeckenregimes verwendet. Zunächst wurden Schemen in der räumlichen Verteilung der Eisdeckenregimes der Thermokarstteiche in einer typischen diskontinuierlichen Permafrostregion abgeleitet. Dann wurden die Zusammenhänge dieser Eisdeckenregimes mit dem Degradationszustand des Permafrosts und der Entwicklung der Thermokarstteiche in zwei historischen Phasen (Sheldrake Einzugsgebiet in 1957 und 2009, Tasiapik Tal in 1994 und 2010) erforscht. Die Ergebnisse deuten darauf, dass die Eisdeckenregimes der Thermokarstteiche von der Bodenart, dem Degradationszustand des Permafrosts und der Permafrosttiefe beeinflusst werden. Es ist schwer, die Permafrostdegradation in einem einzelnen Jahr direkt durch den Abdeckungsbereich der Treibeis-Teiche und die Prozentzahl aller aus solchen Treibeis-Teichen bestehenden Thermokarstteiche abzuschätzen. Ein kontinuierliches Monitoring der Eisdeckenregimes und -oberflächen ist empfehlenswert, um den hydrologischen Verlauf des Thermokarstprozesses zu erläutern. In dieser Dissertation wurden mehrere operativen Monitoringsmethoden entwickelt. In der Zwischenzeit wurden die räumliche Verteilung der saisonalen Bodentauabsenkung, die Permafrostlandschaft, die Thermokarstteiche und ihre Wintereisdeckenregimes erstmals in diesem Untersuchungsgebiet aufgedeckt. Die Ergebnisse tragen dazu bei, den Zustand und die Dynamik der Permafrostumwelt zu verstehen

CONTRIBUTIONS OF OPTICAL REMOTE SENSING TO PERMAFROST MAPPING IN DONNELLY TRAINING AREA, ALASKA

AN ABSTRACT OF THE THESIS OFKiran Thapa, for the Master of Science degree in Geography and Environmental Resources, presented on April 8, 2020, at Southern Illinois University Carbondale.TITLE: CONTRIBUTIONS OF OPTICAL REMOTE SENSING TO PERMAFROST MAPPING IN DONNELLY TRAINING AREA, ALASKA MAJOR PROFESSOR: Dr. Guangxing Wang Permafrost occupies about a quarter of the northern hemisphere land with 25.5 million ha. Global warming and anthropogenic activities affect the dynamics of permafrost. Snow and permafrost, in turn, serve as an indicator of climate change and human activity disturbance. The dynamics of permafrost are often estimated using interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) methods. However, acquiring and processing InSAR images is costly and computation intensive. Due to various spectral variables and indices available from optical images, Landsat satellite images that are free-downloadable provide the potential for studying and monitoring changes of permafrost. The overall objective of this study was to explore the use of optical images as a cost-effective method to map permafrost in Donnelly Training Area (DTA) - an installation located in Alaska. First, Landsat 8 OLI/TIRS images from January 2014 to December 2018 were used to calculate various remote sensing variables. The variables included Land Surface Temperature (LST), albedo, Soil Moisture index (SMI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Snow Index (NDSI), Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Normalized Difference Water index (NDWI), Simple Ratio (SR), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), Normalized Burn Ratio (NBR), Triangular Vegetation Index(TVI), Visible Atmospherically Resistant Index (VARI), and Active Layer Thickness (ALT). Moreover, elevation, slope, and aspect were obtained from a digital elevation model (DEM). The variables were used to estimate the probabilities of permafrost presence (POP) for DTA. The logistic and linear models were respectively selected and optimized based on logistic and linear stepwise regression for the estimation of and ALT. A total of 414 field observations that were collected from 1994 to 2012 were utilized for validation of models.The results showed that the POP in DTA was significantly affected by all the factors except aspect and EVI. The factor that was most correlated with ln((1-POP)/POP) was elevation, then NDVI, albedo, ALT, LST, NDWI, NDSI, slope, TVI, RSR, SMI, NDBI, SR, SAVI, NBR and VARI. A total of six prediction models were obtained. The elevation, NDVI, LST, TVI, ALT, SLOPE, RSR, SMI, NBR, and NDSI were finally chosen in the best model 5.6 with the smallest relative root mean square error (RMSE) and Akaike information criterion (AIC). The albedo used in previous studies was excluded in the final model, implying that the albedo was not critical to the prediction of POP. In addition to the previously used elevation, NDVI and SMI, other predictors including LST, TVI, ALT, SLOPE, RSR, NBR, and NDSI could not be ignored in the prediction of POP. The model generated reasonable spatial distribution of POP in which POP had greater values in the east, northeast, north, and northwest parts and smaller in the south and southwest parts. Except for NDVI, NDWI, NDSI, aspect, and RSR, moreover, all other predictors showed significant contributions to the prediction of ALT. The SMI, ELEVATION, SAVI, NDBI, SLOPE, LST, SR, EVI, VARI, and TVI were finally selected in the best model 5.14 with the smallest relative RMSE and AIC. The ALT highly varied over the study area with the spatial patterns inversely consistent with those of POP.The results are essential for the governments, policymakers, and other concerned stakeholders to estimate the degradation of permafrost in DTA and minimize the risk of policy decision-making for land use management and planning. This study will help to understand the global climate change, changing ecosystems, increasing concentration in the atmosphere, and human activity-induced disturbance

ALOS-2/PALSAR-2 Calibration, Validation, Science and Applications

Twelve edited original papers on the latest and state-of-art results of topics ranging from calibration, validation, and science to a wide range of applications using ALOS-2/PALSAR-2. We hope you will find them useful for your future research

Environmental Controls of InSAR-Based Periglacial Ground Dynamics in a Sub-Arctic Landscape

Periglacial environments are characterized by highly dynamic landscapes. Freezing and thawing lead to ground movement, associated with cryoturbation and solifluction. These processes are sensitive to climate change and variably distributed depending on multiple environmental factors. In this study, we used multi-geometry Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar Interferometry (InSAR) to investigate the spatial distribution of the mean annual ground velocity in a mountainous landscape in Northern Norway. Statistical modeling was employed to examine how periglacial ground velocity is related to environmental variables characterizing the diverse climatic, geomorphic, hydrological and biological conditions within a 148 km(2) study area. Two-dimensional (2D) InSAR results document mean annual ground velocity up to 15 mm/yr. Vertical and horizontal velocity components in the East-West plane show variable spatial distribution, which can be explained by the characteristics of cryoturbation and solifluction operating differently over flat and sloping terrain. Statistical modeling shows that slope angle and mean annual air temperature variables are the most important environmental factors explaining the distribution of the horizontal and vertical components, respectively. Vegetation and snow cover also have a local influence, interpreted as indicators of the ground material and moisture conditions. The results show contrasted model performance depending on the velocity component used as a response variable. In general, our study highlights the potential of integrating radar remote sensing and statistical modeling to investigate mountainous regions and better understand the relations between environmental factors, periglacial processes and ground dynamics.Peer reviewe

Estimating grassland vegetation cover with remote sensing: a comparison between Landsat-8, Sentinel-2 and PlanetScope imagery

Grassland fractional vegetation cover (FVC) accurate mapping on a large scale is crucial, since degraded grasslands contribute less to provisioning services, carbon storage, water purification, erosion control and biodiversity conservation. The spatial and temporal resolution of Sentinel-2 (S2) and PlanetScope (PS) data has never been explored for grassland FVC estimation so far and will enable researchers and agencies to quantify and map timelier and more precisely grassland processes. In this paper we compare FVC estimation models developed from Landsat-8 (L8), S2 and PS imagery. The reference grassland FVC dataset was obtained on the Paganella ski runs (46.15°N, 11.01°E, Italy) applying unsupervised classification to nadir grassland RGB photographs taken from 1.35 m above the soil. Fractional Response Models between reference FVC and 18 vegetation indices (VIs) extracted from satellite imagery were fitted and analysed. Then, leave-one-out cross validation and spatiotemporal change analysis were also performed. Our study confirms the robustness of the commonly used VIs based on the difference between NIR and the red wavelength region (R2 = 0.91 for EVI using S2 imagery) and indicate that VIs based on the red-edge spectral region are the best performing for PS imagery (R2 = 0.89 for RECI). Only medium to high spatial resolution imagery (S2 and PS) precisely mapped spatial patterns at the study site, since grasslands FVC varies at a fine scale. Previously available imagery at medium to low spatial and temporal resolution (e.g., L8) may still be interesting for analysis requiring long time-series of dat

Spatial variability of aircraft-measured surface energy fluxes in permafrost landscapes

Arctic ecosystems are undergoing a very rapid change due to global warming and their response to climate change has important implications for the global energy budget. Therefore, it is crucial to understand how energy fluxes in the Arctic will respond to any changes in climate related parameters. However, attribution of these responses is challenging because measured fluxes are the sum of multiple processes that respond differently to environmental factors. Here, we present the potential of environmental response functions for quantitatively linking energy flux observations over high latitude permafrost wetlands to environmental drivers in the flux footprints. We used the research aircraft POLAR 5 equipped with a turbulence probe and fast temperature and humidity sensors to measure turbulent energy fluxes along flight tracks across the Alaskan North Slope with the aim to extrapolate the airborne eddy covariance flux measurements from their specific footprint to the entire North Slope. After thorough data pre-processing, wavelet transforms are used to improve spatial discretization of flux observations in order to relate them to biophysically relevant surface properties in the flux footprint. Boosted regression trees are then employed to extract and quantify the functional relationships between the energy fluxes and environmental drivers. Finally, the resulting environmental response functions are used to extrapolate the sensible heat and water vapor exchange over spatio-temporally explicit grids of the Alaskan North Slope. Additionally, simulations from the Weather Research and Forecasting (WRF) model were used to explore the dynamics of the atmospheric boundary layer and to examine results of our extrapolation