Analysis of geologic terrain models for determination of optimum SAR sensor configuration and optimum information extraction for exploration of global non-renewable resources. Pilot study: Arkansas Remote Sensing Laboratory, part 1, part 2, and part 3

Computer-generated radar simulations and mathematical geologic terrain models were used to establish the optimum radar sensor operating parameters for geologic research. An initial set of mathematical geologic terrain models was created for three basic landforms and families of simulated radar images were prepared from these models for numerous interacting sensor, platform, and terrain variables. The tradeoffs between the various sensor parameters and the quantity and quality of the extractable geologic data were investigated as well as the development of automated techniques of digital SAR image analysis. Initial work on a texture analysis of SEASAT SAR imagery is reported. Computer-generated radar simulations are shown for combinations of two geologic models and three SAR angles of incidence

Synthetic aperture radar imagery of airports and surrounding areas: Study of clutter at grazing angles and their polarimetric properties

The statistical description of ground clutter at an airport and in the surrounding area is addressed. These data are being utilized in a program to detect microbursts. Synthetic aperture radar data were collected at the Denver Stapleton Airport. Mountain terrain data were examined to determine if they may potentially contribute to range ambiguity problems and degrade microburst detection. Results suggest that mountain clutter may not present a special problem source. The examination of clutter at small grazing angles was continued by examining data collected at especially low altitudes. Cultural objects such as buildings produce strong sources of backscatter at angles of about 85 deg, with responses of 30 dB to 60 dB above the background. Otherwise there are a few sources which produce significant scatter. The polarization properties of hydrospheres and clutter were examined with the intent of determining the optimum polarization. This polarization was determined to be dependent upon the ratio of VV and HH polarizations of both rain and ground clutter

Radar systems for the water resources mission, volume 1

The state of the art determination was made for radar measurement of: soil moisture, snow, standing and flowing water, lake and river ice, determination of required spacecraft radar parameters, study of synthetic-aperture radar systems to meet these parametric requirements, and study of techniques for on-board processing of the radar data. Significant new concepts developed include the following: scanning synthetic-aperture radar to achieve wide-swath coverage; single-sideband radar; and comb-filter range-sequential, range-offset SAR processing. The state of the art in radar measurement of water resources parameters is outlined. The feasibility for immediate development of a spacecraft water resources SAR was established. Numerous candidates for the on-board processor were examined

Spatio-temporal influence of tundra snow properties on Ku-band (17.2 GHz) backscatter

During the 2010/11 boreal winter, a distributed set of backscatter measurements was collected using a ground-based Ku-band (17.2 GHz) scatterometer system at 26 open tundra sites. A standard snow-sampling procedure was completed after each scan to evaluate local variability in snow layering, depth, density and water equivalent (SWE) within the scatterometer field of view. The shallow depths and large basal depth hoar encountered presented an opportunity to evaluate backscatter under a set of previously untested conditions. Strong Ku-band response was found with increasing snow depth and snow water equivalent (SWE). In particular, co-polarized vertical backscatter increased by 0.82 dB for every 1 cm increase in SWE (R2 = 0.62). While the result indicated strong potential for Ku-band retrieval of shallow snow properties, it did not characterize the influence of sub-scan variability. An enhanced snow-sampling procedure was introduced to generate detailed characterizations of stratigraphy within the scatterometer field of view using near-infrared photography along the length of a 5m trench. Changes in snow properties along the trench were used to discuss variations in the collocated backscatter response. A pair of contrasting observation sites was used to highlight uncertainties in backscatter response related to short length scale spatial variability in the observed tundra environment

Forest attributes mapping with SAR data in the romanian South-Eastern Carpathians requirements and outcomes

Esta tesis doctoral se centra en la estimación de variables forestales en la zona Sureste de los Cárpatos Rumanos a partir de imágenes de radar de apertura sintética. La investigación abarca parte del preprocesado de las imágenes, métodos de generación de mosaicos y la extracción de la cobertura de bosque, sus subtipos o su biomasa. La tesis se desarrolló en el Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Forestal Marín Dracea (INCDS) y la Universidad de Alcalá (UAH) gracias a varios proyectos: el proyecto EO-ROFORMON del INCDS (Prototyping an Earth-Observation based monitoring and forecasting system for the Romanian forests), y el proyecto EMAFOR de la UAH (Synthetic Aperture Radar (SAR) enabled Analysis Ready Data (ARD) cubes for efficient monitoring of agricultural and forested landscapes). El proyecto EO-ROFORMON fue financiado por la Autoridad Nacional para la Investigación Científica de Rumania y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional. El proyecto EMAFOR fue financiado por la Comunidad Autónoma de Madrid (España). El objetivo de esta tesis es el desarrollo de algoritmos para la extracción de variables forestales de uso general como la cobertura, el tipo o la biomasa del bosque a partir de imagen de radar de apertura sintética. Para alcanzar dicho propósito se analizaron posibles fuentes de sesgo sistemático que podrían aparecer en zonas de montaña (ej., normalización topográfica, generación de mosaicos), y se aplicaron técnicas de aprendizaje de máquina para tareas de clasificación y regresión. La tesis contiene ocho secciones: una introducción, cinco publicaciones en revistas o actas de congresos indexados, una pendiente de publicación (quinto capítulo) y las conclusiones. La introducción contextualiza la importancia del bosque, cómo se recoge la información sobre su estado (ej., inventario forestal) y las iniciativas o marcos legislativos que requieren dicha información. A continuación, se describe cómo la teledetección puede complementar la información de inventario forestal, detallando el contexto histórico de las distintas tecnologías, su funcionamiento, y cómo pueden ser aplicadas para la extracción de información forestal. Por último, se describe la problemática y el monitoreo del bosque en Rumanía, detallando el objetivo de la tesis y su estructura. El primer capítulo analiza la influencia del modelo digital de elevaciones (MDE) en la calidad de la normalización topográfica, analizando tres MDE globales (SRTM, AW3D y TanDEM-X DEM) y uno nacional (PNOA-LiDAR). Los experimentos se basan en la comparación entre órbitas, con un MDE de referencia, y la variación del acierto en la clasificación dependiendo del MDE empleado para la normalización. Los resultados muestran una menor diferencia ente órbitas al utilizar un MDE con una mejor resolución (ej. TanDEM-X, PNOA-LIDAR), especialmente en el caso de zonas con fuertes pendientes o formas del terreno complejas, como pueden ser los valles. En zonas de alta montaña las imágenes de radar de apertura sintética (SAR) sufren frecuentes distorsiones. Estas distorsiones dependen de la geometría de adquisición, por lo que es posible combinar imágenes adquiridas desde varias órbitas para que la cobertura sea lo más completa posible. El segundo capítulo evalúa dos metodologías para la clasificación de usos del suelo utilizando datos de Sentinel-1 adquiridos desde varias órbitas. El primer método crea clasificaciones por órbita y las combina, mientras que el segundo genera un mosaico con datos de múltiples órbitas y lo clasifica. El acierto obtenido mediante combinación de clasificaciones es ligeramente mayor, mientras que la clasificación de mosaicos tiene importantes omisiones de las zonas boscosas debido a problemas en la normalización topográfica y a los efectos direccionales. El tercer capítulo se enfoca en separar la cobertura forestal de otras coberturas del suelo (urbano, vegetación baja, agua) analizando la utilidad de las variables basadas en la coherencia interferométrica. En él se realizan tres clasificaciones de máquina vector-soporte basadas en un conjunto concreto de variables. El primer conjunto contiene las estadísticas anuales de la retrodispersión (media y desviación típica anual), el segundo añade la coherencia a largo plazo (separación temporal mayor a un año), el tercero incluye las estadísticas de la coherencia a corto plazo (mínima separación temporal). Utilizar variables basadas en la coherencia aumenta el acierto de la clasificación hasta un 5% y reduce los errores de omisión de la cobertura forestal. El cuarto capítulo evalúa la posibilidad de detectar talas selectivas utilizando datos de Sentinel-1 y Sentinel-2. Sus resultados muestran que la detección resulta muy difícil debido a la saturación de los sensores y la confusión introducida por el efecto de la fenología. El quinto capítulo se centra en la clasificación de tipos de bosque basado en una serie temporal de datos Sentinel-1. Se basa en la creación de un conjunto de modelos que describen la relación entre la retrodispersión y el ángulo local de incidencia para un determinado tipo de bosque y fecha concreta. Para cada píxel se calcula el residuo respecto al modelo de cada uno de los tipos de bosque, acumulando dichos residuos a lo largo de la serie temporal. Hecho esto, cada píxel es asignado al tipo de bosque que acumula un menor residuo. Los resultados son prometedores, mostrando que frondosas y coníferas tienen un comportamiento distintivo, y que es posible separar ambos tipos de bosque con un alto grado de acierto. El sexto capítulo está dedicado a la estimación de biomasa utilizando datos Sentinel-1, ALOS PALSAR y regresión Random Forest. Se obtiene un error similar para ambos sensores a pesar de utilizar una banda diferente (band-C vs. -L), con poca reducción en el error cuando ambas bandas se utilizan conjuntamente. Sin embargo, el ajuste de un estimador adaptado a las condiciones locales de Rumanía sí ofreció una reducción de del error al ser comparado con las estimaciones globales de biomasa

Polarimetric SAR as a Tool for Remote Sensing Salt Diapirs, Axel Heiberg Island, Nunavut

The costs and hazards associated with traditional geological mapping have driven rapid advancement of remote predictive mapping techniques using satellite data. However, few studies have implemented synthetic aperture radar for geology. This study uses quad-polarimetric RADARSAT-2 and PALSAR-1 data to produce circular polarization ratio images over Axel Heiberg Island, Nunavut, Canada. These images are used to characterize the radar properties of gypsum and anhydrite diapirs and secondary salt deposits that have been mapped using visible and near infrared, short wave infrared, and thermal infrared spectroscopy. Diapiric salt outcrops appear rough in radar at the C-Band and L-Band (cm-dm) scales, whereas the secondary salts appear smooth. Ground truthing in the field confirms that salt diapirs are rough from millimeter to meter scale, whereas secondary salt minerals are precipitating on smoother surfaces, like floodplains and hillslopes. These results show that radar can be used to differentiate between diapiric and secondary salt exposures

Image fusion techniqes for remote sensing applications

Image fusion refers to the acquisition, processing and synergistic combination of information provided by various sensors or by the same sensor in many measuring contexts. The aim of this survey paper is to describe three typical applications of data fusion in remote sensing. The first study case considers the problem of the Synthetic Aperture Radar (SAR) Interferometry, where a pair of antennas are used to obtain an elevation map of the observed scene; the second one refers to the fusion of multisensor and multitemporal (Landsat Thematic Mapper and SAR) images of the same site acquired at different times, by using neural networks; the third one presents a processor to fuse multifrequency, multipolarization and mutiresolution SAR images, based on wavelet transform and multiscale Kalman filter. Each study case presents also results achieved by the proposed techniques applied to real data

Využití družicové SAR interferometrie pro identifikaci a mapování sesuvů ve městě Sánchez, Dominikánské republice

The landscapes we see today are the result of constant changes during millions of years. Mass movement is one of the principal geomorphology process responsible for these changes and occurs in different scales around the world, causing disaster in populated areas. Sánchez is a municipality located in Samaná province, Dominican Republic, where continuous motion had created an atmosphere of uncertainness among the inhabitants, that observed day after day the deterioration of infrastructures, loss of agricultural capability and potential life-threatening situations. Slope instability has been increased by anthropogenic activity and triggers factors as: elimination of forest for coconut plantation, lack of proper wasted drainage and drinking water supply system, growth of community, change of construction material, meteorological phenomena and seismic events. This investigation aims to identify slope movement and map it, using SENTINEL-1 satellite SAR interferometry (InSAR). By applying multi-temporal techniques to a series of SENTINEL-1 scenes, it is possible to recognize a continuous surface deformation in the area. The results will help authorities to develop short and long-term risk management plans.Zeměpisy, které dnes vidíme, jsou výsledkem neustálých změn v průběhu několika miliónů let. Masový pohyb je jedním z hlavních geomorfologických procesů zodpovědných za tyto změny a probíhá v různých měřítkách po celém světě a způsobuje katastrofu v osídlených oblastech. Sánchez je obec ležící v provincii Samaná, Dominikánská republika, kde neustálý pohyb vytvářel atmosféru nejistoty mezi obyvateli, která každodenně pozorovala zhoršování infrastruktury, ztrátu zemědělské kapacity a potenciální život ohrožující situace. Nestabilita svahu byla zvýšena antropogenní aktivitou a spouští faktory jako: odstranění lesů pro kokosové plantáže, nedostatek správného odpadního kanalizace a zásobování pitnou vodou, růst obce, změna stavebního materiálu, meteorologické jevy a seismické události. Cílem tohoto šetření je identifikovat pohyb svahu a mapovat ho pomocí SARINEL-1 satelitní SAR interferometrie (InSAR). Aplikací multičasových technik na řadu scén SENTINEL-1 je možné rozpoznat kontinuální povrchovou deformaci v oblasti. Výsledky pomohou orgánům vypracovat krátkodobé a dlouhodobé plány řízení rizik.548 - Katedra geoinformatikyvýborn