Method for landslides detection with semi-automatic procedures: The case in the zone center-east of Cauca department, Colombia

Landslides are a common natural hazard that causes human casualties, but also infrastructure damage and land-use degradation. Therefore, a quantitative assessment of their presence is required by means of detecting and recognizing the potentially unstable areas. This research aims to develop a method supported on semiautomatic methods to detect potential mass movements at a regional scale. Five techniques were studied: Morphometry, SAR interferometry (InSAR), Persistent Scatterer InSAR (PS-InSAR), SAR polarimetry (PolSAR) and NDVI composites of Landsat 5, Landsat 7, and Landsat 8. The case study was chosen within the mid-eastern area of the Cauca state, which is characterised by its mountainous terrain and the presence of slope instabilities, officially registered in the CGS-SIMMA landslide inventory. This inventory revealed that the type `slide' occurred with 77.4% from the entire registries, `fall' with 16.5%, followed by `creeps' with 3%, flows with 2.6%, and `lateral spread' with 0.43%. As a result, we obtained the morphometric variables: slope, CONVI, TWI, landform, which were highly associated with landslides. The effect of a DEM in the processing flow of the InSAR method was similar for the InSAR coherence variable using the DEMs ASTER, PALSAR RTC, Topo-map, and SRTM. Then, a multiInSAR analysis gave displacement velocities in the LOS direction between -10 and 10 mm/year. With the dual-PolSAR analysis (Sentinel-1), VH and VV C-band polarised radar energy emitted median values of backscatters, for landslides, about of -14.5 dB for VH polarisation and -8.5 dB for VV polarisation. Also, L-band fully polarimetric NASA-UAVSAR data allowed to nd the mechanism of dispersion of CGS landslide inventory: 39% for surface scattering, 46.4% for volume dispersion, and 14.6% for double-bounce scattering. The optical remote sensing provided NDVI composites derived from Landsat series between 2012 and 2016, showing that NDVI values between 0.40 and 0.70 had a high correlation to landslides. In summary, we found the highest categories related to landslides by Weight of Evidence method (WofE) for each spaceborne technique applied. Finally, these results were merged to generate the landslide detection model by using the supervised machine learning method of Random Forest. By taking training and test samples, the precision of the detection model was of about 70% for the rotational and translational types.Los deslizamientos son una amenaza natural que causa pérdidas humanas, daños a la infraestructura y degradación del suelo. Una evaluación cuantitativa de su presencia se requiere mediante la detección y el reconocimiento de potenciales áreas inestables. Esta investigación tuvo como alcance desarrollar un método soportado en métodos semi-automáticos para detectar potenciales movimientos en masa a escala regional. Cinco técnicas fueron estudiadas: Morfometría, Interferometría radar, Interferometría con Persistent Scatterers, Polarimetría radar y composiciones del NDVI con los satélites Landsat 5, Landsat 7 y Landsat 8. El caso de estudio se seleccionó dentro de la región intermedia al este del departamento del Cauca, la cual se caracteriza por terreno montañoso y la presencia de inestabilidades de la pendiente oficialmente registrados en el servicio SIMMA del Servicio Geológico Colombiano. Este inventario reveló que el tipo de movimiento deslizamiento ocurrió con una frecuencia relativa de 77.4%, caidos con el 16.5% de los casos y reptaciones con 3%, flujos con 2.6% y propagación lateral con 0.43%. Como resultado, se obtuvo las variables morfométricas: pendiente, convergencia, índice topográfico de humedad y forma del terreno altamente asociados con los deslizamientos. El efecto de un DEM en el procesamiento del método InSAR fue similar para la variable coherencia usando los DEMs: ASTER, PAlSAR RTC, Topo-map y SRTM. Un análisis Multi-InSAR estimó velocidades de desplazamiento en dirección de vista del radar entre -10 y 10 mm/año. El análisis de polarimetría dual del Sentinel-1 arrojó valores de retrodispersión promedio de -14.5 dB en la banda VH y -8.5dB en la banda VV. Las cuatro polarimetrías del sensor aéreo UAVSAR permitió caracterizar el mecanismo de dispersión del Inventario de Deslizamiento así: 39% en el mecanismo de superficie, 46.4% en el mecanismo de volumen y 14.6% en el mecanismo de doble rebote. La información generada en el rango óptico permitió obtener composiciones de NDVI derivados de la plataforma Landsat entre los años 2012 y 2016, mostrando que el rango entre 0.4 y 0.7 tuvieron una alta asociación con los deslizamientos. En esta investigación se determinaron las categorías de las variables de Teledetección más altamente relacionadas con los movimientos en masa mediante el método de Pesos de Evidencias (WofE). Finalmente, estos resultados se fusionaron para generar el modelo de detección de deslizamientos usando el método supervisado de aprendizaje de máquina Random Forest. Tomando muestras aleatorias para entrenar y validar el modelo en una proporción 70:30, el modelo de detección, especialmente los movimientos de tipo rotacional y traslacional fueron clasificados con una tasa general de éxito del 70%.Ministerio de CienciasConvocatoria 647 de 2014Research line: Geotechnics and Geoenvironmental HazardDoctorad

The Potential of Remote Sensing to Assess Conditioning Factors for Landslide Detection at a Regional Scale: The Case in Southeastern Colombia

This landslide detection research applied remote sensing techniques. Morphometry to derive both DEM terrain parameters and land use variables. SAR interferometry (InSAR) for showing that InSAR coherence and InSAR displacement obtained with SRTM DEM 30 m resolution were strongly related to landslides. InSAR coherence values from 0.43 to 0.66 had a high association with landslides. PS-InSAR allowed to estimate terrain velocities in the satellite line-of-sight (LOS) in the range − 10 to 10 mm/year concerning extremely slow landslide displacement rates. SAR polarimetry (PolSAR) was used over L-band UAVSAR quad-pol data, obtaining the scattering mechanism of volume and surface retrodispersion more associated with landslides. The optical remote sensing with a multitemporal approach for change detection by multi-year Landsat (5, 7 and 8)-NDVI, showed that NDVI related to landslides had values between 0.42 and 0.72. All the information was combined into a multidimensional grid product and crossed with training data containing a Colombian Geologic Service (CGS) landslide inventory. A detection model was implemented using the Random Forest supervised method relating the training sample of landslides with multidimensional explanatory variables. A test sample with a proportion of 70:30 allowed to find the accuracy of detection of about 70.8% for slides type

Monitoring wetlands and water bodies in semi-arid Sub-Saharan regions

Surface water in wetlands is a critical resource in semi-arid West-African regions that are frequently exposed to droughts. Wetlands are of utmost importance for the population as well as the environment, and are subject to rapidly changing seasonal fluctuations. Dynamics of wetlands in the study area are still poorly understood, and the potential of remote sensing-derived information as a large-scale, multi-temporal, comparable and independent measurement source is not exploited. This work shows successful wetland monitoring with remote sensing in savannah and Sahel regions in Burkina Faso, focusing on the main study site Lac Bam (Lake Bam). Long-term optical time series from MODIS with medium spatial resolution (MR), and short-term synthetic aperture radar (SAR) time series from TerraSAR-X and RADARSAT-2 with high spatial resolution (HR) successfully demonstrate the classification and dynamic monitoring of relevant wetland features, e.g. open water, flooded vegetation and irrigated cultivation. Methodological highlights are time series analysis, e.g. spatio-temporal dynamics or multitemporal-classification, as well as polarimetric SAR (polSAR) processing, i.e. the Kennaugh elements, enabling physical interpretation of SAR scattering mechanisms for dual-polarized data. A multi-sensor and multi-frequency SAR data combination provides added value, and reveals that dual-co-pol SAR data is most recommended for monitoring wetlands of this type. The interpretation of environmental or man-made processes such as water areas spreading out further but retreating or evaporating faster, co-occurrence of droughts with surface water and vegetation anomalies, expansion of irrigated agriculture or new dam building, can be detected with MR optical and HR SAR time series. To capture long-term impacts of water extraction, sedimentation and climate change on wetlands, remote sensing solutions are available, and would have great potential to contribute to water management in Africa

Remote Sensing in Agriculture: State-of-the-Art

The Special Issue on “Remote Sensing in Agriculture: State-of-the-Art” gives an exhaustive overview of the ongoing remote sensing technology transfer into the agricultural sector. It consists of 10 high-quality papers focusing on a wide range of remote sensing models and techniques to forecast crop production and yield, to map agricultural landscape and to evaluate plant and soil biophysical features. Satellite, RPAS, and SAR data were involved. This preface describes shortly each contribution published in such Special Issue

Radar satellite imagery for humanitarian response. Bridging the gap between technology and application

This work deals with radar satellite imagery and its potential to assist of humanitarian operations. As the number of displaced people annually increases, both hosting countries and relief organizations face new challenges which are often related to unclear situations and lack of information on the number and location of people in need, as well as their environments. It was demonstrated in numerous studies that methods of earth observation can deliver this important information for the management of crises, the organization of refugee camps, and the mapping of environmental resources and natural hazards. However, most of these studies make use of -high-resolution optical imagery, while the role of radar satellites is widely neglected. At the same time, radar sensors have characteristics which make them highly suitable for humanitarian response, their potential to capture images through cloud cover and at night in the first place. Consequently, they potentially allow quicker response in cases of emergencies than optical imagery. This work demonstrates the currently unused potential of radar imagery for the assistance of humanitarian operations by case studies which cover the information needs of specific emergency situations. They are thematically grouped into topics related to population, natural hazards and the environment. Furthermore, the case studies address different levels of scientific objectives: The main intention is the development of innovative techniques of digital image processing and geospatial analysis as an answer on the identified existing research gaps. For this reason, novel approaches are presented on the mapping of refugee camps and urban areas, the allocation of biomass and environmental impact assessment. Secondly, existing methods developed for radar imagery are applied, refined, or adapted to specifically demonstrate their benefit in a humanitarian context. This is done for the monitoring of camp growth, the assessment of damages in cities affected by civil war, and the derivation of areas vulnerable to flooding or sea-surface changes. Lastly, to foster the integration of radar images into existing operational workflows of humanitarian data analysis, technically simple and easily-adaptable approaches are suggested for the mapping of rural areas for vaccination campaigns, the identification of changes within and around refugee camps, and the assessment of suitable locations for groundwater drillings. While the studies provide different levels of technical complexity and novelty, they all show that radar imagery can largely contribute to the provision of a variety of information which is required to make solid decisions and to effectively provide help in humanitarian operations. This work furthermore demonstrates that radar images are more than just an alternative image source for areas heavily affected by cloud cover. In fact, what makes them valuable is their information content regarding the characteristics of surfaces, such as shape, orientation, roughness, size, height, moisture, or conductivity. All these give decisive insights about man-made and natural environments in emergency situations and cannot be provided by optical images Finally, the findings of the case studies are put into a larger context, discussing the observed potential and limitations of the presented approaches. The major challenges are summarized which need be addressed to make radar imagery more useful in humanitarian operations in the context of upcoming technical developments. New radar satellites and technological progress in the fields of machine learning and cloud computing will bring new opportunities. At the same time, this work demonstrated the large need for further research, as well as for the collaboration and transfer of knowledge and experiences between scientists, users and relief workers in the field. It is the first extensive scientific compilation of this topic and the first step for a sustainable integration of radar imagery into operational frameworks to assist humanitarian work and to contribute to a more efficient provision of help to those in need.Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit bildgebenden Radarsatelliten und ihrem potenziellen Beitrag zur Unterstützung humanitärer Einsätze. Die jährlich zunehmende Zahl an vertriebenen oder geflüchteten Menschen stellt sowohl Aufnahmeländer als auch humanitäre Organisationen vor große Herausforderungen, da sie oft mit unübersichtlichen Verhältnissen konfrontiert sind. Effektives Krisenmanagement, die Planung und Versorgung von Flüchtlingslagern, sowie der Schutz der betroffenen Menschen erfordern jedoch verlässliche Angaben über Anzahl und Aufenthaltsort der Geflüchteten und ihrer natürlichen Umwelt. Die Bereitstellung dieser Informationen durch Satellitenbilder wurde bereits in zahlreichen Studien aufgezeigt. Sie beruhen in der Regel auf hochaufgelösten optischen Aufnahmen, während bildgebende Radarsatelliten bisher kaum Anwendung finden. Dabei verfügen gerade Radarsatelliten über Eigenschaften, die hilfreich für humanitäre Einsätze sein können, allen voran ihre Unabhängigkeit von Bewölkung oder Tageslicht. Dadurch ermöglichen sie in Krisenfällen verglichen mit optischen Satelliten eine schnellere Reaktion. Diese Arbeit zeigt das derzeit noch ungenutzte Potenzial von Radardaten zur Unterstützung humanitärer Arbeit anhand von Fallstudien auf, in denen konkrete Informationen für ausgewählte Krisensituationen bereitgestellt werden. Sie sind in die Themenbereiche Bevölkerung, Naturgefahren und Ressourcen aufgeteilt, adressieren jedoch unterschiedliche wissenschaftliche Ansprüche: Der Hauptfokus der Arbeit liegt auf der Entwicklung von innovativen Methoden zur Verarbeitung von Radarbildern und räumlichen Daten als Antwort auf den identifizierten Forschungsbedarf in diesem Gebiet. Dies wird anhand der Kartierung von Flüchtlingslagern zur Abschätzung ihrer Bevölkerung, zur Bestimmung von Biomasse, sowie zur Ermittlung des Umwelteinflusses von Flüchtlingslagern aufgezeigt. Darüber hinaus werden existierende oder erprobte Ansätze für die Anwendung im humanitären Kontext angepasst oder weiterentwickelt. Dies erfolgt im Rahmen von Fallstudien zur Dynamik von Flüchtlingslagern, zur Ermittlung von Schäden an Gebäuden in Kriegsgebieten, sowie zur Erkennung von Risiken durch Überflutung. Zuletzt soll die Integration von Radardaten in bereits existierende Abläufe oder Arbeitsroutinen in der humanitären Hilfe anhand technisch vergleichsweise einfacher Ansätze vorgestellt und angeregt werden. Als Beispiele dienen hier die radargestützte Kartierung von entlegenen Gebieten zur Unterstützung von Impfkampagnen, die Identifizierung von Veränderungen in Flüchtlingslagern, sowie die Auswahl geeigneter Standorte zur Grundwasserentnahme. Obwohl sich die Fallstudien hinsichtlich ihres Innovations- und Komplexitätsgrads unterscheiden, zeigen sie alle den Mehrwert von Radardaten für die Bereitstellung von Informationen, um schnelle und fundierte Planungsentscheidungen zu unterstützen. Darüber hinaus wird in dieser Arbeit deutlich, dass Radardaten für humanitäre Zwecke mehr als nur eine Alternative in stark bewölkten Gebieten sind. Durch ihren Informationsgehalt zur Beschaffenheit von Oberflächen, beispielsweise hinsichtlich ihrer Rauigkeit, Feuchte, Form, Größe oder Höhe, sind sie optischen Daten überlegen und daher für viele Anwendungsbereiche im Kontext humanitärer Arbeit besonders. Die in den Fallstudien gewonnenen Erkenntnisse werden abschließend vor dem Hintergrund von Vor- und Nachteilen von Radardaten, sowie hinsichtlich zukünftiger Entwicklungen und Herausforderungen diskutiert. So versprechen neue Radarsatelliten und technologische Fortschritte im Bereich der Datenverarbeitung großes Potenzial. Gleichzeitig unterstreicht die Arbeit einen großen Bedarf an weiterer Forschung, sowie an Austausch und Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlern, Anwendern und Einsatzkräften vor Ort. Die vorliegende Arbeit ist die erste umfassende Darstellung und wissenschaftliche Aufarbeitung dieses Themenkomplexes. Sie soll als Grundstein für eine langfristige Integration von Radardaten in operationelle Abläufe dienen, um humanitäre Arbeit zu unterstützen und eine wirksame Hilfe für Menschen in Not ermöglichen

Artificial Neural Networks in Agriculture

Modern agriculture needs to have high production efficiency combined with a high quality of obtained products. This applies to both crop and livestock production. To meet these requirements, advanced methods of data analysis are more and more frequently used, including those derived from artificial intelligence methods. Artificial neural networks (ANNs) are one of the most popular tools of this kind. They are widely used in solving various classification and prediction tasks, for some time also in the broadly defined field of agriculture. They can form part of precision farming and decision support systems. Artificial neural networks can replace the classical methods of modelling many issues, and are one of the main alternatives to classical mathematical models. The spectrum of applications of artificial neural networks is very wide. For a long time now, researchers from all over the world have been using these tools to support agricultural production, making it more efficient and providing the highest-quality products possible

The SAR Handbook: Comprehensive Methodologies for Forest Monitoring and Biomass Estimation

This Synthetic Aperture Radar (SAR) handbook of applied methods for forest monitoring and biomass estimation has been developed by SERVIR in collaboration with SilvaCarbon to address pressing needs in the development of operational forest monitoring services. Despite the existence of SAR technology with all-weather capability for over 30 years, the applied use of this technology for operational purposes has proven difficult. This handbook seeks to provide understandable, easy-to-assimilate technical material to remote sensing specialists that may not have expertise on SAR but are interested in leveraging SAR technology in the forestry sector

Multidisciplinary perspectives on Artificial Intelligence and the law

This open access book presents an interdisciplinary, multi-authored, edited collection of chapters on Artificial Intelligence (‘AI’) and the Law. AI technology has come to play a central role in the modern data economy. Through a combination of increased computing power, the growing availability of data and the advancement of algorithms, AI has now become an umbrella term for some of the most transformational technological breakthroughs of this age. The importance of AI stems from both the opportunities that it offers and the challenges that it entails. While AI applications hold the promise of economic growth and efficiency gains, they also create significant risks and uncertainty. The potential and perils of AI have thus come to dominate modern discussions of technology and ethics – and although AI was initially allowed to largely develop without guidelines or rules, few would deny that the law is set to play a fundamental role in shaping the future of AI. As the debate over AI is far from over, the need for rigorous analysis has never been greater. This book thus brings together contributors from different fields and backgrounds to explore how the law might provide answers to some of the most pressing questions raised by AI. An outcome of the Católica Research Centre for the Future of Law and its interdisciplinary working group on Law and Artificial Intelligence, it includes contributions by leading scholars in the fields of technology, ethics and the law.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

LIDAR based semi-automatic pattern recognition within an archaeological landscape

LIDAR-Daten bieten einen neuartigen Ansatz zur Lokalisierung und Überwachung des kulturellen Erbes in der Landschaft, insbesondere in schwierig zu erreichenden Gebieten, wie im Wald, im unwegsamen Gelände oder in sehr abgelegenen Gebieten. Die manuelle Lokalisation und Kartierung von archäologischen Informationen einer Kulturlandschaft ist in der herkömmlichen Herangehensweise eine sehr zeitaufwändige Aufgabe des Fundstellenmanagements (Cultural Heritage Management). Um die Möglichkeiten in der Erkennung und bei der Verwaltung des kulturellem Erbes zu verbessern und zu ergänzen, können computergestützte Verfahren einige neue Lösungsansätze bieten, die darüber hinaus sogar die Identifizierung von für das menschliche Auge bei visueller Sichtung nicht erkennbaren Details ermöglichen. Aus archäologischer Sicht ist die vorliegende Dissertation dadurch motiviert, dass sie LIDAR-Geländemodelle mit archäologischen Befunden durch automatisierte und semiautomatisierte Methoden zur Identifizierung weiterer archäologischer Muster zu Bodendenkmalen als digitale „LIDAR-Landschaft“ bewertet. Dabei wird auf möglichst einfache und freie verfügbare algorithmische Ansätze (Open Source) aus der Bildmustererkennung und Computer Vision zur Segmentierung und Klassifizierung der LIDAR-Landschaften zur großflächigen Erkennung archäologischer Denkmäler zurückgegriffen. Die Dissertation gibt dabei einen umfassenden Überblick über die archäologische Nutzung und das Potential von LIDAR-Daten und definiert anhand qualitativer und quantitativer Ansätze den Entwicklungsstand der semiautomatisierten Erkennung archäologischer Strukturen im Rahmen archäologischer Prospektion und Fernerkundungen. Darüber hinaus erläutert sie Best Practice-Beispiele und den einhergehenden aktuellen Forschungsstand. Und sie veranschaulicht die Qualität der Erkennung von Bodendenkmälern durch die semiautomatisierte Segmentierung und Klassifizierung visualisierter LIDAR-Daten. Letztlich identifiziert sie das Feld für weitere Anwendungen, wobei durch eigene, algorithmische Template Matching-Verfahren großflächige Untersuchungen zum kulturellen Erbe ermöglicht werden. Resümierend vergleicht sie die analoge und computergestützte Bildmustererkennung zu Bodendenkmalen, und diskutiert abschließend das weitere Potential LIDAR-basierter Mustererkennung in archäologischen Kulturlandschaften