57 research outputs found

    Assessment of Polymer Atmospheric Correction Algorithm for Hyperspectral Remote Sensing Imagery over Coastal Waters

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    Spaceborne imaging spectroscopy, also called hyperspectral remote sensing, has shown huge potential to improve current water colour retrievals and, thereby, the monitoring of inland and coastal water ecosystems. However, the quality of water colour retrievals strongly depends on successful removal of the atmospheric/surface contributions to the radiance measured by satellite sensors. Atmospheric correction (AC) algorithms are specially designed to handle these effects, but are challenged by the hundreds of narrow spectral bands obtained by hyperspectral sensors. In this paper, we investigate the performance of Polymer AC for hyperspectral remote sensing over coastal waters. Polymer is, in nature, a hyperspectral algorithm that has been mostly applied to multispectral satellite data to date. Polymer was applied to data from the Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean (HICO), validated against in situ multispectral (AERONET-OC) and hyperspectral radiometric measurements, and its performance was compared against that of the hyperspectral version of NASA’s standard AC algorithm, L2gen. The match-up analysis demonstrated very good performance of Polymer in the green spectral region. The mean absolute percentage difference across all the visible bands varied between 16% (green spectral region) and 66% (red spectral region). Compared with L2gen, Polymer remote sensing reflectances presented lower uncertainties, greater data coverage, and higher spectral similarity to in situ measurements. These results demonstrate the potential of Polymer to perform AC on hyperspectral satellite data over coastal waters, thus supporting its application in current and future hyperspectral satellite missions

    Preface: the environmental mapping and analysis program (EnMAP) mission: preparing for its scientific exploitation

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    Open access; distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC-BY) licenseThe imaging spectroscopy mission EnMAP aims to assess the state and evolution of terrestrialandaquaticecosystems,examinethemultifacetedimpactsofhumanactivities,andsupport a sustainable use of natural resources. Once in operation (scheduled to launch in 2019), EnMAP will provide high-quality observations in the visible to near-infrared and shortwave-infrared spectral range. The scientiïŹc preparation of the mission comprises an extensive science program. This special issue presents a collection of research articles, demonstrating the potential of EnMAP for various applications along with overview articles on the mission and software tools developed within its scientiïŹc preparation.Ye

    The EnMAP Managed Vegetation Scientific Processor

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    Nach jahrelanger wissenschaftlicher und technischer Vorbereitungszeit wird voraussichtlich Ende des Jahres 2020 der Start der orbitalen Phase einer unbemannten deutschen Weltraum-Mission initiiert. Das Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) wird an Bord des gleichnamigen Satelliten einen hyperspektralen Sensor zur Erfassung terrestrischer OberflĂ€chen tragen. In den Umweltdisziplinen zur Erforschung von Ökosystemen, landwirtschaftlicher, forstwirtschaftlicher und urbaner FlĂ€chen, im Bereich der KĂŒsten- und InlandsgewĂ€sser sowie der Geologie und Bodenkunde bereitete man sich im Vorfeld des Starts auf die kommenden Daten vor. Zwar existiert bereits eine Vielzahl an Algorithmen zur wissenschaftlichen Analyse von spektralen Daten, allerdings ergeben sich auch neue Herausforderungen, da die EnMAP-Mission bislang im weltweiten Kontext der Fernerkundung einzigartig ist. Die Abdeckung des vollen optischen Spektrums (420 nm – 2450 nm) in Verbindung mit einer moderaten rĂ€umlichen Auflösung von 30 m und einem hohen Signal-Rausch-VerhĂ€ltnis von mindestens 180 im kurzwelligen Infrarot und ĂŒber 400 im sichtbaren Spektrum, ermöglichen eine AufnahmequalitĂ€t, die bislang nur von flugzeuggestĂŒtzten Systemen erreicht werden konnte. Die BemĂŒhungen in dieser Dissertation umfassen AktivitĂ€ten in der wissenschaftlichen Vorbereitungsphase zu agrargeographischen Fragestellungen. Algorithmen und Tools zur Analyse der hyperspektralen Daten werden kostenlos im QGIS-Plugin EnMAP-Box 3 zur VerfĂŒgung gestellt. Die drĂ€ngenden Fragen im Agrarsektor drehen sich hierbei um die Ableitung biochemischer und biophysikalischer Parameter aus Fernerkundungsdaten, weshalb die ĂŒbergeordnete Problemstellung des Promotionsvorhabens die Entwicklung eines wissenschaftsbasierten EnMAP-Tools fĂŒr bewirtschaftete VegetationsflĂ€chen (EnMAP Managed Vegetation Scientific Processor) darstellt. Zu Beginn wurde eine umfassende Feldkampagne geplant, welche ab April 2014 umgesetzt wurde. Neben der spektralen Erfassung von Blatt-, Bestands- und Bodensignaturen in einem Winterweizen- und einem Maisfeld erfolgte auch die Messung wesentlicher Pflanzenparameter an den exakt gleichen Positionen. Hierzu zĂ€hlt die non-destruktive Ableitung des BlattflĂ€chenindex (LAI), des Blattchlorophyllgehalts (Ccab), des Blattwassergehalts (EWT oder Cw), des relativen Blatttrockengewichts (LMA oder Cm), des mittleren Blattneigungswinkels im Bestand (ALIA) sowie weiterer sekundĂ€rer Parameter wie Wuchshöhe, das phĂ€nologisches Stadium und der Sonnenvektor. Um die FĂ€higkeit des spĂ€teren EnMAP-Satelliten sich um bis zu 30° orthogonal zur Flugrichtung zu kippen nachzustellen, wurden die spektralen Aufnahmen aus verschiedenen Betrachtungswinkeln erstellt, die dieser Aufnahme-Geometrien nachempfunden sind. Ein gĂ€ngiges Verfahren zur Ableitung der relevanten Pflanzenparameter ist die Verwendung des Strahlungstransfermodells PROSAIL, welches das spektrale Signal einer VegetationsflĂ€che auf Basis der zugrundeliegenden biophysikalischen und biochemischen Parameter simuliert. Bei der Umkehr dieses Prozesses können ebendiese Variablen von gemessenen spektralen Daten abgeleitet werden. Hierzu wurde eine Datenbank (Look-Up-Table, LUT) aus PROSAIL-ModelllĂ€ufen aufgebaut und die in den Feldkampagnen gemessenen Spektren mit dieser abgeglichen. Mit dieser Methode der LUT-Invertierung aus unterschiedlichen Aufnahmewinkeln konnten Genauigkeiten bei der LAI-SchĂ€tzung von 18 % und bei Blattchlorophyll von 20 % erzielt werden. Eine starke Anisotropie, also eine ReflexionsabhĂ€ngigkeit von der Beleuchtungs- und Aufnahmerichtung, wurde bei Winterweizen vor allem fĂŒr frĂŒhe Entwicklungsstadien festgestellt. Bei einer anschließenden Studie zur Unsicherheitsanalyse des Spektralmodells wurden PROSAIL-Ergebnisse, bei denen real gemessene Pflanzenparameter als Input dienten, den zugehörigen Reflektanzspektren gegenĂŒbergestellt. Es zeigten sich hierbei mitunter starke Abweichungen zwischen gemessenen und modellierten Spektren, die im Falle des Winterweizens einen saisonalen Verlauf zeichneten. Vor allem wĂ€hrend frĂŒhen Wachstumsstadien tendierte das Modell dazu die Reflektanz im nahen Infrarot zu ĂŒberschĂ€tzen, wĂ€hrend es gegen Ende der Wachstumsperiode eher eine UnterschĂ€tzung aufwies. Als Unsicherheitsfaktor wurde die Parametrisierung des Modells ausgemacht, wenn der ALIA-Parameter als echter physikalische Blattwinkel interpretiert wird. Es wurde geschlussfolgert, dass eine Separierung von LAI und ALIA bei der Invertierung von PROSAIL eine korrekte AbschĂ€tzung der weniger sensitiven Parameter behindert. Die Erstellung des Vegetations-Prozessors erforderte die Verwendung von Regressions-Algorithmen des maschinellen Lernens (MLRA), da eine Verteilung von großen LUTs an die User nicht praktikabel wĂ€re. Die MLRAs wurden an synthetischen DatensĂ€tzen trainiert, wobei zunĂ€chst die Optimierung der Hyperparameter im Vordergrund stand, bevor die Anwendung an echten Spektraldaten unternommen wurde. Es konnten dabei erst aussagekrĂ€ftige Ergebnisse produziert werden, als die Trainingsdaten mit einem kĂŒnstlichen Rauschen belegt wurden, da die Algorithmen unter einer Überanpassung an die Modellumgebung litten. Mithilfe des Prozessors konnten schließlich LAI, ALIA, Ccab und Cw aus hyperspektralen Daten abgeleitet werden. KĂŒnstliche neuronale Netze dienen dabei als Blackbox-Modelle, die in kurzer Zeit große Datenmengen verarbeiten können und somit einen entscheidenden Beitrag zur modernen angewandten Fernerkundung fĂŒr eine breite User-Community leisten.After years of scientific and technical preparation, the launch of an unmanned German space-mission is planned to be initiated in 2020. The Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) is going to provide an equally named hyperspectral imager to map land surfaces. Scientists of environmental disciplines of monitoring of ecosystems, agricultural, forestry and urban areas as well as coastal and inland waters, geology and soils prepared themselves for the upcoming data prior to the actual launch. Although there already exists a variety of useful algorithms for a profound analysis of spectral data, new challenges will arise given the uniqueness of the EnMAP-mission in the global context of remote sensing; i.e. coverage of the full range of the optical spectrum (420 nm – 2450 nm) in combination with a moderate spatial resolution of 30 m and a high signal-to-noise ratio of at least 180 in the shortwave infrared and above 400 in the visible spectrum. This enables an imaging quality which to this date has only been reached by airborne systems. The efforts of this dissertation comprise activities in the scientific preparation phase for agro-geographical tasks. Algorithms and tools for an analysis of hyperspectral data are being provided for free in the QGIS-plugin EnMAP-Box 3. Urgent questions in the agricultural sector revolve around the derivation of biochemical and biophysical parameters from remote sensing data. For this reason, the overarching objective of this promotion is the development of a scientific EnMAP-tool for managed areas of vegetation (EnMAP Managed Vegetation Scientific Processor). At first, an extensive field campaign was planned and then started in April, 2014. Apart from spectral observations of leaves, canopies and soils in a winter wheat and a maize field, also relevant plant parameters were acquired at the exact same spots. Namely, they are the Leaf Area Index (LAI), leaf chlorophyll content (Ccab), leaf water content (EWT or Cw), relative dry leaf weight (LMA or Cm), Average Leaf Inclination Angle (ALIA) as well as other secondary parameters like canopy height, phenological stage and the solar vector. Spectral measurements were captured from different observation angles to match ground data with the sensing geometry of the future EnMAP-satellite, which can be tilted up to 30° orthogonal to its direction of flight. A common procedure to derive relevant crop parameters is to make use of the radiative transfer model PROSAIL, which simulates the spectral signal of a vegetated surface based on biophysical and biochemical input parameters. If this process is reverted, said parameters can be derived from measured spectral data. To do so, a Look-Up-Table (LUT) is built containing model runs of PROSAIL and then subsequently compared against spectra from the field campaigns. With this approach of LUT-inversions from different observation angles, an accuracy of 18 % could be achieved for LAI and 20 % for Ccab. Strong anisotropic effects, i.e. dependence on illumination geometry and sensor orientation, were identified for winter wheat mainly in the early stages of plant development. In a consecutive study about uncertainties of the spectral model, PROSAIL results fed with in situ measured crop parameters as input, were opposed to their associated reflectance signatures. A strong deviation between measured and modelled spectra was observed, which – in the case of winter wheat – showed a seasonal behavior. The model tended to overestimate reflectances in the near infrared for early phenological stages and to underestimate them at end of the growing period. The parametrization of the model was identified as an uncertainty factor if the ALIA parameter is interpreted as true physical leaf inclinations. It was concluded that a separation of LAI and ALIA at inversion of PROSAIL prevents an adequate estimation of the less sensitive parameters. The development of the vegetation processor required the use of Machine Learning Regression Algorithms (MLRA), since distribution of large LUTs to the user would be impracticable. The MLRAs were trained with synthetic datasets with primary importance to optimize their hyperparameters, before attempting to apply the algorithms to real spectral data. Significant results could not be obtained until training data were altered with artificial noise, because algorithms suffered from overfitting to the model environment. Executing the processor allowed to derive LAI, ALIA, Ccab and Cw from hyperspectral data. Artificial neural networks served as black box models, which digest great amount of data in a short period of time and thus make a decisive contribution to modern applied remote sensing with relevance for a broad user-community

    Multitemporal mapping of post-fire land cover using multiplatform PRISMA hyperspectral and Sentinel-UAV multispectral data: Insights from case studies in Portugal and Italy

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    Wildfires have affected global forests and the Mediterranean area with increasing recurrency and intensity in the last years, with climate change resulting in reduced precipitations and higher temperatures. To assess the impact of wildfires on the environment, burned area mapping has become progressively more relevant. Initially carried out via field sketches, the advent of satellite remote sensing opened new possibilities, reducing the cost uncertainty and safety of the previous techniques. In the present study an experimental methodology was adopted to test the potential of advanced remote sensing techniques such as multispectral Sentinel-2, PRISMA hyperspectral satellite, and UAV (unmanned aerial vehicle) remotely-sensed data for the multitemporal mapping of burned areas by soil–vegetation recovery analysis in two test sites in Portugal and Italy. In case study one, innovative multiplatform data classification was performed with the correlation between Sentinel-2 RBR (relativized burn ratio) fire severity classes and the scene hyperspectral signature, performed with a pixel-by-pixel comparison leading to a converging classification. In the adopted methodology, RBR burned area analysis and vegetation recovery was tested for accordance with biophysical vegetation parameters (LAI, fCover, and fAPAR). In case study two, a UAV-sensed NDVI index was adopted for high-resolution mapping data collection. At a large scale, the Sentinel-2 RBR index proved to be efficient for burned area analysis, from both fire severity and vegetation recovery phenomena perspectives. Despite the elapsed time between the event and the acquisition, PRISMA hyperspectral converging classification based on Sentinel-2 was able to detect and discriminate different spectral signatures corresponding to different fire severity classes. At a slope scale, the UAV platform proved to be an effective tool for mapping and characterizing the burned area, giving clear advantage with respect to filed GPS mapping. Results highlighted that UAV platforms, if equipped with a hyperspectral sensor and used in a synergistic approach with PRISMA, would create a useful tool for satellite acquired data scene classification, allowing for the acquisition of a ground truth

    The EnMAP Managed Vegetation Scientific Processor

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    Nach jahrelanger wissenschaftlicher und technischer Vorbereitungszeit wird voraussichtlich Ende des Jahres 2020 der Start der orbitalen Phase einer unbemannten deutschen Weltraum-Mission initiiert. Das Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) wird an Bord des gleichnamigen Satelliten einen hyperspektralen Sensor zur Erfassung terrestrischer OberflĂ€chen tragen. In den Umweltdisziplinen zur Erforschung von Ökosystemen, landwirtschaftlicher, forstwirtschaftlicher und urbaner FlĂ€chen, im Bereich der KĂŒsten- und InlandsgewĂ€sser sowie der Geologie und Bodenkunde bereitete man sich im Vorfeld des Starts auf die kommenden Daten vor. Zwar existiert bereits eine Vielzahl an Algorithmen zur wissenschaftlichen Analyse von spektralen Daten, allerdings ergeben sich auch neue Herausforderungen, da die EnMAP-Mission bislang im weltweiten Kontext der Fernerkundung einzigartig ist. Die Abdeckung des vollen optischen Spektrums (420 nm – 2450 nm) in Verbindung mit einer moderaten rĂ€umlichen Auflösung von 30 m und einem hohen Signal-Rausch-VerhĂ€ltnis von mindestens 180 im kurzwelligen Infrarot und ĂŒber 400 im sichtbaren Spektrum, ermöglichen eine AufnahmequalitĂ€t, die bislang nur von flugzeuggestĂŒtzten Systemen erreicht werden konnte. Die BemĂŒhungen in dieser Dissertation umfassen AktivitĂ€ten in der wissenschaftlichen Vorbereitungsphase zu agrargeographischen Fragestellungen. Algorithmen und Tools zur Analyse der hyperspektralen Daten werden kostenlos im QGIS-Plugin EnMAP-Box 3 zur VerfĂŒgung gestellt. Die drĂ€ngenden Fragen im Agrarsektor drehen sich hierbei um die Ableitung biochemischer und biophysikalischer Parameter aus Fernerkundungsdaten, weshalb die ĂŒbergeordnete Problemstellung des Promotionsvorhabens die Entwicklung eines wissenschaftsbasierten EnMAP-Tools fĂŒr bewirtschaftete VegetationsflĂ€chen (EnMAP Managed Vegetation Scientific Processor) darstellt. Zu Beginn wurde eine umfassende Feldkampagne geplant, welche ab April 2014 umgesetzt wurde. Neben der spektralen Erfassung von Blatt-, Bestands- und Bodensignaturen in einem Winterweizen- und einem Maisfeld erfolgte auch die Messung wesentlicher Pflanzenparameter an den exakt gleichen Positionen. Hierzu zĂ€hlt die non-destruktive Ableitung des BlattflĂ€chenindex (LAI), des Blattchlorophyllgehalts (Ccab), des Blattwassergehalts (EWT oder Cw), des relativen Blatttrockengewichts (LMA oder Cm), des mittleren Blattneigungswinkels im Bestand (ALIA) sowie weiterer sekundĂ€rer Parameter wie Wuchshöhe, das phĂ€nologisches Stadium und der Sonnenvektor. Um die FĂ€higkeit des spĂ€teren EnMAP-Satelliten sich um bis zu 30° orthogonal zur Flugrichtung zu kippen nachzustellen, wurden die spektralen Aufnahmen aus verschiedenen Betrachtungswinkeln erstellt, die dieser Aufnahme-Geometrien nachempfunden sind. Ein gĂ€ngiges Verfahren zur Ableitung der relevanten Pflanzenparameter ist die Verwendung des Strahlungstransfermodells PROSAIL, welches das spektrale Signal einer VegetationsflĂ€che auf Basis der zugrundeliegenden biophysikalischen und biochemischen Parameter simuliert. Bei der Umkehr dieses Prozesses können ebendiese Variablen von gemessenen spektralen Daten abgeleitet werden. Hierzu wurde eine Datenbank (Look-Up-Table, LUT) aus PROSAIL-ModelllĂ€ufen aufgebaut und die in den Feldkampagnen gemessenen Spektren mit dieser abgeglichen. Mit dieser Methode der LUT-Invertierung aus unterschiedlichen Aufnahmewinkeln konnten Genauigkeiten bei der LAI-SchĂ€tzung von 18 % und bei Blattchlorophyll von 20 % erzielt werden. Eine starke Anisotropie, also eine ReflexionsabhĂ€ngigkeit von der Beleuchtungs- und Aufnahmerichtung, wurde bei Winterweizen vor allem fĂŒr frĂŒhe Entwicklungsstadien festgestellt. Bei einer anschließenden Studie zur Unsicherheitsanalyse des Spektralmodells wurden PROSAIL-Ergebnisse, bei denen real gemessene Pflanzenparameter als Input dienten, den zugehörigen Reflektanzspektren gegenĂŒbergestellt. Es zeigten sich hierbei mitunter starke Abweichungen zwischen gemessenen und modellierten Spektren, die im Falle des Winterweizens einen saisonalen Verlauf zeichneten. Vor allem wĂ€hrend frĂŒhen Wachstumsstadien tendierte das Modell dazu die Reflektanz im nahen Infrarot zu ĂŒberschĂ€tzen, wĂ€hrend es gegen Ende der Wachstumsperiode eher eine UnterschĂ€tzung aufwies. Als Unsicherheitsfaktor wurde die Parametrisierung des Modells ausgemacht, wenn der ALIA-Parameter als echter physikalische Blattwinkel interpretiert wird. Es wurde geschlussfolgert, dass eine Separierung von LAI und ALIA bei der Invertierung von PROSAIL eine korrekte AbschĂ€tzung der weniger sensitiven Parameter behindert. Die Erstellung des Vegetations-Prozessors erforderte die Verwendung von Regressions-Algorithmen des maschinellen Lernens (MLRA), da eine Verteilung von großen LUTs an die User nicht praktikabel wĂ€re. Die MLRAs wurden an synthetischen DatensĂ€tzen trainiert, wobei zunĂ€chst die Optimierung der Hyperparameter im Vordergrund stand, bevor die Anwendung an echten Spektraldaten unternommen wurde. Es konnten dabei erst aussagekrĂ€ftige Ergebnisse produziert werden, als die Trainingsdaten mit einem kĂŒnstlichen Rauschen belegt wurden, da die Algorithmen unter einer Überanpassung an die Modellumgebung litten. Mithilfe des Prozessors konnten schließlich LAI, ALIA, Ccab und Cw aus hyperspektralen Daten abgeleitet werden. KĂŒnstliche neuronale Netze dienen dabei als Blackbox-Modelle, die in kurzer Zeit große Datenmengen verarbeiten können und somit einen entscheidenden Beitrag zur modernen angewandten Fernerkundung fĂŒr eine breite User-Community leisten.After years of scientific and technical preparation, the launch of an unmanned German space-mission is planned to be initiated in 2020. The Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) is going to provide an equally named hyperspectral imager to map land surfaces. Scientists of environmental disciplines of monitoring of ecosystems, agricultural, forestry and urban areas as well as coastal and inland waters, geology and soils prepared themselves for the upcoming data prior to the actual launch. Although there already exists a variety of useful algorithms for a profound analysis of spectral data, new challenges will arise given the uniqueness of the EnMAP-mission in the global context of remote sensing; i.e. coverage of the full range of the optical spectrum (420 nm – 2450 nm) in combination with a moderate spatial resolution of 30 m and a high signal-to-noise ratio of at least 180 in the shortwave infrared and above 400 in the visible spectrum. This enables an imaging quality which to this date has only been reached by airborne systems. The efforts of this dissertation comprise activities in the scientific preparation phase for agro-geographical tasks. Algorithms and tools for an analysis of hyperspectral data are being provided for free in the QGIS-plugin EnMAP-Box 3. Urgent questions in the agricultural sector revolve around the derivation of biochemical and biophysical parameters from remote sensing data. For this reason, the overarching objective of this promotion is the development of a scientific EnMAP-tool for managed areas of vegetation (EnMAP Managed Vegetation Scientific Processor). At first, an extensive field campaign was planned and then started in April, 2014. Apart from spectral observations of leaves, canopies and soils in a winter wheat and a maize field, also relevant plant parameters were acquired at the exact same spots. Namely, they are the Leaf Area Index (LAI), leaf chlorophyll content (Ccab), leaf water content (EWT or Cw), relative dry leaf weight (LMA or Cm), Average Leaf Inclination Angle (ALIA) as well as other secondary parameters like canopy height, phenological stage and the solar vector. Spectral measurements were captured from different observation angles to match ground data with the sensing geometry of the future EnMAP-satellite, which can be tilted up to 30° orthogonal to its direction of flight. A common procedure to derive relevant crop parameters is to make use of the radiative transfer model PROSAIL, which simulates the spectral signal of a vegetated surface based on biophysical and biochemical input parameters. If this process is reverted, said parameters can be derived from measured spectral data. To do so, a Look-Up-Table (LUT) is built containing model runs of PROSAIL and then subsequently compared against spectra from the field campaigns. With this approach of LUT-inversions from different observation angles, an accuracy of 18 % could be achieved for LAI and 20 % for Ccab. Strong anisotropic effects, i.e. dependence on illumination geometry and sensor orientation, were identified for winter wheat mainly in the early stages of plant development. In a consecutive study about uncertainties of the spectral model, PROSAIL results fed with in situ measured crop parameters as input, were opposed to their associated reflectance signatures. A strong deviation between measured and modelled spectra was observed, which – in the case of winter wheat – showed a seasonal behavior. The model tended to overestimate reflectances in the near infrared for early phenological stages and to underestimate them at end of the growing period. The parametrization of the model was identified as an uncertainty factor if the ALIA parameter is interpreted as true physical leaf inclinations. It was concluded that a separation of LAI and ALIA at inversion of PROSAIL prevents an adequate estimation of the less sensitive parameters. The development of the vegetation processor required the use of Machine Learning Regression Algorithms (MLRA), since distribution of large LUTs to the user would be impracticable. The MLRAs were trained with synthetic datasets with primary importance to optimize their hyperparameters, before attempting to apply the algorithms to real spectral data. Significant results could not be obtained until training data were altered with artificial noise, because algorithms suffered from overfitting to the model environment. Executing the processor allowed to derive LAI, ALIA, Ccab and Cw from hyperspectral data. Artificial neural networks served as black box models, which digest great amount of data in a short period of time and thus make a decisive contribution to modern applied remote sensing with relevance for a broad user-community

    Unlocking the benefits of spaceborne imaging spectroscopy for sustainable agriculture

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    With the Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) mission, launched on April 1st 2022, new opportunities unfold for precision farming and agricultural monitoring. The recurring acquisition of spectrometric imagery from space, contiguously resolving the electromagnetic spectrum in the optical domain (400—2500 nm) within close narrow bands, provides unprecedented data about the interaction of radiation with biophysical and biochemical crop constituents. These interactions manifest in spectral reflectance, carrying important information about crop status and health. This information may be incorporated in agricultural management systems to support necessary efforts to maximize yields against the backdrop of an increased food demand by a growing world population. At the same time, it enables the effective optimization of fertilization and pest control to minimize environmental impacts of agriculture. Deriving biophysical and biochemical crop traits from hyperspectral reflectance thereby always relies on a model. These models are categorized into (1) parametric, (2) nonparametric, (3) physically-based, and (4) hybrid retrieval schemes. Parametric methods define an explicit parameterized expression, relating a number of spectral bands or derivates thereof with a crop trait of interest. Nonparametric methods comprise linear techniques, such as principal component analysis (PCA) which addresses collinearity issues between adjacent bands and enables compression of full spectral information into dimensionality reduced, maximal informative principal components (PCs). Nonparametric nonlinear methods, i.e., machine learning (ML) algorithms apply nonlinear transformations to imaging spectroscopy data and are therefore capable of capturing nonlinear relationships within the contained spectral features. Physically-based methods represent an umbrella term for radiative transfer models (RTMs) and related retrieval schemes, such as look-up-table (LUT) inversion. A simple, easily invertible and specific RTM is the Beer-Lambert law which may be used to directly infer plant water content. The most widely used general and invertible RTM is the one-dimensional canopy RTM PROSAIL, which is coupling the Leaf Optical Properties Spectra model PROSPECT and the canopy reflectance model 4SAIL: Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves. Hybrid methods make use of synthetic data sets created by RTMs to calibrate parametric methods or to train nonparametric ML algorithms. Due to the ill-posed nature of RTM inversion, potentially unrealistic and redundant samples in a LUT need to be removed by either implementing physiological constraints or by applying active learning (AL) heuristics. This cumulative thesis presents three different hybrid approaches, demonstrated within three scientific research papers, to derive agricultural relevant crop traits from spectrometric imagery. In paper I the Beer-Lambert law is applied to directly infer the thickness of the optically active water layer (i.e., EWT) from the liquid water absorption feature at 970 nm. The model is calibrated with 50,000 PROSPECT spectra and validated over in situ data. Due to separate water content measurements of leaves, stalks, and fruits during the Munich-North-Isar (MNI) campaigns, findings indicate that depending on the crop type and its structure, different parts of the canopy are observed with optical sensors. For winter wheat, correlation between measured and modelled water content was most promising for ears and leaves, reaching coefficients of determination (R2) up to 0.72 and relative RMSE (rRMSE) of 26%, and in the case of corn for the leaf fraction only (R2 = 0.86, rRMSE = 23%). These results led to the general recommendation to collect destructive area-based plant organ specific EWT measurements instead of the common practice to upscale leaf-based EWT measurements to canopy water content (CWC) by multiplication of the leaf area index (LAI). The developed and calibrated plant water retrieval (PWR) model proved to be transferable in space and time and is ready to be applied to upcoming EnMAP data and any other hyperspectral imagery. In paper II the parametric concept of spectral integral ratios (SIR) is introduced to retrieve leaf chlorophyll a and b content (Cab), leaf carotenoid content (Ccx) and leaf water content (Cw) simultaneously from imaging spectroscopy data in the wavelength range 460—1100 nm. The SIR concept is based on automatic separation of respective absorption features through local peak and intercept analysis between log-transformed reflectance and convex hulls. The approach was validated over a physiologically constrained PROSAIL simulated database, considering natural Ccx-Cab relations and green peak locations. Validation on airborne spectrometric HyMAP data achieved satisfactory results for Cab (R2 = 0.84; RMSE = 9.06 ”g cm-2) and CWC (R2 = 0.70; RMSE = 0.05 cm). Retrieved Ccx values were reasonable according to Cab-Ccx-dependence plausibility analysis. Mapping of the SIR results as multiband images (3-segment SIR) allows for an intuitive visualization of dominant absorptions with respect to the three considered biochemical variables. Hence, the presented SIR algorithm allows for computationally efficient and RTM supported robust retrievals of the two most important vegetation pigments as well as of water content and is applicable on satellite imaging spectroscopy data. In paper III a hybrid workflow is presented, combining RTM with ML for inferring crop carbon content (Carea) and aboveground dry and fresh biomass (AGBdry, AGBfresh). The concept involves the establishment of a PROSAIL training database, dimensionality reduction using PCA, optimization in the sampling domain using AL against the 4-year MNI campaign dataset, and training of Gaussian process regression (GPR) ML algorithms. Internal validation of the GPR-Carea and GPR-AGB models achieved R2 of 0.80 for Carea, and R2 of 0.80 and 0.71 for AGBdry and AGBfresh, respectively. Validation with an independent dataset, comprising airborne AVIRIS NG imagery (spectrally resampled to EnMAP) and in situ measurements, successfully demonstrated mapping capabilities for both bare and green fields and generated reliable estimates over winter wheat fields at low associated model uncertainties (< 40%). Overall, the proposed carbon and biomass models demonstrate a promising path toward the inference of these crucial variables over cultivated areas from upcoming spaceborne hyperspectral acquisitions, such as from EnMAP. As conclusions, the following important findings arise regarding parametric and nonparametric hybrid methods as well as in view of the importance of in situ data collection. (1) Uncertainties within the RTM PROSAIL should always be considered. A possible reduction of these uncertainties is thereby opposed to the invertibility of the model and its intended simplicity. (2) Both physiological constraints and AL heuristics should be applied to reduce unrealistic parameter combinations in a PROSAIL calibration or training database. (3) State-of-the-art hybrid ML approaches with the ability to provide uncertainty intervals are anticipated as most promising approach for solving inference problems from hyperspectral Earth observation data due to their synergistic use of RTMs and the high flexibility, accuracy and consistency of nonlinear nonparametric methods. (4) Parametric hybrid approaches, due to their algorithmic transparency, enable deeper insights into fundamental physical limitations of optical remote sensing as compared to ML approaches. (5) Integration-based indices that make full use of available hyperspectral information may serve as physics-aware dimensionality reduced input for ML algorithms to either improve estimations or to serve as endmember for crop type discrimination when additional time series information is available. (6) The validation of quantitative model-based estimations is crucial to evaluate and improve their performance in terms of the underlying assumptions, model parameterizations, and input data. (7) In the face of soon-to-be-available EnMAP data, collection of in situ data for validation of retrieval methods should aim at high variability of measured crop types, high temporal variability over the whole growing season, as well as include area- and biomass-based destructive measurements instead of LAI-upscaled leaf measurements. Provided the perfect functionality of the payload instruments, the success of the EnMAP mission and the here presented methods depend critically on a low-noise, accurate atmospherically corrected reflectance product. High-level outputs of the retrieval methods presented in this thesis may be incorporated into agricultural decision support systems for fertilization and irrigation planning, yield estimation, or estimation of the soil carbon sequestration potential to enable a sustainable intensive agriculture in the future.Mit der am 1. April 2022 gestarteten Satellitenmission Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) eröffnen sich neue Möglichkeiten fĂŒr die PrĂ€zisionslandwirtschaft und das landwirtschaftliche Monitoring. Die wiederkehrende Erfassung spektrometrischer Bilder aus dem Weltraum, welche das elektromagnetische Spektrum im optischen Bereich (400—2500 nm) innerhalb von engen, schmalen BĂ€ndern zusammenhĂ€ngend auflösen, liefert nie dagewesene Daten ĂŒber die Interaktionen von Strahlung und biophysikalischen und biochemischen Pflanzenbestandteilen. Diese Wechselwirkungen manifestieren sich in der spektralen Reflektanz, die wichtige Informationen ĂŒber den Zustand und die Gesundheit der Pflanzen enthĂ€lt. Vor dem Hintergrund einer steigenden Nachfrage nach Nahrungsmitteln durch eine wachsende Weltbevölkerung können diese Informationen in landwirtschaftliche Managementsysteme einfließen, um eine notwendige Ertragsmaximierung zu unterstĂŒtzen. Gleichzeitig können sie eine effiziente Optimierung der DĂŒngung und SchĂ€dlingsbekĂ€mpfung ermöglichen, um die Umweltauswirkungen der Landwirtschaft zu minimieren. Die Ableitung biophysikalischer und biochemischer Pflanzeneigenschaften aus hyperspektralen Reflektanzdaten ist dabei immer von einem Modell abhĂ€ngig. Diese Modelle werden in (1) parametrische, (2) nichtparametrische, (3) physikalisch basierte und (4) hybride Ableitungsmethoden kategorisiert. Parametrische Methoden definieren einen expliziten parametrisierten Ausdruck, der eine Reihe von SpektralkanĂ€len oder deren Ableitungen mit einem Pflanzenmerkmal von Interesse in Beziehung setzt. Nichtparametrische Methoden umfassen lineare Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA). Diese adressieren KollinearitĂ€tsprobleme zwischen benachbarten KanĂ€len und komprimieren die gesamte Spektralinformation in dimensionsreduzierte, maximal informative Hauptkomponenten (PCs). Nichtparametrische nichtlineare Methoden, d. h. Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), wenden nichtlineare Transformationen auf bildgebende Spektroskopiedaten an und sind daher in der Lage, nichtlineare Beziehungen innerhalb der enthaltenen spektralen Merkmale zu erfassen. Physikalisch basierte Methoden sind ein Oberbegriff fĂŒr Strahlungstransfermodelle (RTM) und damit verbundene Ableitungsschemata, d. h. Invertierungsverfahren wie z. B. die Invertierung mittels Look-up-Table (LUT). Ein einfaches, leicht invertierbares und spezifisches RTM stellt das Lambert-Beer'sche Gesetz dar, das zur direkten Ableitung des Wassergehalts von Pflanzen verwendet werden kann. Das am weitesten verbreitete, allgemeine und invertierbare RTM ist das eindimensionale Bestandsmodell PROSAIL, eine Kopplung des Blattmodells Leaf Optical Properties Spectra (PROSPECT) mit dem Bestandsreflexionsmodell 4SAIL (Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves). Bei hybriden Methoden werden von RTMs generierte, synthetische Datenbanken entweder zur Kalibrierung parametrischer Methoden oder zum Training nichtparametrischer ML-Algorithmen verwendet. Aufgrund der ÄquifinalitĂ€tsproblematik bei der RTM-Invertierung, mĂŒssen potenziell unrealistische und redundante Simulationen in einer solchen Datenbank durch die Implementierung natĂŒrlicher physiologischer BeschrĂ€nkungen oder durch die Anwendung von Active Learning (AL) Heuristiken entfernt werden. In dieser kumulativen Dissertation werden drei verschiedene hybride AnsĂ€tze zur Ableitung landwirtschaftlich relevanter Pflanzenmerkmale aus spektrometrischen Bilddaten vorgestellt, die anhand von drei wissenschaftlichen Publikationen demonstriert werden. In Paper I wird das Lambert-Beer'sche Gesetz angewandt, um die Dicke der optisch aktiven Wasserschicht (bzw. EWT) direkt aus dem Absorptionsmerkmal von flĂŒssigem Wasser bei 970 nm abzuleiten. Das Modell wird mit 50.000 PROSPECT-Spektren kalibriert und anhand von In-situ-Daten validiert. Aufgrund separater Messungen des Wassergehalts von BlĂ€ttern, StĂ€ngeln und FrĂŒchten wĂ€hrend der MĂŒnchen-Nord-Isar (MNI)-Kampagnen, zeigen die Ergebnisse, dass je nach Kulturart und -struktur, unterschiedliche Teile des Bestandes mit optischen Sensoren beobachtet werden können. Bei Winterweizen wurde die höchste Korrelation zwischen gemessenem und modelliertem Wassergehalt fĂŒr Ähren und BlĂ€tter erzielt und sie erreichte Bestimmtheitsmaße (R2) von bis zu 0,72 bei einem relativen RMSE (rRMSE) von 26%, bei Mais entsprechend nur fĂŒr die Blattfraktion (R2 = 0,86, rRMSE = 23%). Diese Ergebnisse fĂŒhrten zu der allgemeinen Empfehlung, Kompartiment-spezifische EWT-Bestandsmessungen zu erheben, anstatt der ĂŒblichen Praxis, blattbasierte EWT-Messungen durch Multiplikation mit dem BlattflĂ€chenindex (LAI) auf den Bestandswassergehalt (CWC) hochzurechnen. Das entwickelte und kalibrierte Modell zur Ableitung des Pflanzenwassergehalts (PWR) erwies sich als rĂ€umlich und zeitlich ĂŒbertragbar und kann auf bald verfĂŒgbare EnMAP-Daten und andere hyperspektrale Bilddaten angewendet werden. In Paper II wird das parametrische Konzept der spektralen Integralratios (SIR) eingefĂŒhrt, um den Chlorophyll a- und b-Gehalt (Cab), den Karotinoidgehalt (Ccx) und den Wassergehalt (Cw) simultan aus bildgebenden Spektroskopiedaten im WellenlĂ€ngenbereich 460-1100 nm zu ermitteln. Das SIR-Konzept basiert auf der automatischen Separierung der jeweiligen Absorptionsmerkmale durch lokale Maxima- und Schnittpunkt-Analyse zwischen log-transformierter Reflektanz und konvexen HĂŒllen. Der Ansatz wurde anhand einer physiologisch eingeschrĂ€nkten PROSAIL-Datenbank unter BerĂŒcksichtigung natĂŒrlicher Ccx-Cab-Beziehungen und Positionen der Maxima im grĂŒnen WellenlĂ€ngenbereich validiert. Die Validierung mit flugzeuggestĂŒtzten spektrometrischen HyMAP-Daten ergab zufriedenstellende Ergebnisse fĂŒr Cab (R2 = 0,84; RMSE = 9,06 ”g cm-2) und CWC (R2 = 0,70; RMSE = 0,05 cm). Die ermittelten Ccx-Werte wurden anhand einer PlausibilitĂ€tsanalyse entsprechend der Cab-Ccx-AbhĂ€ngigkeit als sinnvoll bewertet. Die Darstellung der SIR-Ergebnisse als mehrkanalige Bilder (3 segment SIR) ermöglicht zudem eine auf die drei betrachteten biochemischen Variablen bezogene, intuitive Visualisierung der dominanten Absorptionen. Der vorgestellte SIR-Algorithmus ermöglicht somit wenig rechenintensive und RTM-gestĂŒtzte robuste Ableitungen der beiden wichtigsten Pigmente sowie des Wassergehalts und kann in auf jegliche zukĂŒnftig verfĂŒgbare Hyperspektraldaten angewendet werden. In Paper III wird ein hybrider Ansatz vorgestellt, der RTM mit ML kombiniert, um den Kohlenstoffgehalt (Carea) sowie die oberirdische trockene und frische Biomasse (AGBdry, AGBfresh) abzuschĂ€tzen. Das Konzept umfasst die Erstellung einer PROSAIL-Trainingsdatenbank, die Dimensionsreduzierung mittels PCA, die Reduzierung der Stichprobenanzahl mittels AL anhand des vier Jahre umspannenden MNI-Kampagnendatensatzes und das Training von Gaussian Process Regression (GPR) ML-Algorithmen. Die interne Validierung der GPR-Carea und GPR-AGB-Modelle ergab einen R2 von 0,80 fĂŒr Carea und einen R2 von 0,80 bzw. 0,71 fĂŒr AGBdry und AGBfresh. Die Validierung auf einem unabhĂ€ngigen Datensatz, der flugzeuggestĂŒtzte AVIRIS-NG-Bilder (spektral auf EnMAP umgerechnet) und In-situ-Messungen umfasste, zeigte erfolgreich die KartierungsfĂ€higkeiten sowohl fĂŒr offene Böden als auch fĂŒr grĂŒne Felder und fĂŒhrte zu zuverlĂ€ssigen SchĂ€tzungen auf Winterweizenfeldern bei geringen Modellunsicherheiten (< 40%). Insgesamt zeigen die vorgeschlagenen Kohlenstoff- und Biomassemodelle einen vielversprechenden Ansatz auf, der zur Ableitung dieser wichtigen Variablen ĂŒber AnbauflĂ€chen aus kĂŒnftigen weltraumgestĂŒtzten Hyperspektralaufnahmen wie jenen von EnMAP genutzt werden kann. Als Schlussfolgerungen ergeben sich die folgenden wichtigen Erkenntnisse in Bezug auf parametrische und nichtparametrische Hybridmethoden sowie bezogen auf die Bedeutung der In-situ-Datenerfassung. (1) Unsicherheiten innerhalb des RTM PROSAIL sollten immer berĂŒcksichtigt werden. Eine mögliche Verringerung dieser Unsicherheiten steht dabei der Invertierbarkeit des Modells und dessen beabsichtigter Einfachheit entgegen. (2) Sowohl physiologische EinschrĂ€nkungen als auch AL-Heuristiken sollten angewendet werden, um unrealistische Parameterkombinationen in einer PROSAIL-Kalibrierungs- oder Trainingsdatenbank zu reduzieren. (3) Modernste ML-AnsĂ€tze mit der FĂ€higkeit, Unsicherheitsintervalle bereitzustellen, werden als vielversprechendster Ansatz fĂŒr die Lösung von Inferenzproblemen aus hyperspektralen Erdbeobachtungsdaten aufgrund ihrer synergetischen Nutzung von RTMs und der hohen FlexibilitĂ€t, Genauigkeit und Konsistenz nichtlinearer nichtparametrischer Methoden angesehen. (4) Parametrische hybride AnsĂ€tze ermöglichen aufgrund ihrer algorithmischen Transparenz im Vergleich zu ML-AnsĂ€tzen tiefere Einblicke in die grundlegenden physikalischen Grenzen der optischen Fernerkundung. (5) Integralbasierte Indizes, die die verfĂŒgbare hyperspektrale Information voll ausschöpfen, können als physikalisch-basierte dimensionsreduzierte Inputs fĂŒr ML-Algorithmen dienen, um entweder SchĂ€tzungen zu verbessern oder um als Eingangsdaten die verbesserte Unterscheidung von Kulturpflanzen zu ermöglichen, sobald zusĂ€tzliche Zeitreiheninformationen verfĂŒgbar sind. (6) Die Validierung quantitativer modellbasierter SchĂ€tzungen ist von entscheidender Bedeutung fĂŒr die Bewertung und Verbesserung ihrer LeistungsfĂ€higkeit in Bezug auf die zugrunde liegenden Annahmen, Modellparametrisierungen und Eingabedaten. (7) Angesichts der bald verfĂŒgbaren EnMAP-Daten sollte die Erhebung von In-situ-Daten zur Validierung von Ableitungsmethoden auf eine hohe VariabilitĂ€t der gemessenen Pflanzentypen und eine hohe zeitliche VariabilitĂ€t ĂŒber die gesamte Vegetationsperiode abzielen sowie flĂ€chen- und biomassebasierte destruktive Messungen anstelle von LAI-skalierten Blattmessungen umfassen. Unter der Voraussetzung, dass die Messinstrumente perfekt funktionieren, hĂ€ngt der Erfolg der EnMAP-Mission und der hier vorgestellten Methoden entscheidend von einem rauscharmen, prĂ€zise atmosphĂ€risch korrigierten Reflektanzprodukt ab. Die Ergebnisse der in dieser Arbeit vorgestellten Methoden können in landwirtschaftliche EntscheidungsunterstĂŒtzungssysteme fĂŒr die DĂŒnge- oder BewĂ€sserungsplanung, die ErtragsabschĂ€tzung oder die SchĂ€tzung des Potenzials der Kohlenstoffbindung im Boden integriert werden, um eine nachhaltige Intensivlandwirtschaft in der Zukunft zu ermöglichen

    Evaluation of Airborne HySpex and Spaceborne PRISMA Hyperspectral Remote Sensing Data for Soil Organic Matter and Carbonates Estimation

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    Remote sensing and soil spectroscopy applications are valuable techniques for soil property estimation. Soil organic matter (SOM) and calcium carbonate are important factors in soil quality, and although organic matter is well studied, calcium carbonates require more investigation. In this study, we validated the performance of laboratory soil spectroscopy for estimating the aforementioned properties with referenced in situ data. We also examined the performance of imaging spectroscopy sensors, such as the airborne HySpex and the spaceborne PRISMA. For this purpose, we applied four commonly used machine learning algorithms and six preprocessing methods for the evaluation of the best fitting algorithm.. The study took place over crop areas of Amyntaio in Northern Greece, where extensive soil sampling was conducted. This is an area with a very variable mineralogical environment (from lignite mine to mountainous area). The SOM results were very good at the laboratory scale and for both remote sensing sensors with R2 = 0.79 for HySpex and R2 = 0.76 for PRISMA. Regarding the calcium carbonate estimations, the remote sensing accuracy was R2 = 0.82 for HySpex and R2 = 0.36 for PRISMA. PRISMA was still in the commissioning phase at the time of the study, and therefore, the acquired image did not cover the whole study area. Accuracies for calcium carbonates may be lower due to the smaller sample size used for the modeling procedure. The results show the potential for using quantitative predictions of SOM and the carbonate content based on soil and imaging spectroscopy at the air and spaceborne scales and for future applications using larger datasets

    Mapping woody plant community turnover with space-borne hyperspectral data: a case study in the Cerrado

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    Effective conservation measures require the knowledge on the spatial patterns of species communities and their turnover. This knowledge is, however, many times lacking, particularly so for complex systems. On the other hand, recent developments have resulted in tools that enable the mapping of these patterns from remote sensing data, such as Sparse Generalized Dissimilarity Modelling (SGDM). SGDM is a two-stage approach, which combines a Sparse Canonical Component analysis and a Generalized Dissimilarity Modelling (GDM), thus being designed to deal with high-dimensional data to predict community turnover in GDM. In this study, we use space-borne hyperspectral data to map woody plant community patterns collected in two study sites in the Cerrado (Brazilian savannah), namely, the Parque Estadual da Serra Azul (PESA) in Mato Grosso state and Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros (PNCV) in GoiĂĄs state. Field data were collected in both study sites, following a systematic sampling scheme adapted for the Cerrado. The Cerrado is the most diverse of all the world's savannahs, and while holding a high diversity and endemism of species, this biome is mostly unprotected and understudied. We used Hyperion data acquired over the two study sites, which were subject to data pre-processing (including radiometric and geometric corrections, as well as correction for sensor errors) and quality screening before analysis. Our models were used to map woody plant community patterns and turnover for the study areas. We also inspected the Hyperion spectral bands which most contributed in the SGDM, for each site. Furthermore, the modelled patterns were interpreted with respect to the ecological characteristics of the respective species, this way further enhancing our understanding of this complex system. This study has demonstrated that this approach is suitable for mapping woody plant communities in heterogeneous systems, based on combined field and space-borne hyperspectral data

    Perancangan Aplikasi Absensi Online Dengan Menggunakan Bahasa Pemrograman Kotlin

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    Pada saat ini banyak perusahaan yang masih menggunakan absensi manual khususnya di perusahaan atau instansi kecil, tentunya sangat disayangkan apabila di era digital ini tidak memanfaatkan teknologi yang makin berkembang, dalam hal ini banyak karyawan masih melakukan kecurangan dalam memanipulasi data absensi manual yang merugikan perusahaan sehingga menghambat kinerja kemajuan perusahaan, selain menimbulkan banyak resiko dan kecurangan yang dapat dilakukan karyawan, menggunakan metode manual pada sistem absensi juga menghabiskan banyak waktu karena harus mencatat satu per satu absensi setiap karyawan tentu saja hal ini tidak efektif. Oleh karena itu, penulis membuat suatu sistem perangkat android untuk menentukan posisi karyawan. Manajer dapat memantau posisi karyawan menggunakan absensi berbasis kotlin yang terhubung satelit dengan menggunakan metode Agile. Dengan adanya sistem ini membuat disiplin karyawan, mengurangi potensi kecurangan, meningkatkan efesiensi dan akurasi, dapat memantau karyawan yang sering absen, dapat memantau karyawan dalam penugasan, mampu menciptakan lingkungan kerja yang produktif, mengetahui posisi karyawan yang sedang bekerja.Kata Kunci: Absensi, Agile, Android, Digitalisasi, Kotli
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