Antarctic Supraglacial Lake Detection Using Landsat 8 and Sentinel-2 Imagery: Towards Continental Generation of Lake Volumes

Melt and supraglacial lakes are precursors to ice shelf collapse and subsequent accelerated ice sheet mass loss. We used data from the Landsat 8 and Sentinel-2 satellites to develop a threshold-based method for detection of lakes found on the Antarctic ice shelves, calculate their depths and thus their volumes. To achieve this, we focus on four key areas: the Amery, Roi Baudouin, Nivlisen, and Riiser-Larsen ice shelves, which are all characterized by extensive surface meltwater features. To validate our products, we compare our results against those obtained by an independent method based on a supervised classification scheme (e.g., Random Forest algorithm). Additional verification is provided by manual inspection of results for nearly 1000 Landsat 8 and Sentinel-2 images. Our dual-sensor approach will enable constructing high-resolution time series of lake volumes. Therefore, to ensure interoperability between the two datasets, we evaluate depths from contemporaneous Landsat 8 and Sentinel-2 image pairs. Our assessments point to a high degree of correspondence, producing an average R2 value of 0.85, no bias, and an average RMSE of 0.2 m. We demonstrate our method’s ability to characterize lake evolution by presenting first evidence of drainage events outside of the Antarctic Peninsula on the Amery Ice shelf. The methods presented here pave the way to upscaling throughout the Landsat 8 and Sentinel-2 observational record across Antarctica to produce a first-ever continental dataset of supraglacial lake volumes. Such a dataset will improve our understanding of the influence of surface hydrology on ice shelf stability, and thus, future projections of Antarctica’s contribution to sea level rise

Cloud Detection And Information Cloning Technique For Multi Temporal Satellite Images

Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017Thesis (Ph.D.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2017Uzaktan algılanmış uydu görüntülerinde atmosfer etkilerinden kaynaklı olarak ortaya çıkan bölgesel bulutlar ve bu bulutların gölgeleri, yapılan çalışmalarda problem oluşturan temel gürültü kaynaklarındandır. Değişim analizi, NDVI hesaplama gibi önemli dijital işlemlerde bulut ve gölge bölgeleri, genel olarak yanıltıcı sonuçlar veren bölgeler olduğundan dijital işlemler çoğu zaman bu alanlar maskelenerek gerçekleştirilmektedir. Bu problem birçok çalışmada aynı bölgeden farklı zamanlarda elde edilmiş uydu görüntüleri ile mozaikleme yapılarak aşılmıştır. Ancak, mozaikleme sırasında oluşan spektral ve dokusal bozulmalar çalışmaları olumsuz etkilemektedir. Görüntünün çekilme anına bir daha dönülemeyeceğinden, bulutsuz bir görüntü elde etmek önemli bir süreç haline gelmektedir. Google Earth gibi sık kullanılan harita araçları aynı bölgeye ait çekilmiş birçok görüntü kullanarak bu görüntülerin ortalamalarından bulutsuz mozaikler elde ederek kullanıcılara sunmaktadır. Bu çalışmada bulutlu görüntüler çok zamanlı bulutsuz görüntülerden klonlama yapılarak bulutsuz hale getirilecektir. Diğer benzer çalışmalara ek olarak, klonlama süreci bir fotoğraf düzenleme işleminden öte görüntünün spektral özellikleri kullanılarak gerçekleştirilerek en yakın tarih ve spektral benzerlik göz önünde bulundurularak bulutsuz görüntü elde edilecektir. Üretilen bulutsuz görüntüde oluşan kenar bozulma etkileri çeşitli filtreler ile azaltılacaktır. Geliştirilen yöntem farklı zamanlarda çekilmiş Landsat-8 uydu görüntüleri ile test edilmiştir. Görüntüde bulunan bulutların belirlenmesi, bulut klonlama işleminin gerçekleştirilmesi için ilk aşama ve doğruluğu direkt olarak klonlama doğruluğu etkileyen bir süreçtir. Bulutların oluşturduğu parlaklık ve gölgelerinin oluşturduğu kararmalar birçok veri analizini olumsuz etkilemektedir. Bu etkiler, atmosferik düzeltmede oluşacak zorluklar, NDVI değerlerinin yükselmesi, sınıflandırmadaki hatalar ve değişim analizinin yanlış gerçekleştirilmesi şeklinde olabilir. Tüm bu etkilerin doğrultusunda, uzaktan algılama görüntülerinde bulutlar ve gölgeleri önemli bir gürültü kaynağı olduğundan bunların dijital işlemlerden önceki ilk aşamada belirlenmesi önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Landsat-8 görüntüleri kullanılarak ve mevcut ısıl bantların da yardımıyla, bulut ve gölgelerinin belirlenmesi için bölütleme tabanlı bir kural dizisi ile uygulanan bir yöntem önerilmiş ve test edilmiştir. Çalışmaya temel olan bulut belirleme algoritması, ACCA ve Fmask algoritmalarının geliştirilmiş, sadeleştirilmiş, otomatize edilmiş ve bölütleme tabanlı uyarlanmış bir sürümü olarak değerlendirilebilir . Bu yöntem sayesinde, spektral özellikler ve geometrik özellikler bir arada kullanılarak Landsat 8 görüntülerinden bulut ve bulut gölgeleri belirlenmiştir. Spektral ve geometrik özelliklerin yanı sıra Landsat ısıl bant verileri ile, bulut-gölge ve soğuk yüzey (kar, buz) ayırımı güçlendirilmiştir. Komşuluk ilişkileri kullanılarak, belirlenen bulut alanları etrafındaki bulut gölgelerinin belirleme doğruluğu arttırılmıştır. Geliştirilen algoritma, dört farklı bölge için farklı zamanlarda çekilmiş Landsat görüntüleri üzerinde test edilerek değerlendirilmiştir. Bulut belirleme algoritmasında temel olarak Landsat 8 görüntülerinin OLI ve ısıl bantları kullanılmaktadır. Landsat-8 verileri, DN değerler olarak işlenmemiş halde sağlanmaktadır. Bu veriler, Landsat verileri ile birlikte gelen meta veri dosyasında (MTL) verilen oranlama katsayıları ile atmosfer üstü yansıtım değerlerine ve radyans değerlerine dönüştürülebilmektedir. Böylece veriler fiziksel anlamı olan birimlere dönüştürülmüş olur. Meta veri dosyasında sağlanan ısıl bant katsayıları ile ısıl bant verileri, parlaklık sıcaklığı bilgisine dönüştürülebilmektedir. OLI bantları atmosfer üstü yansıtım değerlerine (ToA), ısıl bantlar ise parlaklık sıcaklığına dönüştürülerek algoritmada kullanılmıştır. Yansıtım değerlerine dönüştürülen görüntülerde bulut alanlarının belirlenmesi için öncelikle bölütleme algoritması ile görüntü süper-piksellere ayrılmış ve kural tabanlı bir sınıflandırma dizisi uygulanarak bulut alanları görüntü üzerinden belirlenmiştir. Bulut alanlarının belirlenmesinden sonra, spektral testler ve bulut alanlarının komşuluk ilişkileri değerlendirilerek bulut gölgesi alanları da belirlenmiştir. Süper pikseller, pikselleri anlamlı gruplar halinde birleştirerek, piksel grupları oluşturmak için kullanılmaktadır. Görüntüdeki aynı bilgiye sahip olan piksellerin birleştirilmesi ile görüntü işleme amaçlı işlemlerin hızı da yüksek oranda artmaktadır. K-ortalamalar (K-means) yönteminin mekânsal özelliklerini de kullanan bir uyarlamasını temel alarak süper pikselleri üreten SLIC algoritması da bu amaçla kullanılan etkin yöntemlerden biridir. Bulut süper piksellerinin üretilmesinde SLIC yöntemi kullanılmıştır. Görüntülerden bulut alanlarının belirlenmesi için, bulutların spektral karakteristiğinin belirlenmesi ile işleme başlanmıştır. Görüntü üzerinden toplanan bulut noktalarının spektral imzaları karşılaştırılmıştır. Algoritma bu imzalar temel alınarak geliştirilmiştir. Bulut özelliklerine benzer şekilde, bulut gölgesi alanlarının sınıflandırılmasında da, görüntü üzerinden toplanan bulut noktalarının spektral imzalarının yorumlanmasını temel alan bir yöntem ile ısıl bandı devre dışı bırakan bir bant oranlama indeksi geliştirilmiştir. Bu indeks ile gölge alanlarının değeri diğer arazi örtüsü özelliklerinden keskin bir şekilde ayrıldığından eşik değeri belirlenmesi dinamik olarak gerçekleştirilebilmektedir. İkinci olarak, farklı gölge alanlarının, bulut gölgeleri ile karışmasını önlemek amacıyla görüntü özniteliklerinden olan güneş azimut açısı kullanılarak tüm bulut bölgelerinin bu açı ile doğru orantılı şekilde belli bir uzaklıkta izdüşümü alınmıştır. Bu izdüşüm alanlar, potansiyel gölge alanlarını ifade etmektedir. Gölge alan belirleme indeksi sonucu ile bu izdüşüm alanların kesişimi final gölge bölgelerinin sınıflandırılmasında kullanılmıştır Bulut ve gölgelerinin belirlenmesi, uzaktan algılamada uzun zamandır üzerinde çalışılan ve birçok yöntemin geliştirildiği bir konudur. Bu yöntemler kimi zaman yeterli doğrulukta sonuçlar verirken, kimi zaman da yeterli doğruluğu sağlayamamaktadır. Piksel tabanlı yöntemlerin yanı sıra, görüntüyü süper-piksellere ayıran bölütleme tabanlı yöntemlerin bulut ve gölge belirlemede kullanılması yeni bir konudur. Bu şekilde, görüntü, homojen özellikler sergileyen piksel gruplarına ayrılarak, hem hesaplama gücü azaltılmakta, hem de nesne tabanlı bir yaklaşım sergilendiğinden, sınıflandırılması hedeflenen özellikler geometrik karakteristikleri bakımından etkin bir şekilde görüntü üzerinden elde edilebilmektedir. Bu çalışmada geliştirilen bulut ve gölge belirleme algoritmaları ile bölütleme tabanlı bir yaklaşım bu kapsamda uygulanmıştır. İlk aşamada elde edilen süper-piksellerin doğruluğu sınıflandırma doğruluğunu doğrudan etkilemektedir. Bu nedenle küçük bir ölçek parametresi seçilerek süper-piksellerin boyutları küçük tutulmuş ve piksel gruplamaları homojen tutularak, heterojen süper-piksellerin oluşması olasılığı azaltılmıştır. Bulut ve gölge gibi nesneler, parlak ve koyu yansıtım değerleri nedeniyle görüntü üzerindeki spektral karakteristikleri belirgin bir şekilde oluşan özelliklerdir. Bu bilgiler esas alınarak SLIC algoritması ile etkin bir bölütleme uygulanarak bulut ve gölge alanları süper-piksellere ayrılmıştır. Spektral tabanlı bir yaklaşımla geliştirilen indeksler ile kural seti şeklinde bir yapı kurularak; parlaklık sıcaklığı, güneş açısı, NDSI, NDWI gibi özellikler de sınıflandırma kural setine eklenerek, çok kriterli bir yapıda bulut ve gölge alanları görüntü üzerinden belirlenmiştir. Burada yeni bir yaklaşım olan bulut-gölge izdüşümü yaklaşımı ile bulut ve gölge arasındaki geometrik bağıntı kullanılarak gölge sınıflandırması doğruluğu arttırılmıştır. Tüm bu sonuçlar farklı bölgelerden alınmış görüntüler üzerindeki aynı parametreler ile koşturularak, yöntemin transfer edilebilirliği test edilmiştir. ACCA, Fmask gibi algoritmaların yanında, burada geliştirilen algoritma, transfer edilebilirliği, süper-piksel tabanlı olması sebebiyle getirdiği işlem kolaylığı ve basitleştirilmiş işlem adımları ile kullanışlılığını kanıtlamıştır. Bulut ve gölge alanlarının tespitinden sonra klonlama işlemine altlık oluşturacak bulut maskeleri elde edilmiştir. Bulut alanlarının, bulutsuz görüntülerden hangisi seçilerek klonlanılmasına görüntüler arasında yapılan spektral benzerlik testleri ile karar verilmiştir. Tüm bu görüntülerin bulutlu görüntüye olan korelesyonları hesaplanarak korelasyonu en yüksek olan görüntü bilgi aktarımı için kullanılmıştır. Görüntülerin klonlanmasında, bulutlu görüntünün çekildiği tarihe en yakın 3 aylık görüntüler girdi olarak alınmıştır. Tespit edilen bulut alanları ayrı ayrı analiz edilerek, öncelikle seçilen alana yakın tarihli görüntülerde aynı bölgenin bulutsuz olup olmadığı görüntülerin kesişimleri alınarak test edilmiştir. Bu testin sonrasında bulutsuz görüntüler ile bulutlu görüntü arasında korelasyonu en yüksek görüntüden taşırma algoritması ile (Flood Fill) bilgi aktarımı yapılarak bulutsuz görüntü elde edilmiştir Görüntülerin klonlanmasından sonra oluşan kenar bozulma etkilerinin düzeltilmesi için, klonlanan bölge sınırlarına ortalama filtresi (mean filter, averaging filter) uygulanmıştır. Görüntülerin klonlanmasının ardından, üretilen bulutsuz görüntülerin yakın zaman ait bulutsuz görüntülere olan benzerliği, Yapısal Benzerlik İndeksi Yöntemi (YBIY) (Structural Similarity Index) ile test edilmiştir. YBIY iki resim arasındaki benzerliğin ölçülmesi için geliştirilmiş, Karesel Ortalama Hata’nın (KOH) geliştirilmiş bir sürümü olan ve sık kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, karşılaştırılan görüntülerden birisini mutlak doğru olarak kabul ederek, diğer görüntünün bu görüntüden sapmasını tespit etmektedir. Görüntünün kontrast ve spektral özelliklerini yanı sıra, yapısal bozulmalarını da hesaplamaya kattığından çalışma için uygun yöntem olarak belirlenmiş ve uygulanmıştır. Bulutlu görüntülerdeki bulutların giderilmesi uzaktan algılama disiplini üzerinde çalışanların uzun zamandır çalıştığı bir konudur. Sis etkisinin giderilmesi için bazı spektral yöntemler geliştirilmiş olsa da, geçirimsiz bulutların giderilmesi ancak farklı zamanlı uydu görüntülerinden bilgi aktarımı ile gerçekleşmektedir. Bu çalışmada, yapılan diğer çalışmalarda kazanılan bulut belirleme başarımının sonrasında bu bilgi kullanılarak görüntüde bulunan bulutların, aynı bölgeden çekilmiş farklı zamanlı görüntülerden bilgi aktarımı ile bulutsuz hale getirilmesi sağlanmıştır. Diğer bulutsuz görüntü elde etme yöntemlerinin yanı sıra, bulutlu alanların bulutsuz görüntülerden klonlanması sırasında, görüntülerin spektral ve yapısal özelliklerini korumak ön planda tutulmuştur. Farklı görüntü benzerlik ve görüntü kalitesi yöntemleri kullanılarak sadece görsellik önde tutulmadan spektral ve yapısal bilgiyi de koruyan bir yöntem geliştirilmiştir.One of the main sources of noises in remote sensing satellite images are regional clouds and shadows of these clouds caused by atmospheric conditions. In many studies, these clouds and shadows are masked with multitemporal images taken from the same area to decrease effects of misclassification and deficiency in different image processing techniques, such as change detection and NDVI calculation. This problem is surpassed in many studies by mosaicking with different images obtained from different acquisition dates of the same region. The main step of all these studies that cover cloud cloning or cloud detection is the detection of clouds from a satellite image. In this study, clouds and shadow patches are classified by using a spectral feature based rule set created after segmentation process of Landsat 8 image. Not only spectral characteristics but also structural parameters like pattern, area and dimension are used to detect clouds and shadows. Information of cloud projection is used to strengthen cloud shadow classification. Rule set of classification is developed within a transferable approach to reach a scene independent solution. Results are tested with different satellite images from different areas to test transferability and compared to other state-of art methods in the literature. Detection of clouds and cloud shadows features correctly is the main step of cloning procedure to create cloudless image from multitemporal image dataset. Multitemporal image dataset is used to find best image to clone cloud image. Choosing best image for cloning process is an important step for reliable cloning. Statistical and seasonal similarity tests are used to find best image to clone cloud covered image. Vector intersections are used to find cloudless images between multitemporal dataset. Flood Fill method is used to create cloudless image from cloud covered image by using information extraction from cloudless images in dataset. Accuracy of cloning process is tested by using SSIM index to find structural and spectral similarity to cloudless image. All cloning results are tested with different image from different regions to check transferability of study. This study can be regarded as a scientific approach to create cloudless image mosaics for each kind of application. Method in this thesis is a scientific approach to well-known methods of famous cloudless mosaic generation methods of Google, Mapbox Co. etc. for creation of visually good-looking base maps for web maps.DoktoraPh.D

Sensor capability and atmospheric correction in ocean colour remote sensing

© 2015 by the authors; licensee MDPI, Basel, Switzerland. Accurate correction of the corrupting effects of the atmosphere and the water's surface are essential in order to obtain the optical, biological and biogeochemical properties of the water from satellite-based multi-and hyper-spectral sensors. The major challenges now for atmospheric correction are the conditions of turbid coastal and inland waters and areas in which there are strongly-absorbing aerosols. Here, we outline how these issues can be addressed, with a focus on the potential of new sensor technologies and the opportunities for the development of novel algorithms and aerosol models. We review hardware developments, which will provide qualitative and quantitative increases in spectral, spatial, radiometric and temporal data of the Earth, as well as measurements from other sources, such as the Aerosol Robotic Network for Ocean Color (AERONET-OC) stations, bio-optical sensors on Argo (Bio-Argo) floats and polarimeters. We provide an overview of the state of the art in atmospheric correction algorithms, highlight recent advances and discuss the possible potential for hyperspectral data to address the current challenges

Investigation of environmental change pattern in Japan

The author has identified the following significant results. In the Plains of Tokachi, where the scale of agricultural field was comparatively large in Japan, LANDSAT data with its accuracy have proved to be useful enough to observe the actual condition of agricultural land use and changes more accurately than present methods. Species and ages of grasses in pasture were identified and soils were classified into several types. The actual land cover and ecological environment were remarkably changeable at the rapidly industrialized area by the urbanization in the flat plane and also by the forest works and road construction in the mountainous area. The practical use of the recognition results was proved as the base map of the field survey or the retouching work of the vegetation and land use. There was a 10% cut in cost, labor, and time. Vegetation cover in Tokyo districts was estimated by both the multiregression model and the parametric model. Multicorrelation coefficient between observed value and estimated value was 0.87 and standard deviation was + or - 15%. Vegetation cover in Tokyo was mapped into five levels with equal intervals of 20%

Seismotectonic, structural, volcanologic, and geomorphic study of New Zealand; indigenous forest assessment in New Zealand; mapping, land use, and environmental studies in New Zealand, volume 2

The author has identified the following significant results. Ship detection via LANDSAT MSS data was demonstrated. In addition, information on ship size, orientation, and movement was obtained. Band 7 was used for the initial detection followed by confirmation on other MSS bands. Under low turbidity, as experienced in open seas, the detection of ships 100 m long was verified and detection of ships down to 30 m length theorized. High turbidity and sea state inhibit ship detection by decreasing S/N ratios. The radiance effect from snow of local slope angles and orientation was also studied. Higher radiance values and even overloading in three bands were recorded for the sun-facing slope. Local hot spots from solar reflection appear at several locations along transect D-C in Six Mile Creek Basin during September 1976

HIRIS (High-Resolution Imaging Spectrometer: Science opportunities for the 1990s. Earth observing system. Volume 2C: Instrument panel report

The high-resolution imaging spectrometer (HIRIS) is an Earth Observing System (EOS) sensor developed for high spatial and spectral resolution. It can acquire more information in the 0.4 to 2.5 micrometer spectral region than any other sensor yet envisioned. Its capability for critical sampling at high spatial resolution makes it an ideal complement to the MODIS (moderate-resolution imaging spectrometer) and HMMR (high-resolution multifrequency microwave radiometer), lower resolution sensors designed for repetitive coverage. With HIRIS it is possible to observe transient processes in a multistage remote sensing strategy for Earth observations on a global scale. The objectives, science requirements, and current sensor design of the HIRIS are discussed along with the synergism of the sensor with other EOS instruments and data handling and processing requirements

Volcanic Hot-Spot Detection Using SENTINEL-2: A Comparison with MODIS−MIROVA Thermal Data Series

In the satellite thermal remote sensing, the new generation of sensors with high-spatial resolution SWIR data open the door to an improved constraining of thermal phenomena related to volcanic processes, with strong implications for monitoring applications. In this paper, we describe a new hot-spot detection algorithm developed for SENTINEL-2/MSI data that combines spectral indices on the SWIR bands 8a-11-12 (with a 20-meter resolution) with a spatial and statistical analysis on clusters of alerted pixels. The algorithm is able to detect hot-spot-contaminated pixels (S2Pix) in a wide range of environments and for several types of volcanic activities, showing high accuracy performances of about 1% and 94% in averaged omission and commission rates, respectively, underlining a strong reliability on a global scale. The S2-derived thermal trends, retrieved at eight key-case volcanoes, are then compared with the Volcanic Radiative Power (VRP) derived from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) and processed by the MIROVA (Middle InfraRed Observation of Volcanic Activity) system during an almost four-year-long period, January 2016 to October 2019. The presented data indicate an overall excellent correlation between the two thermal signals, enhancing the higher sensitivity of SENTINEL-2 to detect subtle, low-temperature thermal signals. Moreover, for each case we explore the specific relationship between S2Pix and VRP showing how different volcanic processes (i.e., lava flows, domes, lakes and open-vent activity) produce a distinct pattern in terms of size and intensity of the thermal anomaly. These promising results indicate how the algorithm here presented could be applicable for volcanic monitoring purposes and integrated into operational systems. Moreover, the combination of high-resolution (S2/MSI) and moderate-resolution (MODIS) thermal timeseries constitutes a breakthrough for future multi-sensor hot-spot detection systems, with increased monitoring capabilities that are useful for communities which interact with active volcanoes

Componentes e pontos de quebra em séries temporais na análise de imagens de sensoriamento remoto

Orientador: Ricardo da Silva TorresDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: A detecção e caracterização de mudanças temporais são indicadores cruciais no processo de compreensão da maneira como mecanismos complexos funcionam e evoluem. Técnicas e imagens de sensoriamento remoto têm sido amplamente empregadas nas últimas décadas com objetivo de detectar e investigar mudanças temporais na superfície terrestre. Tal detecção em dados de séries temporais é passível de ser refinada ainda mais isolando-se as componentes aditivas de tendência e sazonalidade do ruído subjacente. Este trabalho investiga, em particular, o método Breaks For Additive Season and Trend (BFAST) para a análise, decomposição e detecção de pontos de quebra em séries temporais associadas a dados de sensoriamento remoto. Os outputs do método são, então, utilizados em três distintas ¿ mas altamente interconectadas ¿ linhas de pesquisa: em uma melhor compreensão de fenômenos climáticos; na correlação com dados de distúrbios antropológicos; e em problemas de classificação usando funções de dissimilaridade descobertas por um framework evolucionário baseado em Programação Genética (GP). Experimentos realizados demonstram que a decomposição e pontos de quebra produziram resultados efetivos quando aplicados aos estudos com dados ecológicos, mas não foram capazes de melhorar os resultados de classificação quando comparados ao uso das séries brutas. As realizações nesses três contextos também culminaram na criação de duas ferramentas de análise de séries temporais com código aberto baseadas na web, sendo que uma delas foi tão bem aceita pela comunidade-alvo, que atualmente encontra-se integrada em uma plataforma privada de computação em nuvemAbstract: Detecting and characterizing temporal changes are crucial indicators in the process of understanding how complex mechanisms work and evolve. The use of remote sensing images and techniques has been broadly employed over the past decades in order to detect and investigate temporal changes on the Earth surface. Such change detection in time series data may be even further refined by isolating the additive long-term (trend) and cyclical (seasonal) components from the underlying noise. This work investigates the particular Breaks For Additive Season and Trend (BFAST) method for the analysis, decomposition, and breakpoint detection of time series associated with remote sensing data. The derived outputs from that method are, then, used in three distinct ¿ but highly interconnected ¿ research venues: in a better comprehension of climatic phenomena; in the correlation to human-induced disturbances data; and in data classification problems using time series dissimilarity functions discovered by a Genetic-Programming-(GP)-based evolutionary framework. Performed experiments show that decomposition and breakpoints produced insightful and effective results when applied to the ecological data studies, but could not further improve the classification results when compared to its raw time series counterpart. The achievements in those three contexts also led to the creation of two open-source web-based time series analysis tools. One of those tools was so well received by the target community, that it is currently integrated into a private cloud computing platformMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computação132847/2015-92015/02105-0CNPQFAPES

A first assessment of the Sentinel-2 Level 1-C cloud mask product to support informed surface analyses

Abstract Cloud detection in optical remote sensing images is a crucial problem because undetected clouds can produce misleading results in the analyses of surface and atmospheric parameters. Sentinel-2 provides high spatial resolution satellite data distributed with associated cloud masks. In this paper, we evaluate the ability of Sentinel-2 Level-1C cloud mask products to discriminate clouds over a variety of biogeographic scenarios and in different cloudiness conditions. Reference cloud masks for the identification of misdetection were generated by applying a local thresholding method that analyses Sentinel-2 Band 2 (0.490 μm) and Band 10 (1.375 μm) separately; histogram-based thresholds were locally tuned by checking the single bands and the natural color composite (B4B3B2); in doubtful cases, NDVI and DEM were also analyzed to refine the masks; the B2B11B12 composite was used to separate snow. The analysis of the cloud classification errors obtained for our test sites allowed us to get important inferences of general value. The L1C cloud mask generally underestimated the presence of clouds (average Omission Error, OE, 37.4%); this error increased (OE > 50%) for imagery containing opaque clouds with a large transitional zone (between the cloud core and clear areas) and cirrus clouds, fragmentation emerged as a major source of omission errors (R2 0.73). Overestimation was prevalently found in the presence of holes inside the main cloud bodies. Two extreme environments were particularly critical for the L1C cloud mask product. Detection over Amazonian rainforests was highly inefficient (OE > 70%) due to the presence of complex cloudiness and high water vapor content. On the other hand, Alpine orography under dry atmosphere created false cirrus clouds. Altogether, cirrus detection was the most inefficient. According to our results, Sentinel-2 L1C users should take some simple precautions while waiting for ESA improved cloud detection products

Utilization of EREP data in geological evaluation, regional planning, forest management, and water management in North Carolina

The author has identified the following significant results. The S190A, S190B, and S192 photographs and imagery were studied, using standard air-photo interpretation techniques supplemented by color additive viewing and density slicing. The EREP data were found to have potential usefulness for natural resource inventory work, water quality monitoring, and land use mapping for specific problems at scales up to 1:30,000. Distinctions between forest types in North Carolina are limited to conifers, mixed conifer-hardwoods, and hardwoods. Geologic interpretation was limited to detection of lineaments; lithologic differentiation and soil group mapping have proved infeasible in North Carolina except for differentiation of wetland soils in the coastal plain. Imagery from the S192 multispectral scanner has proved to be capable of useful discriminations for vegetation and crop analysis