Integrated Applications of Geo-Information in Environmental Monitoring

This book focuses on fundamental and applied research on geo-information technology, notably optical and radar remote sensing and algorithm improvements, and their applications in environmental monitoring. This Special Issue presents ten high-quality research papers covering up-to-date research in land cover change and desertification analyses, geo-disaster risk and damage evaluation, mining area restoration assessments, the improvement and development of algorithms, and coastal environmental monitoring and object targeting. The purpose of this Special Issue is to promote exchanges, communications and share the research outcomes of scientists worldwide and to bridge the gap between scientific research and its applications for advancing and improving society

Remote Sensing of the Aquatic Environments

The book highlights recent research efforts in the monitoring of aquatic districts with remote sensing observations and proximal sensing technology integrated with laboratory measurements. Optical satellite imagery gathered at spatial resolutions down to few meters has been used for quantitative estimations of harmful algal bloom extent and Chl-a mapping, as well as winds and currents from SAR acquisitions. The knowledge and understanding gained from this book can be used for the sustainable management of bodies of water across our planet

Caracterización fisicoquímica de cuerpos de aguas superficiales por medio de Sensores Remotos: Caso de estudio Presa J. A. Alzate, México

Tesis de maestríaEl monitoreo de la calidad del agua a través de los sensores remotos permite la estimación de Parámetros de Calidad del Agua (PCA) como los sólidos suspendidos totales (SST), nitrógeno total (NT), la demanda química de oxígeno (DQO), el fósforo total (PT) entre otros. La estimación de estos PCA se realiza generalmente a través de procesos de laboratorio, los cuales pueden requerir una cantidad considerable de tiempo y costos. El análisis del agua mediante sensores remotos considera la correlación entre los datos de calidad del agua y la reflectancia de los cuerpos de agua superficiales. Este estudio propone el uso de las bandas de la imagen Landsat 8 OLI para estimar cuatro PCA y validarlos mediante muestras de campos. La ventaja de estimar los PCA con sensores remotos radica en la precisión de sus resultados, en menores tiempo y costos a diferencias de los métodos tradicionales. Para obtener las funciones de PCA basadas en la reflectancia del agua, se propusieron regresiones multivariadas lineales, exponenciales y polinomiales. Dicho estudio es aplicado a La Presa J. A. Alzate. México como caso de estudio debido a las concentraciones de contaminantes transportados por el agua proveniente de la Zona Metropolitana de Toluca (ZMT). El análisis consideró 14 muestras de campo, 7 de las cuales se recolectaron antes de la temporada de lluvias (19/05/2018) y 7 después de la misma (16/10/2018). La metodología de este estudio se divide en tres fases: pre-procesamiento (límite del área de estudio, calibración y corrección atmosférica), procesamiento (tamaño de la muestra, regresión múltiple y validación) y post-procesamiento (interpolación). En el pre-procesamiento el modelo MODTRAN 4 fue utilizado para la corrección atmosférica del área de estudio para identificar el modelo de atmósfera ad hoc a esta zona y, por lo tanto, obtener la reflectancia que más se ajuste a la realidad de la superficie analizada. El procesamiento requirió de muestras de campo en diferentes fechas (temporada antes y después de lluvias) para diseñar los modelos de regresión múltiple, además de lo anterior también se analizaron supuestos de validación para los valores de entrada y la evaluación del modelo se basó en el ̅2, p-value, validación cruzada, estadístico F, estadístico t y coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe (E). Los resultados obtenidos en el presente estudio indican que el NT y la DQO pueden ser estimados de manera confiable con el modelo de regresión exponencial múltiple, para los SST y PT por medio de la regresión polinómica múltiple. El modelo que presenta la menor capacidad explicativa de los datos corresponde al modelo lineal para los SST ya que obtiene un ̅2=0.6125, a pesar de las transformaciones a la variable dependiente con la finalidad de linealizarlo. El post-procesamiento arrojó que la zona norte presenta altos contenidos de polutos, los cuales inclusive sobrepasan los límites permisibles de las normas mexicanas para la DQO, PT y SST. Únicamente el NT se encuentra dentro de los límites permisibles para aguas de uso de riego agrícola tanto para la temporada antes de lluvias, como para después de lluvias. A nivel mensual el comportamiento de la DQO, NT y PT tienden a presentar altas concentraciones en los meses antes de secas. Para los SST a nivel mensual presenta disparidad en las concentraciones de este PCA.CONACy

Validation of the Calibration Coefficient of the GaoFen-1 PMS Sensor Using the Landsat 8 OLI

The panchromatic and multispectral (PMS) sensor is an optical imaging sensor aboard the Gao Fen-1 (GF-1) satellite. This work describes an approach to validate the calibration coefficients of the PMS sensors based on the image data of the Landsat 8 Operational Land Imager (OLI). Two image pairs, one obtained over the Dunhuang test site and the other over the Golmud test site, were used in this paper. Two spectral band adjustment factors (SBAF), given as the radiance SBAF and reflectance SBAF, were applied to correct the differences in the respective images caused by the relative spectral responses of the PMS sensor and OLI. Uncertainties in the SBAF values arising from atmospheric parameters and the absence of a measured ground spectrum were analyzed in this paper. The results show that the average relative differences of top-of-atmosphere radiance and reflectance values for each band between the PMS sensor and OLI images are 2%–5% for most bands, after SBAF correction with a measured ground spectrum or fitted spectrum. It is demonstrated that the OLI image can be used to validate the calibration coefficient of the PMS sensor, even if the image pairs are not imaged on the same day

Validation of the Calibration Coefficient of the GaoFen-1 PMS Sensor Using the Landsat 8 OLI

The panchromatic and multispectral (PMS) sensor is an optical imaging sensor aboard the Gao Fen-1 (GF-1) satellite. This work describes an approach to validate the calibration coefficients of the PMS sensors based on the image data of the Landsat 8 Operational Land Imager (OLI). Two image pairs, one obtained over the Dunhuang test site and the other over the Golmud test site, were used in this paper. Two spectral band adjustment factors (SBAF), given as the radiance SBAF and reflectance SBAF, were applied to correct the differences in the respective images caused by the relative spectral responses of the PMS sensor and OLI. Uncertainties in the SBAF values arising from atmospheric parameters and the absence of a measured ground spectrum were analyzed in this paper. The results show that the average relative differences of top-of-atmosphere radiance and reflectance values for each band between the PMS sensor and OLI images are 2%–5% for most bands, after SBAF correction with a measured ground spectrum or fitted spectrum. It is demonstrated that the OLI image can be used to validate the calibration coefficient of the PMS sensor, even if the image pairs are not imaged on the same day

Dipterocarps protected by Jering local wisdom in Jering Menduyung Nature Recreational Park, Bangka Island, Indonesia

Apart of the oil palm plantation expansion, the Jering Menduyung Nature Recreational Park has relatively diverse plants. The 3,538 ha park is located at the north west of Bangka Island, Indonesia. The minimum species-area curve was 0.82 ha which is just below Dalil conservation forest that is 1.2 ha, but it is much higher than measurements of several secondary forests in the Island that are 0.2 ha. The plot is inhabited by more than 50 plant species. Of 22 tree species, there are 40 individual poles with the average diameter of 15.3 cm, and 64 individual trees with the average diameter of 48.9 cm. The density of Dipterocarpus grandiflorus (Blanco) Blanco or kruing, is 20.7 individual/ha with the diameter ranges of 12.1 – 212.7 cm or with the average diameter of 69.0 cm. The relatively intact park is supported by the local wisdom of Jering tribe, one of indigenous tribes in the island. People has regulated in cutting trees especially in the cape. The conservation agency designates the park as one of the kruing propagules sources in the province. The growing oil palm plantation and the less adoption of local wisdom among the youth is a challenge to forest conservation in the province where tin mining activities have been the economic driver for decades. More socialization from the conservation agency and the involvement of university students in raising environmental awareness is important to be done