Vineyard detection, vine canopy extraction and vine variety discrimination from very high resolution satellite data

Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο--Μεταπτυχιακή Εργασία. Διεπιστημονικό-Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών (Δ.Π.Μ.Σ.) “Γεωπληροφορική

Programa intensivo ERASMUS: TOPCART. Documentación Geométrica del Patrimonio (memoria de actividades 2010-2011)

[EN] Data contained in this record come from the following accademic activity (from which it is possible to locate additional records related with the Monastery):● LDGP_inv_002: "Intensive Program ERASMUS: TOPCART. Geometric Documentation of the Heritage (administrative and academic documentation)", http://hdl.handle.net/10810/9906[ES] Los datos de este registro provienen de la una actividad académica que también aparece descrita en el repositorio y desde donde se puede acceder a otros trabajos relacionados con el Monasterio:● LDGP_inv_002: "Programa intensivo ERASMUS: TOPCART. Documentación Geométrica del Patrimonio (documentación administrativa y académica)", http://hdl.handle.net/10810/9906[EN] The main objective this project is looking for is the exchange of practical methodologies, in topics related with the measure and representation of heritage, between teachers and specially students from different countries. For the achievement of this aim we expect the participation of a group of about 30 students and 8 lecturers from Germany, Italy, Greece, Lithuania and Spain.Activities will be focused on the development of concrete projects in documentation of heritage, specifically in the San Prudencio Monastery (La Rioja, Spain). In this site, digital techniques for the acquisition of geometric information from GPS equipment, surveying total stations, laser scanner and photogrammetry systems, will be put into practice.Obtained data will be processed as follows: first of all, they will be documented by adding necessary metadata in order to ensure their use in the future, then, they will be treated to obtain cartographic representations and virtual models which can be distributed on the Internet.As results we expect: metric data of the monument, graphic models for difussion and collaboration partnertships.[ES] El objetivo principal que se persigue en este proyecto es el intercambio de metodológico práctico, en materias afines a la medida y la representación del patrimonio, entre profesores y fundamentalmente alumnos, de diferentes países. Para la consecución de este fin se espera la participación de un grupo de aproximadamente 25 alumnos y 8 profesores de (Alemania, Italia, Grecia, Lituania y España).Las actividades se centrarán en el desarrollo de proyectos concretos de documentación de elementos patrimoniales, en concreto el apartado práctico se desarrollará en el Monasterio de San Prudencio (La Rioja, España). En el se aplicarán técnicas digitales de registro de información geométrica, constituidas por receptores GPS, estaciones totales topográficas, escáneres láser y sistemas fotogramétricos.Los datos obtenidos serán tratados de la siguiente manera: en primer lugar serán documentados, mediante la adición de la metainformación necesaria para garantizar su utilidad a lo largo del tiempo, seguidamente serán procesados con el fin de obtener las representaciones cartográficas y modelos virtuales de representación que puedan ser difundidas por medio de Internet.Como resultados se pretenden: un conjunto de registros métricos del momento de la intervención, modelos gráficos de difusión y finalmente relaciones de colaboración interpersonal e interinstitucional.European Commission, DG Education and Culture (Erasmus 2009-1-ES1-ERAIP-0013, 2010-1-ES1-ERA10-0024); Organismo Autónomo Programas Educativos Europeos (OAPEE); Gobierno de La Rioja (Spain); Universidad de La Rioja; Clavijo City Council; Logroño City Council; Ilustre Colegio de Ingenieros Técnicos en Topografía (Delegación de La Rioja)[ES] Memoria de proyecto (PDF) [es el último fichero de la lista, el enlace directo es https://addi.ehu.es/bitstream/10810/7053/1053/ldgp_mem011-1_Clavijo_SanPrudencio.pdf] + 11 imágenes de la visita preliminar en abril de 2009, en formato JPEG + 19 nubes de puntos en formato txt (comprimido en ZIP junto a un fichero de metadatos y una imagen que sirve de croquis y que también se presenta suelta) + 27 fotografías tomadas desde un helicóptero radicontrolado en 2011 por el grupo H (JPEG) + 18 fotografías métricas del edificio en forma de -L- tomadas desde el Sur + 13 fotografías métricas del edificio en forma de -L- tomadas desde el Este + 95 fotografías métricas del interior del edificio en forma de -L- (JPEG) + 35 fotografías métricas tomadas desde el cerro que se encuentra al sur (JPEG) + 8 fotografías métricas que forman 4 pares estereoscópicos (2 del grupo B y 2 del grupo D) (JPEG) + 183 fotografías métricas que forman 91 tripletas (grupos B, C y D) (JPEG). [NOTA: este registro no está cerrado, se irán incorporando nuevos materiales de forma progresiva][EN] General report (PDF) [it is the last file of the list, the direct link is https://addi.ehu.es/bitstream/10810/7053/1053/ldgp_mem011-1_Clavijo_SanPrudencio.pdf] + 11 pictures taken during the preliminary visit in April 2009 (JPEG format) + 19 point clouds in plain text (compressed in a ZIP file together with a file with metadata and an image PNG as sketch, these image are also presented on their own) + 27 photographs taken from a remote-controlled helicopter for the group H in 2011(JPEG) + 18 metric pictures of the L-shaped building taken from the South (JPEG) + 13 metric pictures of the L-shaped building taken from the East (JPEG) + 95 metric pictures of the inside part of the L-shaped building (JPEG) + 35 metric photographs taken from the hill opposite in the Southern + 8 metric photographs in four stereopairs (2 from group B and 2 from group D) (JPEG) + 183 metric photographs arranged in 91 triplets from groups B, C and D (JPEG). [NOTE: this record is not closed, more data will be uploaded progressively

Χαρτογράφηση κάλυψης γης και καλλιεργειών σε εθνική κλίμακα με χρήση διαχρονικών δορυφορικών δεδομένων υψηλής χωρικής ανάλυσης

Accurate and regularly updated land cover and crop type maps are considered essential for several scientific communities as well as for public and regional authorities. Currently, satellite Earth Observation data are considered the main input for the production of such maps thanks to the high spatial and temporal coverage, systematic monitoring and access to inaccessible areas, they can offer. The last decade, open data policies have given free access to an unprecedented volume of high spatial, temporal and spectral resolution satellite data, bringing a revolution in research and operational applications. Nonetheless the seamless exploitation of such Big Data for the production of accurate and reliable maps requires the developmental of efficient, robust and cost-effective pre-processing, classification and mapping frameworks. Towards this end, in this dissertation the subject of land cover and crop type mapping using multitemporal multispectral satellite data of high spatial resolution is thoroughly studied, assessed and discussed. The dissertation’s main contribution is the development, implementation and validation of a mapping framework exploiting Sentinel-2 data for the production of annual land cover and crop type maps at national scale for Greece. For data pre-processing, we have designed, developed and validated an efficient pipeline for the creation of radiometrically, geometrically and temporally consistent analysis-ready time series, while we have also further investigated the contribution of different applied methods and techniques. Various aspects of the mapping framework, i.e., machine learning algorithms, classification features, spatial stratification and validation approaches, have been experimentally assessed towards finalizing the proposed scheme. For map production we implemented a framework employing the Random Forest classifier, selected spectral and auxiliary features and a highly reliable training dataset, created under the scopes of this dissertation for 42, customized to the Greek Landscape, categories. Internal validation of the national classification experiments has documented a very high overall accuracy rate of over 91%. The generalization capacity of the classifier in predicting areas where it has not been trained on was validated with a high overall accuracy rate over 83%, as well. Finally, the produced country-scale land cover and crop type map at 10m with 42 classes, was externally validated by an independent rigorous accuracy assessment procedure that reported overall map accuracy at 82%. To the best of our knowledge there is no other available land cover map for Greece at 10m spatial resolution with such a thematic analysis and that high accuracy and reliability levels. Suggested ideas for the enhancement and further development of the proposed framework raised significant expectations for its expansion and use towards operational land cover and crop type map production at the country scale at regular time intervals, for supporting national and European actions, initiatives and mapping programs, such as the CORINE Land Cover inventory and the EU Common Agricultural Policy partnership.Η τακτική παραγωγή αξιόπιστων χαρτών κάλυψης γης και καλλιεργειών θεωρείται ιδιαίτερης σημασίας για πληθώρα επιστημονικών κοινοτήτων αλλά και για δημόσιους και ιδιωτικούς φορείς, με στόχο την υποστήριξη των δράσεων για τη μελέτη της κλιματικής αλλαγής, την αντιμετώπιση των επισιτιστικών κρίσεων, τη λήψη αποφάσεων, τη χάραξη περιβαλλοντικών στρατηγικών, τον αειφόρο σχεδιασμό και την ορθή διαχείριση των φυσικών πόρων. Η δορυφορική τηλεπισκόπηση προσφέρει τη δυνατότητα για παρακολούθηση της γης σε πολλαπλές χρονικές και χωρικές κλίμακες ενώ την τελευταία δεκαετία οι πολιτικές ανοιχτής διάθεσης δορυφορικών δεδομένων έχουν δώσει τη δυνατότητα ελεύθερης πρόσβασης σε έναν τεράστιο όγκο δεδομένων υψηλής χωρικής, χρονικής και φασματικής ανάλυσης. Για να αξιοποιηθεί αυτός ο τεράστιος όγκος δεδομένων προς την παραγωγή αναλυτικών και αξιόπιστων χαρτών, απαιτούνται αποτελεσματικά και κατά το δυνατόν αυτόματα μεθοδολογικά πλαίσια προ-επεξεργασίας, ταξινόμησης και χαρτογράφησης. Προς την κατεύθυνση αυτή, στην παρούσα διδακτορική διατριβή μελετάται και αναλύεται διεξοδικά το αντικείμενο της χαρτογράφησης καλύψεων γης και τύπων καλλιεργειών με χρήση διαχρονικών πολυφασματικών δορυφορικών δεδομένων υψηλής χωρικής ανάλυσης. Η βασική συνεισφορά της διατριβής συνοψίζεται στη σχεδίαση, ανάπτυξη, εφαρμογή και αξιολόγηση ενός μεθοδολογικού πλαισίου για την παραγωγή αξιόπιστων χαρτών κάλυψης γης και καλλιεργειών με υψηλή θεματική και χωρική ανάλυση σε επίπεδο χώρας, για την Ελλάδα. Για το σκοπό αυτό αξιοποιήθηκαν τα ελεύθερα διαθέσιμα πολυφασματικά δορυφορικά δεδομένα Sentinel-2. Η προ-επεξεργασία των δορυφορικών δεδομένων αποτελεί το πρώτο στάδιο της προτεινόμενης μεθοδολογίας και συνίσταται σε μια μεθοδολογική διαδικασία για την παραγωγή ραδιομετρικά, γεωμετρικά και χρονικά συνεκτικών πολυφασματικών χρονοσειρών δορυφορικών εικόνων υψηλής χωρικής ανάλυσης για εκτεταμένες γεωγραφικά περιοχές. Παράλληλα μελετήθηκε η συνεισφορά διαφορετικών τεχνικών και μεθόδων προ-επεξεργασίας στην τελική ακρίβεια χαρτογράφησης. Στο δεύτερο στάδιο της προτεινόμενης μεθοδολογίας αναπτύσσεται ένα πλαίσιο ταξινόμησης και χαρτογράφησης με βασικά δεδομένα εισόδου τις εναρμονισμένες χρονοσειρές εικόνων που προέκυψαν από το πρώτο στάδιο. Ποικίλες πτυχές του πλαισίου ταξινόμησης και χαρτογράφησης, δηλ. διαφορετικοί αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, χαρακτηριστικά ταξινόμησης, προσεγγίσεις χωρικής διαστρωμάτωσης και αποτίμησης της ακρίβειας, εφαρμόστηκαν και αξιολογήθηκαν πειραματικά για την οριστικοποίηση του προτεινόμενου σχήματος. Το τελικό προτεινόμενο σχήμα αξιοποιεί τον ταξινομητή Τυχαίων Δασών με επιλεγμένα φασματικά και βοηθητικά χαρακτηριστικά ταξινόμησης, σε συνδυασμό με ένα εξαιρετικά αξιόπιστο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης, που δημιουργήθηκε στο πλαίσιο αυτής της διατριβής για 42 κατηγορίες, ειδικά σχεδιασμένες για το ελληνικό τοπίο. Η εφαρμογή της προτεινόμενης μεθοδολογίας παρήγαγε ένα χάρτη σε χωρική ανάλυση 10 μέτρων που αποτυπώνει τις επίγειες και παράκτιες εκτάσεις όλης της Ελληνικής Επικράτειας για το έτος 2019, σε θεματική ανάλυση 42 κατηγοριών, συμπεριλαμβανομένων 25 διαφορετικών τύπων καλλιεργειών. Ο παραγόμενος χάρτης αξιολογήθηκε από μια ανεξάρτητη αυστηρή διαδικασία εκτίμησης της ακρίβειας που αποτίμησε τα επίπεδα συνολικής ακρίβειας και μέσης αξιοπιστίας στο 82%. Σύμφωνα με όσα γνωρίζουμε δεν υπάρχει άλλος χάρτης που αποτυπώνει την Ελλάδα σε αντίστοιχα επίπεδα θεματικής και χωρικής ανάλυσης, με τόσο υψηλή ακρίβεια και αξιοπιστία. Συνολικά, η συνδυαστική ανάλυση των αποτελεσμάτων με τη σχετική βιβλιογραφία, η ενδελεχής αξιολόγηση της προτεινόμενης μεθοδολογίας και η ανάπτυξη προτάσεων προς την επέκταση της, γεννά υψηλές προσδοκίες για τη δημιουργία ενός επιχειρησιακού πλαισίου παραγωγής αξιόπιστων χαρτών σε υψηλή χωρική και θεματική ανάλυση για όλη τη χώρα, σε τακτικά χρονικά διαστήματα

Vineyard Detection and Vine Variety Discrimination from Very High Resolution Satellite Data

In order to exploit remote sensing data operationally for precision agriculture applications, efficient and automated methods are required for the accurate detection of vegetation, crops and different crop varieties. To this end, we have designed, developed and evaluated an object-based classification framework towards the detection of vineyards, the vine canopy extraction and the vine variety discrimination from very high resolution multispectral data. A novel set of spectral, spatial and textural features, as well as rules, segmentation scales and a set of parameters are proposed based on object-based image analysis. The validation of the developed methodology was carried out on multitemporal WorldView-2 satellite data at four different viticulture regions in Greece. Concurrent in situ canopy reflectance observations were acquired from a portable spectroradiometer during the field campaigns. The performed quantitative evaluation indicated that the developed approach managed in all cases to detect vineyards with high completeness and correctness detection rates, i.e., over 89%. The vine canopy extraction methodology was validated with overall accuracy (OA) rates of above 96%. The quantitative evaluation regarding the vine variety discrimination task, including experiments with up to six different varieties, reached OA rates above 85% at the parcel level. The combined analysis of the experimental results with the spectral signatures from the in situ reflectance data indicated that certain vine varieties (e.g., Merlot) presented distinct spectral patterns across the VNIR spectrum

Precision Viticulture: Vineyard Detection and Vine Variety Discrimination using Remote Sensing Techniques

151 σ.Η σημαντική τεχνολογική πρόοδος την τελευταία δεκαετία στην εξέλιξη και ανάπτυξη προηγμένων τηλεπισκοπικών αισθητήρων, δίνει τη δυνατότητα για ανάλυση και παρακολούθηση των καλλιεργειών με τηλεπισκοπικά μέσα και σε μεγάλες χωρικές κλίμακες. Προς την κατεύθυνση αυτή, στην παρούσα εργασία διερευνήθηκαν, αναπτύχθηκαν και αξιολογήθηκαν σύγχρονες μέθοδοι και τεχνικές από την επιστήμη της γεωπληροφορικής για εφαρμογές στον τομέα της αμπελουργίας ακριβείας. Συγκεκριμένα, αξιοποιήθηκαν πολυφασματικά δορυφορικά δεδομένα υψηλής χωρικής ανάλυσης (WorldView-2) σε συνδυασμό με ταυτόχρονες μετρήσεις στο πεδίο με απώτερο στόχο την ανάπτυξη μεθοδολογίας για τον εντοπισμό αμπελοτεμαχίων και το διαχωρισμό ποικιλιών αμπέλου, μέσω ταξινομήσεων. Αφού διερευνήθηκαν οι έως τώρα προσεγγίσεις στη διεθνή βιβλιογραφία, σχεδιάστηκε και πραγματοποιήθηκε η συλλογή των γεωχωρικών δεδομένων τόσο τηλεπισκοπικά όσο και στο πεδίο και στις δυο περιοχές μελέτης (σε επιλεγμένους αμπελώνες, στο Αίγιο και στην Αταλάντη, συνεργαζόμενων οινοποιείων). Ακολούθησαν τα βασικά στάδια στην προετοιμασία των δεδομένων όπως η ραδιομετρική διόρθωση των πολυφασματικών δορυφορικών δεδομένων και η συγχώνευση εικόνων. Ανάμεσα στις μεθόδους ταξινόμησης που χρησιμοποιήθηκαν, επιλέχθηκε η μέθοδος της αντικειμενοστραφούς ανάλυσης εικόνας για την ανάπτυξη της βασικής μεθοδολογίας. Αρχικά επιχειρήθηκε ο εντοπισμός αμπελοτεμαχίων, με μια τυποποιημένη προσέγγιση ασαφούς λογικής, στην αντικειμενοστραφή ταξινόμηση. Η μέθοδος που προτείνεται περιλαμβάνει δέκα βασικούς κανόνες παραγωγής, που αξιοποιούν χαρακτηριστικά ραδιομετρίας, γεωμετρίας και υφής των αντικειμένων. Η μεθοδολογία και τα αποτελέσματα αξιολογήθηκαν ποιοτικά και ποσοτικά με βιβλιογραφικά καθιερωμένους δείκτες ποιότητας. Στη συνέχεια στα εντοπισμένα αμπελοτεμάχια διενεργήθηκε επιβλεπόμενη ταξινόμηση με τον αλγόριθμο του Εγγύτερου Γείτονα, για το διαχωρισμό ποικιλιών αμπέλου. Αξιολογήθηκε η πληρότητα των αποτελεσμάτων και αναλύθηκαν οι σχέσεις φασματικών υπογραφών και η συμπεριφορά των ποικιλιών στις ταξινομήσεις. Τέλος, από την ποσοτική και ποιοτική αξιολόγηση της αναπτυγμένης μεθοδολογίας και των αποτελεσμάτων της προκύπτει η επιτυχημένη πλήρωση των στόχων της εργασίας και η προσδοκία για ελπιδοφόρα χρήση παρόμοιων τεχνικών στην αμπελουργία αλλά και γεωργία ακριβείας γενικότερα.The significant technological advances, over the last decade, concerning the progress and development of advanced remote sensing sensors, have allowed the analysis and monitoring of crops through remote sensing, in large spatial scales. To this end, the present study focuses on the development and evaluation of contemporary methods and techniques from the science of geoinformatics, for applications in precision viticulture. Multispectral satellite data with high spatial resolution (WorldView-2), along with simultaneous field surveys were acquired in order to design, develop and evaluate a processing procedure able to detect vineyards and discriminate vine varieties based on object-based classification. Having reviewed the existing international publications, the acquisition of remote sensing data and field geospatial data was planned and implemented in two study areas (selected vineyards in Aigio and Atalanti). Then, the key steps in data preparation, such as the radiometric correction of the multispectral satellite data and the image fusion, were conducted. The object-based image analysis (OBIA) framework was employed for the classification procedure. At first, the detection of vineyards was conducted using fuzzy logic techniques in object-based classification. The developed approach consisted of ten (10) basic rules of spectral, geometric and texture features. Experimental results were evaluated qualitatively and quantitatively using standard quality indicators. Moreover, a supervised classification using the Nearest Neighbor algorithm was carried out on the detected vineyard parcels in order to distinguish the different vine varieties. Experimental results were evaluated and the relationship between the spectral signatures of the vine varieties and their classification-behavior was discussed. Finally, from the quantitative and qualitative evaluation of the developed methodology and results, arise the successful fulfillment of this thesis objectives but also expectations for future application of similar techniques in precision viticulture and precision agriculture in general.Χριστίνα Σ. Καρακίζ

Water Stress Estimation in Vineyards from Aerial SWIR and Multispectral UAV Data

Mapping water stress in vineyards, at the parcel level, is of significant importance for supporting crop management decisions and applying precision agriculture practices. In this paper, a novel methodology based on aerial Shortwave Infrared (SWIR) data is presented, towards the estimation of water stress in vineyards at canopy scale for entire parcels. In particular, aerial broadband spectral data were collected from an integrated SWIR and multispectral instrumentation, onboard an unmanned aerial vehicle (UAV). Concurrently, in-situ leaf stomatal conductance measurements and supplementary data for radiometric and geometric corrections were acquired. A processing pipeline has been designed, developed, and validated, able to execute the required analysis, including data pre-processing, data co-registration, reflectance calibration, canopy extraction and water stress estimation. Experiments were performed at two viticultural regions in Greece, for several vine parcels of four different vine varieties, Sauvignon Blanc, Merlot, Syrah and Xinomavro. The performed qualitative and quantitative assessment indicated that a single model for the estimation of water stress across all studied vine varieties was not able to be established (r2 < 0.30). Relatively high correlation rates (r2 > 0.80) were achieved per variety and per individual variety clone. The overall root mean square error (RMSE) for the estimated canopy water stress was less than 29 mmol m−2 s−1, spanning from no-stress to severe canopy stress levels. Overall, experimental results and validation indicated the quite high potentials of the proposed instrumentation and methodology

Detailed Land Cover Mapping from Multitemporal Landsat-8 Data of Different Cloud Cover

International audienceDetailed, accurate and frequent land cover mapping is a prerequisite for several important geospatial applications and the fulfilment of current sustainable development goals. This paper introduces a methodology for the classification of annual high-resolution satellite data into several detailed land cover classes. In particular, a nomenclature with 27 different classes was introduced based on CORINE Land Cover (CLC) Level-3 categories and further analysing various crop types. Without employing cloud masks and/or interpolation procedures, we formed experimental datasets of Landsat-8 (L8) images with gradually increased cloud cover in order to assess the influence of cloud presence on the reference data and the resulting classification accuracy. The performance of shallow kernel-based and deep patch-based machine learning classification frameworks was evaluated. Quantitatively, the resulting overall accuracy rates differed within a range of less than 3%; however, maps produced based on Support Vector Machines (SVM) were more accurate across class boundaries and the respective framework was less computationally expensive compared to the applied patch-based deep Convolutional Neural Network (CNN). Further experimental results and analysis indicated that employing all multitemporal images with up to 30% cloud cover delivered relatively higher overall accuracy rates as well as the highest per-class accuracy rates. Moreover, by selecting 70% of the top-ranked features after applying a feature selection strategy, slightly higher accuracy rates were achieved. A detailed discussion of the quantitative and qualitative evaluation outcomes further elaborates on the performance of all considered classes and highlights different aspects of their spectral behaviour and separability

Validation and Inter-Comparison of Spaceborne Derived Global and Continental Land Cover Products for the Mediterranean Region: The Case of Thessaly

Space agencies, international and national organisations and institutions recognize the importance of regularly updated and homogenized land cover information, in the context of both nomenclature and spatial resolution. Moreover, ensuring credibility to the users through validated products with transparent procedures is similarly of great importance. To this end, this study contributes with a systematic accuracy performance evaluation of continental and global land cover layers. Confidence levels during validation and a weighted accuracy assessment were designed and applied. Google Earth imagery were employed to assess the accuracy of three land cover products for the years 2010 and 2012. Results indicate high weighted overall accuracy rates of 89, 90, and 86% for CORINE Land Cover 2012, GIO High Resolution Layers, and Globeland30 datasets, respectively. Moreover, their inter-comparison highlights notable differences especially for classes Artificial Surfaces and Water. The deviation of specific classes from the general producer’s and user’s accuracy trends were identified. It is concluded that the different aspects of the employed land cover products can be highlighted more transparently and objectively by integrating confidence levels during the reference data annotation, by employing a stratified sampling based on the several Corine Level-3 subclasses and by applying a weighted overall accuracy procedure