Burnt area mapping in insular Southeast Asia using medium resolution satellite imagery

Burnt area mapping in humid tropical insular Southeast Asia using medium resolution (250-500m) satellite imagery is characterized by persisting cloud cover, wide range of land cover types, vast amount of wetland areas and highly varying fire regimes. The objective of this study was to deepen understanding of three major aspects affecting the implementation and limits of medium resolution burnt area mapping in insular Southeast Asia: 1) fire-induced spectral changes, 2) most suitable multitemporal compositing methods and 3) burn scars patterns and size distribution. The results revealed a high variation in fire-induced spectral changes depending on the pre-fire greenness of burnt area. It was concluded that this variation needs to be taken into account in change detection based burnt area mapping algorithms in order to maximize the potential of medium resolution satellite data. Minimum near infrared (MODIS band 2, 0.86μm) compositing method was found to be the most suitable for burnt area mapping purposes using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data. In general, medium resolution burnt area mapping was found to be usable in the wetlands of insular Southeast Asia, whereas in other areas the usability was seriously jeopardized by the small size of burn scars. The suitability of medium resolution data for burnt area mapping in wetlands is important since recently Southeast Asian wetlands have become a major point of interest in many fields of science due to yearly occurring wild fires that not only degrade these unique ecosystems but also create regional haze problem and release globally significant amounts of carbon into the atmosphere due to burning peat. Finally, super-resolution MODIS images were tested but the test failed to improve the detection of small scars. Therefore, super-resolution technique was not considered to be applicable to regional level burnt area mapping in insular Southeast Asia.Laaja valikoima erilaisia maankäyttöluokkia, pilvisyys ja kosteikkoalueiden suuri määrä luovat erityispiirteet paloalueiden kartoitukselle Kaakkois-Aasian saariston kostean troppisissa olosuhteissa keskiresoluutioisilla (250m-500m) satelliittikuva-aineistoilla. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli syventää ymmärrystä keskiresoluutioisen paloaluekartoituksen toteutukseen ja rajoituksiin Kaakkois-Aasian saaristossa vaikuttavista tekijöistä. Tutkimuksen tulokset paljastivat suurta vaihtelua tulipalojen aiheuttamissa heijastussäteilyn muutoksissa riippuen palaneen alueen vehreydestä ennen tulipaloa. Johtopäätöksenä todettiin että keskiresoluutioisten satelliittikuvien koko potentiaalin hyödyntämiseksi paloalueiden kartoituksessa tämä vaihtelu tulisi ottaa huomioon paloalueiden havainnointialgoritmeissa jotka perustuvat heijastussäteilyn muutosten seurantaan. Tähän ajatukseen perustuvaa paloalueiden kartoitusta myös kokeiltiin aineistoilla jotka oli tutkimuksissa todettu parhaiten tarkoitukseen sopiviksi. Paloalueiden muoto- ja kokojakauman analyysiin sekä käytännön testeihin perustuen keskiresoluutioinen paloalueiden kartoitus todettiin käyttökelpoiseksi Kaakkois-Aasian saariston kosteikkoalueilla. Muilla alueilla sen sijaan paloalueiden pieni koko uhkasi vakavasti sen käyttökelpoisuutta. Keskiresoluutioisten satelliittikuva-aineistojen käyttökelpoisuus paloalueiden kartoitukseen kosteikkoalueilla on kuitenkin merkittävää sillä viime aikoina Kaakkois-Aasian kosteikkoalueet ovat monilla tieteenaloilla nousseet kiinnostuksen kohteeksi vuosittain esiintyvien tulipalojen takia. Vuosittaiset tulipalot eivät ainoastaan heikennä näitä ainutlaatuisia ekosysteemejä vaan lähinnä palavan turpeen johdosta myös aiheuttavat pahoja alueellisia savusumuongelmia ja vapauttavat maailmanlaajuisesti merkittäviä määriä hiilidioksidia ilmakehään. Tämän tutkimuksen tulokset osaltaan luovat pohjaa yhä tarkempien alueellisten paloalueiden kartoitusmenetelmien kehittämiselle. Näillä menetelmillä kerättävä tieto paloalueiden laajuudesta ja sijainneista antaa muiden alojen tutkijoille yhä paremmat mahdollisuudet arvioida Kaakkois-Aasian saariston kosteikkoalueiden tulipalojen paikallisia, alueellisia ja maailmanlaajuisia vaikutuksia

Robust denoising of electrophoresis and mass spectrometry signals with minimum description length principle

AbstractThe need for high-throughput assays in molecular biology places increasing requirements on the applied signal processing and modelling methods. In order to be able to extract useful information from the measurements, the removal of undesirable signal characteristics such as random noise is required. This can be done in a quite elegant and efficient way by the minimum description length (MDL) principle, which treats and separates `noise' from the useful information as that part in the data that cannot be compressed. In its current form the MDL denoising method assumes the Gaussian noise model but does not require any ad hoc parameter settings. It provides a basis for high-speed automated processing systems without requiring continual user interventions to validate the results as in the conventional signal processing methods. Our analysis of the denoising problem in mass spectrometry, capillary electrophoresis genotyping, and sequencing signals suggests that the MDL denoising method produces robust and intuitively appealing results sometimes even in situations where competing approaches perform poorly

Deep Learning Model Transfer in Forest Mapping Using Multi-Source Satellite SAR and Optical Images

Deep learning (DL) models are gaining popularity in forest variable prediction using Earth observation (EO) images. However, in practical forest inventories, reference datasets are often represented by plot- or stand-level measurements, while high-quality representative wall-to-wall reference data for end-to-end training of DL models are rarely available. Transfer learning facilitates expansion of the use of deep learning models into areas with sub-optimal training data by allowing pretraining of the model in areas where high-quality teaching data are available. In this study, we perform a “model transfer” (or domain adaptation) of a pretrained DL model into a target area using plot-level measurements and compare performance versus other machine learning models. We use an earlier developed UNet based model (SeUNet) to demonstrate the approach on two distinct taiga sites with varying forest structure and composition. The examined SeUNet model uses multi-source EO data to predict forest height. Here, EO data are represented by a combination of Copernicus Sentinel-1 C-band SAR and Sentinel-2 multispectral images, ALOS-2 PALSAR-2 SAR mosaics and TanDEM-X bistatic interferometric radar data. The training study site is located in Finnish Lapland, while the target site is located in Southern Finland. By leveraging transfer learning, the SeUNet prediction achieved root mean squared error (RMSE) of (Formula presented.) m and R2 of 0.882, considerably more accurate than traditional benchmark methods. We expect such forest-specific DL model transfer can be suitable also for other forest variables and other EO data sources that are sensitive to forest structure.</p

RAGAM EVALUASI DAN TEKNIK PENILAIAN BERBASIS KTSP

Penilaian merupakan upaya Sistematis yang dikembangkan institusi pendidikan untuk menjamin tercapainya kualitas proses pendidikan serta kualitas kemampuan peserta didik sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan. Keputusan-keputusan pendidikan dibuat berdasarkan hasil analisis dan interpretasi atas informasi yang terkumpul. Informasi yang dikumpulkan dapat dalam bentuk angka melalui tes dan atau deskripsi verbal. Penilaian dapat juga dibuktikan sebagai proses pengumpulan ukuran untuk mengetahui pencapaian belajar peserta didik.Kala Kunci: evaluasi, KTS

Changes in tropical forest cover of Southeast Asia from 1990 to 2010

The study assesses the extent and trends of forest cover in Southeast Asia for the period 1990-2000-2010 and provides an overview on the main drivers of forest cover change. A systematic sample of 418 sites (10 km x 10 km size) located at the one-degree geographical confluence points and covered with satellite imagery at 30 m resolution is used for the assessment. For the analysis of satellite imagery techniques of image segmentation and automated classification were combined with visual interpretation and quality control, involving experts from Southeast Asian countries. Two forest cover classes, namely ‘Tree Cover’ and ‘Tree Cover Mosaic’, and three non-forest land cover classes were mapped. Area measures were derived for the individual sample sites and aggregated to regional statistical estimates, accounting for differences in sampling intensity due to geographical latitude, and extrapolating to uniform reference dates. For estimating the accuracy of our results an independent consistency assessment was performed from a subsample of 1572 mapping units, resulting in an overall agreement of > 85% for the general differentiation of forest cover versus non-forest cover. Forest cover in Southeast Asia is estimated at 268 Mha in 1990, dropping to 236 Mha in 2010, with annual change rates of 1.75 Mha (~0.67%) and 1.45 Mha (~0.59%) for the periods 1990-2000 and 2000-2010, respectively. The vast majority of forest cover loss (~ 2/3 for 2000-2010) occurred in insular Southeast Asia. Analysing the change patterns visible from satellite imagery and combining with the output of an expert consultation on drivers of forest change, the conversion of forest cover to cash crop plantations is ranked as the dominant driver of forest change in Southeast Asia, followed by selective logging and the establishment of tree plantations.JRC.H.3-Forest Resources and Climat

Kokonaisarkkitehtuurin kuvaus : Kehitetään ikäihmisten kotihoitoa ja vahvistetaan kaiken ikäisten omaishoitoa

Kehitetään ikäihmisten kotihoitoa ja vahvistetaan kaikenikäisten omaishoitoa (I&O)-kärkihankkeessa (2016–2018) kehitetään iäkkäiden sekä omais- ja perhehoitajien palveluja nykyistä yhdenvertaisemmiksi ja paremmin koordinoiduiksi. Kokonaisarkkitehtuurin kuvaus keskittyy tavoitteisiin liittyvien digitaalisten palveluiden ja tarvittavien uusien ratkaisujen kuvaamiseen. I&O-kokonaisarkkitehtuurityö pyrkii vastaamaan keskitetyn asiakas- ja palveluohjauksen, toimivan kotihoidon toimintamallien ja omais- ja perhehoidon kokeilujen esille nousseisiin digitaalisten palvelujen haasteisiin. Kokonaisarkkitehtuurin kuvaukseen luonnosteltiin suunnitelma kokeilujen toimintamalleja tukevista tietojärjestelmäpalveluista, ml. asiakas- ja palveluohjauksessa tarvittava asiakas- ja palveluohjauksen tukijärjestelmä, palveluiden seuranta ja koordinointi sekä palvelutarpeen arviointi, ja omais- ja perhehoidettavien ja heidän omaistensa palveluissa tarvittavat informaatio ja itsehoitopalvelut, palveluhakemisto sekä kodin hoiva- ja turvateknologiaan liittyvät palvelut. Suunnitelmassa hahmotellaan myös, kuinka palveluiden tietojärjestelmästä saatavaa indikaattoritietoa voidaan hyödyntää tietojohtamisessa. Työn kuluessa kartoitettiin jo olemassa olevia digitaalisia palveluja ja niiden yhdyspintoja I&O kärkihankkeen toimintamalleihin. Linjauksissa huomioitiin meneillään olevat SOTE- ja MAKU-uudistukset. Kokonaisarkkitehtuurille esitellään lopuksi etenemissuunnitelma