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How Could Unmanned Aerial Systems (UAS) Be Used for Ecohydrological and Ecosystem Research? Experiences of First Operations with UAS in River Flood Plains of Northern Mongolia
This paper proposes the use of unmanned aerial systems (UAS) as a method for monitoring biotic resources and ecohydrological systems in river floodplains.
Small scale mapping based on LANDSAT and SRTM or ASTER data is of limited applicability since a spatial resolution of 30 to 90 m is not sufficient to meet the demands of habitat mapping and large scale 3D -modelling. Newer satellites like WorldView2 and SENTINEL (space mission from European Space Agency within the Copernicus Programme) could be an option to gain a 0.5 m resolution, but the availability of image data is limited.
UAS allow the collection of very high spatial and temporal resolution image data and the generation of digital elevation models (DEM). A spatial resolution of less than 10 cm and multispectral or hyperspectral image data, which can be provided by UAS sensors, is needed for mapping of habitats and riparian vegetation. Indicators for water quality such as chlorophyll (a) and suspended matter concentration can be efficiently derived from multispectral image data. Thermal image data, which can also be recorded by UAS-borne sensors, provides information on thermal heterogeneity of water temperature and the interaction of river and groundwater discharge from the river floodplain. In addition, cloud cover rarely affects UAS-generated aerial images because flying altitudes are usually low and flight missions can be timed very flexibly. UAS are also much more cost-effective to operate than manned aircraft.
In a first field survey in September 2012, several field plots were investigated in northern Mongolia in different watersheds of the Selenge River Basin (SRB) with varying types of land use and environmental impacts. The regional focus was on the Kharaa River Basin (KRB), which is a paradigm for transformation from nearly natural conditions to an increasingly altered state by economic activities. Within the BMBF funded project âIntegrated Water Resources Management in Central Asia: model region Mongolia (MoMo)â the actual situation of water quality, quantity and ecological impacts in this area has been investigated since 2006.
A first analysis of nutrient and ecological gradients of the Kharaa Rver Basin indicates a âgoodâ chemical and ecological status for the headwaters and some parts of the middle reaches. Evidence for initial processes of ecosystem degradation and biodiversity loss were detected in the middle and increasingly in the lower reaches. Despite many efforts, several questions remained unsolved. Among them, the impact of erosion and particle transport on ecosystem degradation is a key issue. Fine sediment intrusion caused by erosion predominantly from the river banks but also from upland areas seems to be the most likely cause. However, based on the experiences of our existing monitoring scheme with a combination of intense fieldwork and continuous measuring with data loggers, the need of more spatial information (e.g. riparian vegetation structure, hydromorphology) with a high resolution became evident to confirm this hypothesis.
Therefore, an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a calibrated RGB camera was used to record image data for photogrammetric processing. DEM and orthophotos as well as spherical panoramic views were derived. Furthermore, thermal image data were terrestrially collected using an Infratec Variocam hr. Integration of thermal, multi- or hyperspectral sensors on various UAS (e.g. Archaeocopter), as well as analysis algorithms are the next steps for future work.
The applicability of remote sensing approaches is discussed to better foster the development of ground truthing for a sustainable river basin management plan. The application of UAS offers a sound scientific base to assess especially the riparian zones in areas with difficult access
"Last-Mile" preparation for a potential disaster
Extreme natural events, like e.g. tsunamis or earthquakes, regularly lead to catastrophes with dramatic consequences. In recent years natural disasters caused hundreds of thousands of deaths, destruction of infrastructure, disruption of economic activity and loss of billions of dollars worth of property and thus revealed considerable deficits hindering their effective management: Needs for stakeholders, decision-makers as well as for persons concerned include systematic risk identification and evaluation, a way to assess countermeasures, awareness raising and decision support systems to be employed before, during and after crisis situations. The overall goal of this study focuses on interdisciplinary integration of various scientific disciplines to contribute to a tsunami early warning information system. In comparison to most studies our focus is on high-end geometric and thematic analysis to meet the requirements of small-scale, heterogeneous and complex coastal urban systems. Data, methods and results from engineering, remote sensing and social sciences are interlinked and provide comprehensive information for disaster risk assessment, management and reduction. In detail, we combine inundation modeling, urban morphology analysis, population assessment, socio-economic analysis of the population and evacuation modeling. The interdisciplinary results eventually lead to recommendations for mitigation strategies in the fields of spatial planning or coping capacity
"Last-Mile" preparation for a potential disaster - Interdisciplinary approach towards tsunami early warning and an evacuation information system for the coastal city of Padang, Indonesia
Extreme natural events, like e.g. tsunamis or earthquakes, regularly lead to catastrophes with dramatic consequences. In recent years natural disasters caused hundreds of thousands of deaths, destruction of infrastructure, disruption of economic activity and loss of billions of dollars worth of property and thus revealed considerable deficits hindering their effective management: Needs for stakeholders, decision-makers as well as for persons concerned include systematic risk identification and evaluation, a way to assess countermeasures, awareness raising and decision support systems to be employed before, during and after crisis situations. The overall goal of this study focuses on interdisciplinary integration of various scientific disciplines to contribute to a tsunami early warning information system. In comparison to most studies our focus is on high-end geometric and thematic analysis to meet the requirements of smallscale, heterogeneous and complex coastal urban systems. Data, methods and results from engineering, remote sensing and social sciences are interlinked and provide comprehensive information for disaster risk assessment, management and reduction. In detail, we combine inundation modeling, urban morphology analysis, population assessment, socioeconomic analysis of the population and evacuation modeling. The interdisciplinary results eventually lead to recommendations for mitigation strategies in the fields of spatial planning or coping capacity.DFG/03G0666A-
High iso aldehyde selectivity in the hydroformylation of short-chain alkenes
The authors thank the Eastman Chemical Company for funding (LI, and later JAF) and permission to publish. The EPSRC (EP/M003868/1) is also acknowledged for funding (JAF).The hydroformylation of propene to give predominantly isoâbutanal has been achieved; classâleading selectivity is possible even at higher temperatures that deliver fast conversion. Racemic rhodium complexes of bidentate phospholane phosphites derived from troposâbiphenols and unusual solvent systems are the key to the selectivity observed.PostprintPeer reviewe
Objektbasierte Klassifizierung hochauflösender Daten in urbanen RĂ€umen unter besonderer BerĂŒcksichtigung von OberflĂ€chenmodellen/Object based classification of high resolution data in urban areas considering digital surface models
Im Laufe der letzten Jahre wurden analoge Luftbildkameras mehr und mehr durch digitale Kameras ersetzt. Digital aufgezeichnete Daten haben groĂe Vorteile gegenĂŒber Daten, die auf einem Film aufgezeichnet wurden. So können auch in verschatteten Bereichen Bilddaten erhoben werden. Diese Bildinformationen sind fĂŒr eine stabile und kontinuierliche Klassifizierung unverzichtbar, da nicht klassifizierbare Bereiche so klein wie möglich gehalten werden sollen. Vor dem Hintergrund dieses technologischen Fortschritts stellt sich die Frage, wie solche radiometrisch und geometrisch hochauflösenden Daten in urbanen RĂ€umen zur automatischen Bildanalyse genutzt werden können. In dieser Arbeit wurde ein objektbasierter Klassifizierungsalgorithmus eingesetzt, um sein Potenzial zur Aktualisierung von Karten zu ĂŒberprĂŒfen. Pixelbasierte Verfahren sind zur Auswertung von sehr hochauflösenden Daten eher ungeeignet, da kontinuierliche Objekte wegen ihrer spektralen HeterogenitĂ€t in einzelne Teile zerlegt werden. Objektbasierte Klassifizierung ist hier eine gute Alternative, da Segmente erzeugt werden können, die semantische Objekte wiedergeben. FĂŒr diese Untersuchung wurden Bilddaten der HRSC-AX verwendet, einer Weiterentwicklung der HRSC-A. Die HRSC-AX ist ein pushbroom scanner. Durch die photogrammetrische Prozessierung entstehen vier multispektrale KanĂ€le - rot, grĂŒn, blau und nahes infrarot. Die fĂŒnf panchromatischen KanĂ€le werden zur Generierung eines OberflĂ€chenmodells verwendet. Dieses kann zur Erzeugung von Orthobildern eingesetzt werden. Ăblicherweise betrĂ€gt die geometrische Auflösung 20 cm in X und Y sowie einen Dezimeter in Z. Die hier verwendeten Bilddaten wurden nicht von 12bit auf 8bit reduziert, um einen Informationsverlust zu vermeiden. HRSC-AX-Bilddaten und OberflĂ€chenmodelle von Berlin wurden dazu verwendet, eine automatische Bildanalyse mit der Software Definiens Developer zu testen. Alternativ zum HRSC-OberflĂ€chenmodell wurde ein LIDAR-OberflĂ€chenmodell zur Segmentierung der Daten eingesetzt. Beide DatensĂ€tze wurden verglichen und auf ihre Genauigkeit untersucht, um ihre Eignung zur Segmentierung beurteilen zu können. Der Vergleich der Standardabweichungen der OberflĂ€chenmodelle zu den Kontrollpunkten zeigt, dass der LIDAR-Datensatz zuverlĂ€ssiger ist. Beide OberflĂ€chenmodelle wurden in der Bildanalyse getestet. Digitale OberflĂ€chenmodelle (DOM) sind unverzichtbar, um Vegetationsklassen und verschiedene GebĂ€udetypen trennen zu können und tragen entscheidend zur Stabilisierung der Klassifizierung bei. Definiens Developer erlaubt es, einen Bildanalysealgorithmus auf andere DatensĂ€tze desselben Sensors oder an andere Sensoren und Aufnahmebedingungen anzupassen. Der Vergleich der Ergebnisse der Bildanalysen zeigt erstaunlich geringe Unterschiede. Dies ist auch durch den objektbasierten Klassifizierungsansatz zu erklĂ€ren, da dieser Pixel zu Objekten gruppiert und damit Fehler glĂ€ttet. Der Wert der Kappa-Statistik fĂŒr alle Klassen betrug in der Klassifizierung, fĂŒr die HRSC-Bilddaten und DOM verwendet wurden, 0,8709 und 0,8646 bei der Verwendung von multispektralen Daten und LIDAR-DOM. Ohne den Einsatz eines DOM bei der Segmentierung wurde ein Kappa-Wert von 0,8708 ermittelt. Trotz dieser kleinen statistischen Unterschiede ergeben sich bei der visuellen Evaluierung die besten Segmentierungsergebnisse durch die Kombination von HRSC-Bilddaten und LIDAR-DOM. Unter Verwendung der Automatisierten Liegenschaftskarte (ALK) wurden weitere qualitative Analysen durchgefĂŒhrt. Die Verschneidung von Klassifizierungsergebnissen und ALK legt Probleme und Fehler, die bei der Aktualisierung der ALK entstehen können, offen. Eine direkte FortfĂŒhrung der ALK ist im Allgemeinen auf dieser Basis kaum möglich, da die ALK auf Grundrissen basiert. Diese sind im Luftbild schwierig zu identifizieren. Trotzdem sind Verschneidungen aus Klassifizierungen und ALK sehr nĂŒtzlich, da VerĂ€nderungen bei Bebauung und Vegetation schnell erkannt werden können. Zur Beurteilung des Versiegelungsgrades innerhalb von Blöcken können aussagekrĂ€ftige Ergebnisse durch die ĂberfĂŒhrung der Klassifizierungen in ein GIS und die Verschneidung mit der ALK erzielt werden. Obwohl eine direkte Aktualisierung von Karten kaum möglich ist, wird der Prozess des Monitoring durch die automatisierte Bildanalyse entscheidend erleichtert
Object based classification of high resolution data in urban areas considering digital surface models
Titelseiten
Zusammenfassung/Abstract
Inhaltsverzeichnis
1\. Kapitel 1: EinfĂŒhrung
2\. Kapitel 2: HRSC Und Lasersensoren in der Fernerkundung
3\. Kapitel 3: Vergleich des HRSC- und des FALCON II- OberflÀchenmodells
4\. Kapitel 4: Segmentierung
5\. Kapitel 5: Klassifizierung
6\. Kapitel 6: Anwendung auf HRSC-AX Daten
7\. Kapitel 7: Ergebnisse und Ausblick
8\. Literaturverzeichnis
9\. Abbildungs, Tabellen- und AbkĂŒrzungsverzeichnis
Anhang A: Genauigkeiten DOM HRSC/LIDAR
Anhang B: Genauigkeiten der Klassifizierungsergebnisse
Anhang C: Veröffentlichungen, Danksagung
Anhang D: EigenstÀndigkeitserklÀrungIm Laufe der letzten Jahre wurden analoge Luftbildkameras mehr und mehr durch
digitale Kameras ersetzt. Digital aufgezeichnete Daten haben groĂe Vorteile
gegenĂŒber Daten, die auf einem Film aufgezeichnet wurden. So können auch in
verschatteten Bereichen Bilddaten erhoben werden. Diese Bildinformationen sind
fĂŒr eine stabile und kontinuierliche Klassifizierung unverzichtbar, da nicht
klassifizierbare Bereiche so klein wie möglich gehalten werden sollen. Vor dem
Hintergrund dieses technologischen Fortschritts stellt sich die Frage, wie
solche radiometrisch und geometrisch hochauflösenden Daten in urbanen RÀumen
zur automatischen Bildanalyse genutzt werden können. In dieser Arbeit wurde
ein objektbasierter Klassifizierungsalgorithmus eingesetzt, um sein Potenzial
zur Aktualisierung von Karten zu ĂŒberprĂŒfen. Pixelbasierte Verfahren sind zur
Auswertung von sehr hochauflösenden Daten eher ungeeignet, da kontinuierliche
Objekte wegen ihrer spektralen HeterogenitÀt in einzelne Teile zerlegt werden.
Objektbasierte Klassifizierung ist hier eine gute Alternative, da Segmente
erzeugt werden können, die semantische Objekte wiedergeben. FĂŒr diese
Untersuchung wurden Bilddaten der HRSC-AX verwendet, einer Weiterentwicklung
der HRSC-A. Die HRSC-AX ist ein pushbroom scanner. Durch die
photogrammetrische Prozessierung entstehen vier multispektrale KanÀle - rot,
grĂŒn, blau und nahes infrarot. Die fĂŒnf panchromatischen KanĂ€le werden zur
Generierung eines OberflÀchenmodells verwendet. Dieses kann zur Erzeugung von
Orthobildern eingesetzt werden. Ăblicherweise betrĂ€gt die geometrische
Auflösung 20 cm in X und Y sowie einen Dezimeter in Z. Die hier verwendeten
Bilddaten wurden nicht von 12bit auf 8bit reduziert, um einen
Informationsverlust zu vermeiden. HRSC-AX-Bilddaten und OberflÀchenmodelle von
Berlin wurden dazu verwendet, eine automatische Bildanalyse mit der Software
Definiens Developer zu testen. Alternativ zum HRSC-OberflÀchenmodell wurde ein
LIDAR-OberflÀchenmodell zur Segmentierung der Daten eingesetzt. Beide
DatensÀtze wurden verglichen und auf ihre Genauigkeit untersucht, um ihre
Eignung zur Segmentierung beurteilen zu können. Der Vergleich der
Standardabweichungen der OberflÀchenmodelle zu den Kontrollpunkten zeigt, dass
der LIDAR-Datensatz zuverlÀssiger ist. Beide OberflÀchenmodelle wurden in der
Bildanalyse getestet. Digitale OberflÀchenmodelle (DOM) sind unverzichtbar, um
Vegetationsklassen und verschiedene GebÀudetypen trennen zu können und tragen
entscheidend zur Stabilisierung der Klassifizierung bei. Definiens Developer
erlaubt es, einen Bildanalysealgorithmus auf andere DatensÀtze desselben
Sensors oder an andere Sensoren und Aufnahmebedingungen anzupassen. Der
Vergleich der Ergebnisse der Bildanalysen zeigt erstaunlich geringe
Unterschiede. Dies ist auch durch den objektbasierten Klassifizierungsansatz
zu erklÀren, da dieser Pixel zu Objekten gruppiert und damit Fehler glÀttet.
Der Wert der Kappa-Statistik fĂŒr alle Klassen betrug in der Klassifizierung,
fĂŒr die HRSC-Bilddaten und DOM verwendet wurden, 0,8709 und 0,8646 bei der
Verwendung von multispektralen Daten und LIDAR-DOM. Ohne den Einsatz eines DOM
bei der Segmentierung wurde ein Kappa-Wert von 0,8708 ermittelt. Trotz dieser
kleinen statistischen Unterschiede ergeben sich bei der visuellen Evaluierung
die besten Segmentierungsergebnisse durch die Kombination von HRSC-Bilddaten
und LIDAR-DOM. Unter Verwendung der Automatisierten Liegenschaftskarte (ALK)
wurden weitere qualitative Analysen durchgefĂŒhrt. Die Verschneidung von
Klassifizierungsergebnissen und ALK legt Probleme und Fehler, die bei der
Aktualisierung der ALK entstehen können, offen. Eine direkte FortfĂŒhrung der
ALK ist im Allgemeinen auf dieser Basis kaum möglich, da die ALK auf
Grundrissen basiert. Diese sind im Luftbild schwierig zu identifizieren.
Trotzdem sind Verschneidungen aus Klassifizierungen und ALK sehr nĂŒtzlich, da
VerÀnderungen bei Bebauung und Vegetation schnell erkannt werden können. Zur
Beurteilung des Versiegelungsgrades innerhalb von Blöcken können
aussagekrĂ€ftige Ergebnisse durch die ĂberfĂŒhrung der Klassifizierungen in ein
GIS und die Verschneidung mit der ALK erzielt werden. Obwohl eine direkte
Aktualisierung von Karten kaum möglich ist, wird der Prozess des Monitoring
durch die automatisierte Bildanalyse entscheidend erleichtert.Over the last couple of years more and more analogue airborne cameras were
replaced by digital cameras. Digitally recorded image data have significant
advantages to film based data. Digital aerial photographs have a much better
radiometric resolution. Image information can be acquired in shaded areas too.
This information is essential for a stable and continuous classification,
because no data or unclassified areas should be as small as possible.
Considering this technological progress, one of the basic questions is how the
potential of high radiometric and geometric resolution data can be used in an
automatic analysis particularly in urban regions. For this study an object-
based classification algorithm was selected to evaluate its suitability to
update maps. Pixel-based classification algorithms are problematic for the
classification of high resolution image data, as the contiguous objects often
are separated due to their spectral variability. Object based classification
algorithms are a good alternative due to their ability to create objects which
represent semantic objects. In this thesis, image data of the digital sensor
High Resolution Stereo Camera - Airborne eXtended, HRSC-AX, an extended
version of the HRSC-A, was used. The construction follows the concept of a
pushbroom scanner. Within the photogrammetric processing four multispectral
bands, red, green, blue, near infrared, as well as five panchromatic bands are
used to create true orthophotos and a digital surface model (DSM). Typically
the geometric resolution is 20 cm in X, Y and a decimetre in Z. The image data
was not converted from 12bit to 8bit in order to prevent loss of information.
In this study HRSC-AX image and DSM data from Berlin was used to develop and
test an automated classification procedure in the commercial software
Definiens Developer. Alternatively a LIDAR-DSM was used in the segmentation
process. A comparison and accuracy assessment of both data sets was done
evaluate their suitability for the segmentation process. Comparing the
standard deviation of the DSMs to ground control points the LIDAR-DSM proved
to be more reliable. Both data sets were tested in the image analysis
algorithm. DSMs are essential for the separation of vegetation classes and
different buildings and can stabilize the classification result. Advanced
software, like Definiens Developer allows, transferring the process tree of
one analysis to different data sets of the same sensor and to adapt the
algorithm to other sensors and conditions. Comparing image analysis results
using both DSM surprisingly show very little differences. This is connected to
the object-based classification grouping pixels to objects and with doing so,
smoothes out errors. The overall Kappa statistics for the classification was
0,8709 for the image analysis process using multispectral data HRSC and DSM
and 0,8646 using multispectral data and a LIDAR-DSM. The image analysis
process without using any DSM in the segmentation shows an overall Kappa of
0,8708. Besides the very small differences in the static, the visual
evaluation of segmentation results leaves the combination of HRSC
multispectral data and LIDAR DSM to be the most promising. Further qualitative
analysis was executed using the German cadastral geographic information system
(ALK). The intersection of classification results and the ALK disclosed errors
and problems in updating the system. A direct update of the system is usually
not possible because the ALK is based on the plan of the buildings, a feature
which is generally difficult to identify in an orthophoto. Still, creating an
intersection of the cadastral data and the classification results help to
detect changes in build up areas and vegetation. Intersection of
classification results and the ALK can be used to monitor impervious surface
within a block. Although automatic updating of maps is not possible, image
analysis eases monitoring