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 “Integrated Water Resources Management in Central Asia: model region Mongolia (MoMo)” 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 ‘good’ 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

Objektbasierte Klassifizierung hochauflösender Daten in urbanen Räumen unter besonderer Berücksichtigung von Oberflächenmodellen/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 große Vorteile gegenüber Daten, die auf einem Film aufgezeichnet wurden. So können auch in verschatteten Bereichen Bilddaten erhoben werden. Diese Bildinformationen sind für 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 Räumen zur automatischen Bildanalyse genutzt werden können. In dieser Arbeit wurde ein objektbasierter Klassifizierungsalgorithmus eingesetzt, um sein Potenzial zur Aktualisierung von Karten zu überprüfen. Pixelbasierte Verfahren sind zur Auswertung von sehr hochauflösenden Daten eher ungeeignet, da kontinuierliche Objekte wegen ihrer spektralen Heterogenität in einzelne Teile zerlegt werden. Objektbasierte Klassifizierung ist hier eine gute Alternative, da Segmente erzeugt werden können, die semantische Objekte wiedergeben. Für 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 Kanäle - rot, grün, blau und nahes infrarot. Die fünf panchromatischen Kanäle werden zur Generierung eines Oberflächenmodells verwendet. Dieses kann zur Erzeugung von Orthobildern eingesetzt werden. Üblicherweise beträgt 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 Oberflächenmodelle von Berlin wurden dazu verwendet, eine automatische Bildanalyse mit der Software Definiens Developer zu testen. Alternativ zum HRSC-Oberflächenmodell wurde ein LIDAR-Oberflächenmodell zur Segmentierung der Daten eingesetzt. Beide Datensätze wurden verglichen und auf ihre Genauigkeit untersucht, um ihre Eignung zur Segmentierung beurteilen zu können. Der Vergleich der Standardabweichungen der Oberflächenmodelle zu den Kontrollpunkten zeigt, dass der LIDAR-Datensatz zuverlässiger ist. Beide Oberflächenmodelle wurden in der Bildanalyse getestet. Digitale Oberflächenmodelle (DOM) sind unverzichtbar, um Vegetationsklassen und verschiedene Gebäudetypen trennen zu können und tragen entscheidend zur Stabilisierung der Klassifizierung bei. Definiens Developer erlaubt es, einen Bildanalysealgorithmus auf andere Datensätze 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 erklären, da dieser Pixel zu Objekten gruppiert und damit Fehler glättet. Der Wert der Kappa-Statistik für alle Klassen betrug in der Klassifizierung, für 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 durchgeführt. Die Verschneidung von Klassifizierungsergebnissen und ALK legt Probleme und Fehler, die bei der Aktualisierung der ALK entstehen können, offen. Eine direkte Fortführung 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 nützlich, da Veränderungen bei Bebauung und Vegetation schnell erkannt werden können. Zur Beurteilung des Versiegelungsgrades innerhalb von Blöcken können aussagekräftige Ergebnisse durch die Überführung 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: Einführung 2\. Kapitel 2: HRSC Und Lasersensoren in der Fernerkundung 3\. Kapitel 3: Vergleich des HRSC- und des FALCON II- Oberflächenmodells 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 Abkürzungsverzeichnis Anhang A: Genauigkeiten DOM HRSC/LIDAR Anhang B: Genauigkeiten der Klassifizierungsergebnisse Anhang C: Veröffentlichungen, Danksagung Anhang D: EigenständigkeitserklärungIm Laufe der letzten Jahre wurden analoge Luftbildkameras mehr und mehr durch digitale Kameras ersetzt. Digital aufgezeichnete Daten haben große Vorteile gegenüber Daten, die auf einem Film aufgezeichnet wurden. So können auch in verschatteten Bereichen Bilddaten erhoben werden. Diese Bildinformationen sind für 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 Räumen zur automatischen Bildanalyse genutzt werden können. In dieser Arbeit wurde ein objektbasierter Klassifizierungsalgorithmus eingesetzt, um sein Potenzial zur Aktualisierung von Karten zu überprüfen. Pixelbasierte Verfahren sind zur Auswertung von sehr hochauflösenden Daten eher ungeeignet, da kontinuierliche Objekte wegen ihrer spektralen Heterogenität in einzelne Teile zerlegt werden. Objektbasierte Klassifizierung ist hier eine gute Alternative, da Segmente erzeugt werden können, die semantische Objekte wiedergeben. Für 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 Kanäle - rot, grün, blau und nahes infrarot. Die fünf panchromatischen Kanäle werden zur Generierung eines Oberflächenmodells verwendet. Dieses kann zur Erzeugung von Orthobildern eingesetzt werden. Üblicherweise beträgt 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 Oberflächenmodelle von Berlin wurden dazu verwendet, eine automatische Bildanalyse mit der Software Definiens Developer zu testen. Alternativ zum HRSC-Oberflächenmodell wurde ein LIDAR-Oberflächenmodell zur Segmentierung der Daten eingesetzt. Beide Datensätze wurden verglichen und auf ihre Genauigkeit untersucht, um ihre Eignung zur Segmentierung beurteilen zu können. Der Vergleich der Standardabweichungen der Oberflächenmodelle zu den Kontrollpunkten zeigt, dass der LIDAR-Datensatz zuverlässiger ist. Beide Oberflächenmodelle wurden in der Bildanalyse getestet. Digitale Oberflächenmodelle (DOM) sind unverzichtbar, um Vegetationsklassen und verschiedene Gebäudetypen trennen zu können und tragen entscheidend zur Stabilisierung der Klassifizierung bei. Definiens Developer erlaubt es, einen Bildanalysealgorithmus auf andere Datensätze 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 erklären, da dieser Pixel zu Objekten gruppiert und damit Fehler glättet. Der Wert der Kappa-Statistik für alle Klassen betrug in der Klassifizierung, für 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 durchgeführt. Die Verschneidung von Klassifizierungsergebnissen und ALK legt Probleme und Fehler, die bei der Aktualisierung der ALK entstehen können, offen. Eine direkte Fortführung 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 nützlich, da Veränderungen bei Bebauung und Vegetation schnell erkannt werden können. Zur Beurteilung des Versiegelungsgrades innerhalb von Blöcken können aussagekräftige Ergebnisse durch die Überführung 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

Mapping and updating maps in dense urban regions using high resolution digital airborne imagery, surface models and object-based classification

Over the last couple of years more and more analogue airborne cameras were replaced by digital cameras. Digitally recorded image data show significant advantages to film based data. Digital aerial photographs exhibit 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. In this project, image data of two digital airborne cameras were used. The High Resolution Stereo Camera - Airborne eXtended, HRSC-AX, an extended version of the HRSC-A and the Vexcel UltraCamD. Both cameras provide similar good and accurate image data and Digital Surface Model (DSM) data, but they cannot be directly compared, as both have different spectral and spatial characteristics and different pre-processing. Both resulting data sets were used in two separate analyses to develop and test an automated object-based classification procedure using the commercial software Definiens Developer. Taking the aim of map updating into account, emphasis was set on the delineation quality of buildings and correct detection of vegetation and impervious surfaces. As project area the centre of Berlin, Germany, was selected