Compound events in Germany in 2018: drivers and case studies

The European continent is regularly affected by a wide range of extreme events and natural hazards including heatwaves, extreme precipitation, droughts, cold spells, windstorms, and storm surges. Many of these events do not occur as single extreme events, but rather show a multivariate character, the so-called compound events. Within the scope of the interdisciplinary project climXtreme (https://climxtreme.net/), we investigate the interplay of extreme weather events, their characteristics and changes, intensity, frequency and uncertainties in the past, present and future and associated impacts on various socio-economic sectors in Germany and Central Europe. This contribution presents several case studies with special emphasis on the calendar year of 2018, which is of particular interest given the exceptional sequence of different compound events across large parts of Europe, with devastating impacts on human lives, ecosystems and infrastructure. We provide new evidence on drivers of spatially and temporally compound events (heat and drought; heavy precipitation in combination with extreme winds) with adverse impacts on ecosystems and society using large-scale atmospheric patterns. We shed light on the interannual influence of droughts on surface water and the impact of water scarcity and heatwaves on agriculture and forests. We assessed projected changes in compound events at different current and future global surface temperature levels, demonstrating the importance of better quantifying the likelihood of future extreme events for adaptation planning. Finally, we addressed research needs and future pathways, emphasising the need to define composite events primarily in terms of their impacts prior to their statistical characterisation

Παρακολούθηση αγροκαλλιεργειών με συστήματα μη επανδρωμένων αεροσκαφών και μηχανική μάθηση

The purpose of this dissertation is to examine and develop novel Machine Learning (ML) pipelines for crop field monitoring and damage assessment using Unmanned Aircraft Systems (UAS) equipped with a multispectral MicaSense RedEdge optical sensor for precision agriculture and insurance purposes. The crop fields were prepared for or planted with barley, corn, potato, oat, and soybean crops. The multispectral imagery from the UAS was radiometrically corrected and mosaicked. The multispectral reflectance orthomosaics from each surveyed field were used as input features in various algorithms along with associated vegetation index rasters.Firstly, field areas and boundaries were delineated over multiple bare soil fields with the two following ML pipelines: A supervised pixel-based Random Forests (RF) classifier and an unsupervised clustering process using the Mean Shift algorithm. The vectorization process of the resulting maps resulted in mean Area Goodness of Fit (AGoF) greater than 99% and mean Boundary Mean Positional Error (BMPE) lower than 0.6 m, indicating that both ML pipelines are excellent.Secondly, fully planted fields with barley, corn, and oat were surveyed in order to delineate crop areas and boundaries using Pixel-Based Image Analysis (PBIA) and Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) with the RF classifier. Both methodologies were highly successful, with a mean AGoF greater than 98% and a mean BMPE lower than 0.8 m.Thirdly, lodging damage on barley crop fields was mapped from two UAS surveys. An RF model was utilized in order to classify lodged and standing barley with an overall validation accuracy of 99.7%. The average AGoF was 97.95%, and the average BMPE was 0.235 m. Finally, the crop health status was assessed through the Green Area Index (GAI) for barley and oat fields. Multiple Linear Models, Support Vector Machines, RF, and Artificial Neural Networks regression algorithms were used in order to produce Green Area Index (GAI) maps of the fields, with RF performing best for GAI prediction. The GAI maps and the regression feature space were used with an RF classifier to generate health status maps of the crop fields with a mean overall accuracy of 94%.Ο σκοπός αυτής της διατριβής είναι να εξετάσει και να αναπτύξει νέους αλγόριθμους Μηχανικής Μάθησης (ΜΜ) για παρακολούθηση αγροτεμαχίων και εκτίμηση ζημιών χρησιμοποιώντας συστήματα μη επανδρωμένων αεροσκαφών (ΣμηΕΑ) εξοπλισμένα με τον πολυφασματικό οπτικό αισθητήρα MicaSense RedEdge για γεωργία ακριβείας και αγροτικές ασφαλίσεις. Τα χωράφια των καλλιεργειών προετοιμάστηκαν ή φυτεύτηκαν με καλλιέργειες κριθαριού, καλαμποκιού, πατάτας, βρώμης και σόγιας. Οι πολυφασματικές εικόνες από το ΣμηΕΑ διορθώθηκαν ραδιομετρικά και δημιουργήθηκαν ορθομωσαϊκά. Τα ορθομωσαϊκά πολυφασματικής ανάκλασης από κάθε πεδίο που ερευνήθηκε χρησιμοποιήθηκαν ως χαρακτηριστικά εισόδου σε διάφορους αλγόριθμους μαζί με τους σχετικούς χάρτες δεικτών βλάστησης.Πρώτον, οι περιοχές και τα όρια αγροτεμαχίων οριοθετήθηκαν σε πολλαπλά πεδία γυμνού εδάφους με τους δύο ακόλουθους αγωγούς ΜΜ: Επιβλεπόμενη ταξινόμηση εικονοστοιχείων με τυχαία δάση (ΤΔ) και μια διαδικασία ομαδοποίησης χωρίς επίβλεψη χρησιμοποιώντας τον αλγόριθμο Μέσης Μετατόπισης. Η διαδικασία διανυσματικής διαμόρφωσης των χαρτών που προέκυψαν οδήγησε σε μέσο Δείκτη Ικανοποιητικής Εφαρμογής Περιοχής (ΔΙΕΠ) μεγαλύτερο από 99% και μέσο όρο Σφάλματος Μέσου Όρου Θέσης (ΣΜΟΘ) χαμηλότερο από 0,6μ, υποδεικνύοντας ότι και οι δύο αλγόριθμοι ΜΜ είναι εξαιρετικοί.Δεύτερον, ερευνήθηκαν πλήρως φυτεμένα χωράφια με κριθάρι, καλαμπόκι και βρώμη προκειμένου να οριοθετηθούν οι περιοχές καλλιέργειας και τα όρια χρησιμοποιώντας Ανάλυση Εικόνας Βάσει Εικονοστοιχείων (ΑΕΒΕ) και Ανάλυση Εικόνας Βάσει Γεωγραφικών Αντικειμένων (ΑΕΒΓΑ) με τον ταξινομητή ΤΔ. Και οι δύο μεθοδολογίες ήταν εξαιρετικά επιτυχημένες, με μέσο ΔΙΕΠ μεγαλύτερο από 98% και μέσο ΣΜΟΘ χαμηλότερο από 0,8μ.Τρίτον, οι ζημιές στα χωράφια της κριθής χαρτογραφήθηκαν από δύο έρευνες ΣμηΕΑ. Χρησιμοποιήθηκε ένα μοντέλο ΤΔ για να ταξινομηθεί το κριθάρι που έχει τοποθετηθεί και το όρθιο με συνολική ακρίβεια επικύρωσης 99,7%. Ο μέσος όρος ΔΙΕΠ ήταν 97,95%, και ο μέσος όρος ΣΜΟΘ ήταν 0,235μ.Τέλος, η κατάσταση της υγείας των καλλιεργειών αξιολογήθηκε μέσω του Δείκτη Πράσινης Περιοχής (ΔΠΠ) για τα χωράφια με κριθάρι και βρώμη. Χρησιμοποιήθηκαν αλγόριθμοι παλινδρόμησης πολλαπλών γραμμικών μοντέλων, μηχανών υποστήριξης διανυσμάτων, ραδιοσυχνοτήτων και τεχνητών νευρωνικών δικτύων για την παραγωγή χαρτών του ΔΠΠ των πεδίων, με τον ΤΔ να έχει την καλύτερη απόδοση για την πρόβλεψη ΔΠΠ. Οι χάρτες ΔΠΠ και ο χώρος χαρακτηριστικών παλινδρόμησης χρησιμοποιήθηκαν με έναν ταξινομητή ΤΔ για τη δημιουργία χαρτών κατάστασης υγείας των καλλιεργειών με μέση συνολική ακρίβεια 94%

Delineation of Bare Soil Field Areas from Unmanned Aircraft System Imagery with the Mean Shift Unsupervised Clustering and the Random Forest Supervised Classification

The use of aerial remote sensing platforms such as Unmanned Aircraft Systems (UAS) has been proven as a cost and time effective way to perform tasks related to precision agriculture and decision making. Two machine learning (ML) algorithms have been implemented on UAS blue and red band imagery to delineate field areas and extents of various bare soil fields: the Random Forest non-parametric supervised classifier and the unsupervised non-parametric Mean Shift clustering algorithm. Both ML algorithms perform exceptionally well. The mean Area Goodness of Fit (AGoF) for bare soil areas was greater than 99% and the mean Boundary Mean Positional Error (BMPE) was lower than 0.6 m for the 11 surveyed fields. Such precisions with ML algorithms will enable an easy automated field boundary delineation based on UAS imagery. Such information is needed by growers and crop insurance agencies for an accurate determination of the crop insurance premiums

Delineation of Crop Field Areas and Boundaries from UAS Imagery Using PBIA and GEOBIA with Random Forest Classification

Unmanned aircraft systems (UAS) have been proven cost- and time-effective remote-sensing platforms for precision agriculture applications. This study presents a method for automatic delineation of field areas and boundaries that uses UAS multispectral orthomosaics acquired over 7 vegetated fields having a variety of crops in Prince Edward Island (PEI). This information is needed by crop insurance agencies and growers for an accurate determination of crop insurance premiums. The field areas and boundaries were delineated by applying both a pixel-based and an object-based supervised random forest (RF) classifier applied to reflectance and vegetation index images, followed by a vectorization pipeline. Both methodologies performed exceptionally well, resulting in a mean area goodness of fit (AGoF) for the field areas greater than 98% and a mean boundary mean positional error (BMPE) lower than 0.8 m for the seven surveyed fields