Com descriure les ortofotos digitals? El procés de normalització de les metadades per a les ortofotos de l'ICC

En un món cada vegada més global, la informació geogràfica digital esdevé un instrument bàsic per a l'intercanvi de coneixement. En aquest sentit la producció geogràfica ha crescut arreu gràcies a les noves tècniques cartogràfiques. Aquests nous volums d'informació han d'usar llenguatges i vocabularis adequats per poder-se comprendre, complementar i enriquir entre programadors, productors i usuaris. Per complir amb l'objectiu de major comprensió geogràfica, l'Àrea de Teledetecció està treballant per elaborar les descripcions estandarditzades de les ortofotos, així com de les dades i processos que intervenen en la producció i la seva posterior difusió. Són el que s'anomena metadades. Sota un criteri d'implantació gradual, s'ha començat establint les metadades bàsiques definides per la norma internacional ISO 19115 i altres normes afins i, d'altra banda, s'ha optat per continuar cercant totes aquelles metadades rellevants de les ortofotos per la seva futura difusió

Ground-based hyperspectral analysis of the urban nightscape

Airborne hyperspectral cameras provide the basic information to estimate the energy wasted skywards by outdoor lighting systems, as well as to locate and identify their sources. However, a complete characterization of the urban light pollution levels also requires evaluating these effects from the city dwellers standpoint, e.g. the energy waste associated to the excessive illuminance on walls and pavements, light trespass, or the luminance distributions causing potential glare, to mention but a few. On the other hand, the spectral irradiance at the entrance of the human eye is the primary input to evaluate the possible health effects associated with the exposure to artificial light at night, according to the more recent models available in the literature. In this work we demonstrate the possibility of using a hyperspectral imager (routinely used in airborne campaigns) to measure the ground-level spectral radiance of the urban nightscape and to retrieve several magnitudes of interest for light pollution studies. We also present the preliminary results from a field campaign carried out in the downtown of Barcelona.Postprint (author's final draft

Detección de parcelas urbanas con presencia de pobreza energética

La presente memoria se enmarca en el trabajo final realizado para el Máster oficial de Geoinformación 1° Edición realizado por el Departamento de Geografía, Facultat de Filosofía y Letras de la Universidad Autónoma de Barcelona y el Instituto Cartográfico y Geológico de Cataluña. Este trabajo final es realizado en base a una practica externa realizada en el Ayuntamiento de Rubí. En él, se diseña e implementa una herramienta basada en un sistema de información geográfica para analizar la eficiencia energética y la pobreza energética en las parcelas catastrales de Rubí. Este análisis utiliza técnicas estadísticas, consultas SQL y programación en el lenguaje Python para comparar datos sobre los ciudadanos y sus viviendas con respecto al consumo eléctrico anual y así generar mapas para el análisis de la situación. El objetivo de esta herramienta es mejorar la evaluación ex ante de los programas del equipo de Rubí Brilla, proyecto clave del ayuntamiento para mejorar el desafío energético del municipioAquest informe és part del treball final realitzat per el Màster oficial de geoinformació 1° edició realitzat pel Departament de Geografia, Facultat Filosofia i lletres de la Universitat Autònoma de Barcelona i l'Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya. Aquest treball final esta realitzat sobre la base d'una pràctica externa realitzada a l'Ajuntament de Rubí. En ell, es dissenya i implementa una eina basada en un sistema d'informació geogràfica per analitzar l'eficiència energètica i la pobresa energètica de les parcel·les cadastrals de Rubí. Aquest anàlisi utilitza tècniques estadístiques, consultes SQL i programació en Python, per comparar les dades sobre els ciutadans i les seves vivendes en relació amb el consum anual d'electricitat i per tant generar mapes d'anàlisi de la situació. L'objectiu d'aquesta eina és millorar l'avaluació ex-ante de programes del equip de Rubí Brilla, projecte clau de la ciutat per millorar el repte energètic del municipiThis report is part of the final work carried out for the official master of Geoinformation 1 ° Edition made by the Department of Geography, Faculty of Philosophy and Letters of the Autonomous University of Barcelona and the Cartographic and Geological Institute of Catalonia. This final work is done based on an external practice carried out in the city of Rubí. It designs and implements a tool based on a geographic information system to analyses energy efficiency and energy poverty in the ruby cadastral plots. This analysis uses statistical techniques, SQL queries and programming in the Python language to compare data on the citizens and their dwellings with respect to the annual electricity consumption and thus generate maps for the analysis of the situation. The aim of this tool is to improve the ex-ante evaluation of Rubi Brilla's team programs, the city's key project to improve the municipality's energy challeng

Diseño y validación del protocolo de medida para el espectrorradiómetro Ocean Optics USB2000+ en aplicaciones con sensores aeroportados y a bordo de satélite

Las medidas de campo obtenidas mediante espectrorradiómetros son una pieza clave para el trabajo en sinergia con imágenes de sensores aeroportados y a bordo de satélite. Sin embargo, existe muy poca información sobre los detalles técnicos de su funcionamiento. El objetivo de este estudio es establecer y validar el protocolo de medida óptimo de un espectrorradiómetro que opera en espectro visible e infrarrojo cercano. Consideramos el protocolo a seguir para la medida en el campo de reflectividades de objetos naturales y artificiales, y lo validamos con medidas hiperespectrales capturadas simultáneamente por sensores aeroportados. El espectrorradiómetro utilizado es el Ocean Optics USB2000+ (200-1100nm) y los sensores aeroportados son CASI-550 (410-962 nm) y AISA Eagle II (406-994nm)

Identificació i traçabilitat de les masses forestals al Massís del Montseny, a partir de l’anàlisi espectral de sèries temporals de dades d’Observació de la Terra

[cat] Les masses forestals estan en constant transformació per de l'acció de l'home i pel canvi climàtic. L'estudi de la biodiversitat, el seguiment de l'estat en les espècies i la distribució de la vegetació en el territori es converteix en un camp de recerca i treball cada vegada més necessari per a estudiar els impactes i efectes d'aquests canvis. Durant les últimes dècades, els satèl·lits d'Observació de la Terra han monitorat el territori i, per tant, els nostres boscos aportant dades i informacions rellevants de la distribució i estat de les masses forestals arreu del món. Històricament els satèl·lits Landsat han proporcionat col·leccions d'imatges del nostre territori cada 15 dies i actualment de 8 dies. Però actualment, l'augment de missions de satèl·lits focalitzades en l'estudi de la Terra és vertiginós. Cal destacar les missions Sentinel dins del Programa Europeu Copernicus (ESA) i per a la recerca que ens ocupa, la missió Sentinel-2 amb una constel·lació de dos satèl·lits que prenen imatges del nostre territori cada 5 dies. A més, apareixen noves constel·lacions de microsatèl·lits per a obtenir dades de les activitats i canvis en el territori amb major precisió. Un bon exemple és el nanosatèl·lit de l'estratègia NewSpace Catalonia amb resolucions espacials majors. En l'actualitat bona part de les dades o imatges associades, així com dels diferents programaris basats en els Sistemes d'Informació Geogràfica (*SIG) per a analitzar aquesta informació són de lliure accés i permeten el seu estudi de forma generalitzada per tota la comunitat científica i usuaris en general. És en aquest context en que s’ha desenvolupat aquest treball de Tesi per a triar les millors imatges de satèl·lit actuals i obertes (open data) que captin en l'espectre visible i infraroig per a estudiar les masses arbòries en el sud-est del massís del Montseny i la seva fusió amb dades dendromètriques. Son dades preses durant diferents treballs d'inventaris forestals realitzats en les tres últimes dècades i recollits i treballats en aquesta Tesi. Fer el treball de camp ha donat directament la fiabilitat necessària per a poder comparar la massa arbrada del territori i el què pot captar les imatges multiespectrals de satèl·lit. Prèviament s'han analitzat una gran quantitat d'imatges, especialment de les missions Landsat i Sentinel-2. Al final s'ha triat el millor subconjunt basat en 129 imatges del Sentinel-2 entre els anys 2017 i 2020. Aquestes imatges van ser descarregades amb un nivell de preprocessament (L2A) per a obtenir directament els millors valors de reflectàncies. Gran part del treball presentat s'ha centrat en analitzar la informació espectral a partir de les bandes originals, també a partir de càlculs d'índexs de vegetació més afins als estudis de les masses forestals. D'aquesta manera i finalment, s'ha proposat el càlcul d'un nou índex basat en les variacions percentuals entre les quatre bandes espectrals que inclouen la part visible del verd i vermell i dues bandes de l'infraroig més pròxim que hem anomenat Índex de Creixement de la Vegetació (ICV). Amb aquest índex hem realitzat un estudi temporal de tres anys, entre 2018 i 2020, on s'han pogut determinar uns patrons temporals de l'ICV per a les espècies arbòries dominats de les masses forestals estudiades. Aquests patrons temporals espectrals segueixen especialment un comportament fenològic al llarg de l'any. Quan la seqüència del cicle vegetatiu amb l'ICV no es compleix implica molt probablement un indicador de canvi derivat de la gestió forestal, d'afectacions biòtiques o abiòtiques, de la substitució de les cobertes, etc. Per tant, aquest model d'aproximació temporal a la informació espectral ens proporciona una nova eina per a classificar i detectar canvis en les masses forestals. Obre noves línies de treball per a explotar les dades de satèl·lit actuals i futurs, amb l'objectiu de conèixer millor els nostres boscos mediterranis i amb suficient informació de camp pot ser aplicat a qualsevol tipus de massa forestal.[eng] Forest masses are constantly changing due to man's action and climate change. The study of the biodiversity, the monitoring of the species’ state and the distribution of the vegetation in the territory becomes an increasingly necessary field of research to study the impacts and the effects of these changes. At this juncture, this Thesis has been developed to choose the best current and open satellite images that capture the visible and infrared spectrum to study the tree masses of the southeast of Montseny and its union with dendrometric data. Dendrometric data was taken during different forest inventory work done over the last three decades. The best subset based on 129 images of Sentinel-2 between 2018 and 2020 has been chosen. These images were downloaded with a pre-processed level (L2A) to directly obtain the best reflectance values. Part of the work presented is focused on analysing spectral information from the original bands, also from calculations of vegetation indexes more closely related to forest mass studies. In this way, a new index based on percentage variations has been proposed among the four spectral bands that include the visible portion of green and red and two closest infrared bands. We have called this new index as Índex de Creixement de la Vegetació (ICV), in English, Vegetation Growth Index. With this index, we have carried out a three-year temporary study, between 2018 and 2020, where temporary ICV patterns have been determined for the predominant tree species of the studied forested masses. These spectral time patterns follow a particular phenological behaviour during the year. When the sequence of the vegetative cycle is not met with the ICV, it most likely implies a change indicator derived from forest management, biotic or abiotic diseases, cover land replacement, etc. Therefore, this model of temporary approximation to spectral information provides us with a new tool for classifying and detecting changes in forest masses. Opens new working lines to exploit current and future satellite data to better understand our Mediterranean forests and with sufficient field information, it can be applied to all forest masses

Com descriure les ortofotos digitals? El procés de normalització de les metadades per a les ortofotos de l'ICC

En un món cada vegada més global, la informació geogràfica digital esdevé un instrument bàsic per a l'intercanvi de coneixement. En aquest sentit la producció geogràfica ha crescut arreu gràcies a les noves tècniques cartogràfiques. Aquests nous volums d'informació han d'usar llenguatges i vocabularis adequats per poder-se comprendre, complementar i enriquir entre programadors, productors i usuaris. Per complir amb l'objectiu de major comprensió geogràfica, l'Àrea de Teledetecció està treballant per elaborar les descripcions estandarditzades de les ortofotos, així com de les dades i processos que intervenen en la producció i la seva posterior difusió. Són el que s'anomena metadades. Sota un criteri d'implantació gradual, s'ha començat establint les metadades bàsiques definides per la norma internacional ISO 19115 i altres normes afins i, d'altra banda, s'ha optat per continuar cercant totes aquelles metadades rellevants de les ortofotos per la seva futura difusió

Sentinel-2 and AISA Airborne Hyperspectral Images for Mediterranean Shrubland Mapping in Catalonia

The Mediterranean ecosystem exhibits a particular geology and climate, which is characterized by mild, rainy winters and long, very hot summers with low precipitation; it has led to the emergence of resilient plant species. Such habitats contain a preponderance of shrubs, and collectively harbor 10% of the Earth’s species, thus containing some of the most unique shrubby formations protecting against environmental natural degradation. Due to shrub species diversity, initial phases of forestland, heterogenous grasses, bare ground and stones, the monitoring of such areas is difficult. For this reason, the aim of this paper is to assess semi-automatic classifications of the shrubby formations based on multispectral Sentinel-2 and visible and near infrared (VINR) AISA-EAGLE II hyperspectral airborne images with a support of Canopy High Model (CHM) as a three-dimensional information and field-verified patterns, based on Match-T/DSM and aerial photos. Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF) classifiers have been tested on a few scenarios featuring different combinations of spectral and Minimum Noise Fraction (MNF) transformed bands and vegetation indices. Referring to the results, the average overall accuracy for the SVM and AISA images (all tested data sets) was 78.23%, and for the RF: 79.85%. In the case of Sentinel-2, the SVM classifier obtained an average value of 83.63%, while RF: 85.32%; however, in the case of the shrubland, we would like to recommend the RF classifier, because the highest mean value of F1-score achieved was 91.86% (SVM offered few-percent-point worse results), and the required training time was quicker than SVM. Commonly available Sentinel-2 data offered higher accuracies for shrubland monitoring than did the airborne VNIR data

Sentinel-2 and AISA Airborne Hyperspectral Images for Mediterranean Shrubland Mapping in Catalonia

The Mediterranean ecosystem exhibits a particular geology and climate, which is characterized by mild, rainy winters and long, very hot summers with low precipitation; it has led to the emergence of resilient plant species. Such habitats contain a preponderance of shrubs, and collectively harbor 10% of the Earth’s species, thus containing some of the most unique shrubby formations protecting against environmental natural degradation. Due to shrub species diversity, initial phases of forestland, heterogenous grasses, bare ground and stones, the monitoring of such areas is difficult. For this reason, the aim of this paper is to assess semi-automatic classifications of the shrubby formations based on multispectral Sentinel-2 and visible and near infrared (VINR) AISA-EAGLE II hyperspectral airborne images with a support of Canopy High Model (CHM) as a three-dimensional information and field-verified patterns, based on Match-T/DSM and aerial photos. Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF) classifiers have been tested on a few scenarios featuring different combinations of spectral and Minimum Noise Fraction (MNF) transformed bands and vegetation indices. Referring to the results, the average overall accuracy for the SVM and AISA images (all tested data sets) was 78.23%, and for the RF: 79.85%. In the case of Sentinel-2, the SVM classifier obtained an average value of 83.63%, while RF: 85.32%; however, in the case of the shrubland, we would like to recommend the RF classifier, because the highest mean value of F1-score achieved was 91.86% (SVM offered few-percent-point worse results), and the required training time was quicker than SVM. Commonly available Sentinel-2 data offered higher accuracies for shrubland monitoring than did the airborne VNIR data