Object-based Interpretation Methods for Mapping Built-up Areas

Osajulkaisut: Publication 1: Leena Matikainen, Juha Hyyppä, and Marcus E. Engdahl. 2006. Mapping built-up areas from multitemporal interferometric SAR images - A segment-based approach. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, volume 72, number 6, pages 701-714. Publication 2: Leena Matikainen, Juha Hyyppä, and Hannu Hyyppä. 2003. Automatic detection of buildings from laser scanner data for map updating. In: Hans-Gerd Maas, George Vosselman, and Andre Streilein (editors). Proceedings of the ISPRS Working Group III/3 Workshop on 3-D Reconstruction from Airborne Laserscanner and InSAR Data. Dresden, Germany. 8-10 October 2003. International Society for Photogrammetry and Remote Sensing. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, volume 34, part 3/W13, pages 218-224. ISSN 1682-1750. Publication 3: Leena Matikainen, Juha Hyyppä, and Harri Kaartinen. 2009. Comparison between first pulse and last pulse laser scanner data in the automatic detection of buildings. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, volume 75, number 2, pages 133-146. Publication 4: Leena Matikainen. 2006. Improving automation in rule-based interpretation of remotely sensed data by using classification trees. The Photogrammetric Journal of Finland, volume 20, number 1, pages 5-20. Publication 5: Leena Matikainen, Juha Hyyppä, Eero Ahokas, Lauri Markelin, and Harri Kaartinen. 2010. Automatic detection of buildings and changes in buildings for updating of maps. Remote Sensing, volume 2, number 5, pages 1217-1248. Publication 6: Leena Matikainen and Kirsi Karila. 2011. Segment-based land cover mapping of a suburban area - Comparison of high-resolution remotely sensed datasets using classification trees and test field points. Remote Sensing, volume 3, number 8, pages 1777-1804.There is a growing demand for high-quality spatial data and for efficient methods of updating spatial databases. In the present study, automated object-based interpretation methods were developed and tested for coarse land use mapping, detailed land cover and building mapping, and change detection of buildings. Various modern remotely sensed datasets were used in the study. An automatic classification tree method was applied to building detection and land cover classification to automate the development of classification rules. A combination of a permanent land cover classification test field and the classification tree method was suggested and tested to allow rapid analysis and comparison of new datasets. The classification and change detection results were compared with up-to-date map data or reference points to evaluate their quality. The combined use of airborne laser scanner data and digital aerial imagery gave promising results considering topographic mapping. In automated building detection using laser scanner and aerial image data, 96% of all buildings larger than 60 m2 were correctly detected. This accuracy level (96%) is compatible with operational quality requirements. In automated change detection, about 80% of all reference buildings were correctly classified. The overall accuracy of a land cover classification into buildings, trees, vegetated ground and non-vegetated ground using laser scanner and aerial image data was 97% compared with reference points. When aerial image data alone were used, the accuracy was 74%. A comparison between first pulse and last pulse laser scanner data in building detection was also carried out. The comparison showed that the use of last pulse data instead of first pulse data can improve the building detection results. The results yielded by automated interpretation methods could be helpful in the manual updating process of a topographic database. The results could also be used as the basis for further automated processing steps to delineate and reconstruct objects. The synthetic aperture radar (SAR) and optical satellite image data used in the study have their main potential in land cover monitoring applications. The coarse land use classification of a multitemporal interferometric SAR dataset into built-up areas, forests and open areas lead to an overall accuracy of 97% when compared with reference points. This dataset also appeared to be promising for classifying built-up areas into subclasses according to building density. Important topics for further research include more advanced interpretation methods, new and multitemporal datasets, optimal combinations of the datasets, and wider sets of objects and classes. From the practical point of view, work is needed in fitting automated interpretation methods in operational mapping processes and in further testing of the methods.Laadukkaan paikkatiedon tarve kasvaa jatkuvasti, ja paikkatietokantojen ajantasaistukseen tarvitaan tehokkaita menetelmiä. Tässä tutkimuksessa käytettiin useita uudenaikaisia kaukokartoitusaineistoja. Niiden pohjalta kehitettiin ja testattiin automaattisia, objektipohjaisia tulkintamenetelmiä yleispiirteiseen maankäytön luokitteluun, yksityiskohtaiseen maanpeitteen ja rakennusten kartoitukseen sekä rakennusten muutostulkintaan. Rakennusten tulkintaan ja maanpeiteluokitteluun sovellettiin automaattista luokittelupuumenetelmää, jonka avulla voidaan automatisoida luokittelusääntöjen kehittäminen. Uusia aineistoja voidaan analysoida ja vertailla nopeasti, kun luokittelupuumenetelmää käytetään yhdessä pysyvän maanpeiteluokittelutestikentän kanssa. Luokittelu- ja muutostulkintatuloksia verrattiin niiden laadun arvioimiseksi ajantasaiseen kartta-aineistoon tai referenssipisteisiin. Ilmalaserkeilausaineisto ja digitaalinen ilmakuva-aineisto yhdessä antoivat lupaavia tuloksia maastotietojen kartoitusta ajatellen. Automaattisessa rakennusten tulkinnassa 96 % kaikista yli 60 m2:n rakennuksista tunnistettiin oikein. Tämä tarkkuustaso (96 %) vastaa käytännön laatuvaatimuksia. Automaattisessa muutostulkinnassa noin 80 % kaikista referenssirakennuksista luokiteltiin oikein. Maanpeiteluokittelussa neljään luokkaan saavutettiin laserkeilaus- ja ilmakuva-aineistoa käyttäen 97 %:n kokonaistarkkuus referenssipisteisiin verrattuna. Pelkkää ilmakuva-aineistoa käytettäessä tarkkuus oli 74 %. Tutkimuksessa verrattiin myös ensimmäiseen ja viimeiseen paluupulssiin perustuvia laserkeilausaineistoja rakennusten tulkinnassa. Vertailu osoitti, että viimeisen paluupulssin käyttö ensimmäisen sijasta voi parantaa tulkintatuloksia. Automaattisten tulkintamenetelmien tuloksista voisi olla hyötyä maastotietojen manuaalisessa ajantasaistusprosessissa tai lähtötietoina kohteiden automaattisessa rajauksessa ja mallinnuksessa. Tutkimuksessa käytettyjen synteettisen apertuurin tutkan (SAR) tuottamien kuvien ja optisen satelliittikuvan tärkeimmät hyödyntämismahdollisuudet liittyvät maanpeitteen kartoitukseen. Yleispiirteisessä maankäyttöluokittelussa kolmeen luokkaan saavutettiin moniaikaista interferometrista SAR-aineistoa käyttäen 97 %:n kokonaistarkkuus referenssipisteisiin verrattuna. Aineisto osoittautui lupaavaksi myös rakennettujen alueiden jatkoluokitteluun rakennustiheyden perusteella. Jatkotutkimusten kannalta tärkeitä aiheita ovat edistyneemmät tulkintamenetelmät, uudet ja moniaikaiset aineistot, eri aineistojen optimaalinen yhdistäminen sekä useampien kohteiden ja luokkien tarkastelu. Käytännön näkökulmasta työtä tarvitaan automaattisten tulkintamenetelmien sovittamiseksi operatiivisiin kartoitusprosesseihin. Myös menetelmien testausta on jatkettava

Luustolääkkeet estävät varhaisvaiheen rintasyöpää sairastavien murtumia ja parantavat taudin ennustetta

English summaryPeer reviewe

Remote Sensing methods for power line corridor surveys

AbstractTo secure uninterrupted distribution of electricity, effective monitoring and maintenance of power lines are needed. This literature review article aims to give a wide overview of the possibilities provided by modern remote sensing sensors in power line corridor surveys and to discuss the potential and limitations of different approaches. Monitoring of both power line components and vegetation around them is included. Remotely sensed data sources discussed in the review include synthetic aperture radar (SAR) images, optical satellite and aerial images, thermal images, airborne laser scanner (ALS) data, land-based mobile mapping data, and unmanned aerial vehicle (UAV) data. The review shows that most previous studies have concentrated on the mapping and analysis of network components. In particular, automated extraction of power line conductors has achieved much attention, and promising results have been reported. For example, accuracy levels above 90% have been presented for the extraction of conductors from ALS data or aerial images. However, in many studies datasets have been small and numerical quality analyses have been omitted. Mapping of vegetation near power lines has been a less common research topic than mapping of the components, but several studies have also been carried out in this field, especially using optical aerial and satellite images. Based on the review we conclude that in future research more attention should be given to an integrated use of various data sources to benefit from the various techniques in an optimal way. Knowledge in related fields, such as vegetation monitoring from ALS, SAR and optical image data should be better exploited to develop useful monitoring approaches. Special attention should be given to rapidly developing remote sensing techniques such as UAVs and laser scanning from airborne and land-based platforms. To demonstrate and verify the capabilities of automated monitoring approaches, large tests in various environments and practical monitoring conditions are needed. These should include careful quality analyses and comparisons between different data sources, methods and individual algorithms

The effect of seasonal variation on automated land cover mapping from multispectral airborne laser scanning data

Multispectral airborne laser scanning (MS-ALS) sensors are a new promising source of data for auto-mated mapping methods. Finding an optimal time for data acquisition is important in all mapping applica-tions based on remotely sensed datasets. In this study, three MS-ALS datasets acquired at different times of the growing season were compared for automated land cover mapping and road detection in a suburban area. In addition, changes in the intensity were studied. An object-based random forest classi-fication was carried out using reference points. The overall accuracy of the land cover classification was 93.9% (May dataset), 96.4% (June) and 95.9% (August). The use of the May dataset acquired under leafless conditions resulted in more complete roads than the other datasets acquired when trees were in leaf. It was concluded that all datasets used in the study are applicable for suburban land cover map-ping, however small differences in accuracies between land cover classes exist

Eturauhassyöpää sairastavan potilaan luusto

Vertaisarvioitu.Eturauhassyöpä ja sen androgeenideprivaatiohoito (ADT) altistavat potilaan osteoporoosille ja luunmurtumille. Eturauhassyövän toteamisvaiheessa tulisi arvioida murtumariski ja aloittaa ainakin elintapahoitoon perustuva murtumien ehkäisy. Luustolääkkeiden käyttö ADT:hen liittyvän osteoporoosin hoidossa ei ole riittävästi vakiintunut. Luuhun levinnyt eturauhassyöpä voi aiheuttaa kipua, palliatiivisen sädehoidon tarvetta, murtumia tai selkäydinkompressiota. Näiden luustokomplikaatioiden estossa ja hoidossa käytetään bisfosfonaatteja ja denosumabia, mutta niiden hyöty on osoitettu vasta eturauhassyövän edettyä kastraatioresistenttiin vaiheeseen. Eturauhassyövän systeemihoitokin voi vähentää luuston haittatapahtumia. Luustoetäpesäkkeiden aiheuttamaa kipua lievitetään kipulääkkeiden lisäksi ulkoisella sädehoidolla.Peer reviewe

Aivolisäkekasvainten hoito

English summaryPeer reviewe

Toward utilizing multitemporal multispectral airborne laser scanning, Sentinel-2, and mobile laser scanning in map updating

The rapid development of remote sensing technologies pro-vides interesting possibilities for the further development of nationwide mapping procedures that are currently based mainly on passive aerial images. In particular, we assume that there is a large undiscovered potential in multitemporal airborne laser scanning (ALS) for topographic mapping. In this study, automated change detection from multitemporal multispectral ALS data was tested for the first time. The results showed that direct comparisons between height and intensity data from different dates reveal even small chang-es related to the development of a suburban area. A major challenge in future work is to link the changes with objects that are interesting in map production. In order to effectively utilize multisource remotely sensed data in mapping in the future, we also investigated the potential of satellite images and ground-based data to complement multispectral ALS. A method for continuous change monitoring from a time series of Sentinel-2 satellite images was developed and tested. Finally, a high-density point cloud was acquired with terres-trial mobile laser scanning and automatically classified into four classes. The results were compared with the ALS data, and the possible roles of the different data sources in a fu-ture map updating process were discussed

Response to letter on use of functional imaging by 11C-metomidate PET for primary aldosteronism subtyping

Non peer reviewe

Tulkintamenetelmiä rakennetun ympäristön kartoitukseen

There is a growing demand for high-quality spatial data and for efficient methods of updating spatial databases. In the present study, automated object-based interpretation methods were developed and tested for coarse land use mapping, detailed land cover and building mapping, and change detection of buildings. Various modern remotely sensed datasets were used in the study. An automatic classification tree method was applied to building detection and land cover classification to automate the development of classification rules. A combination of a permanent land cover classification test field and the classification tree method was suggested and tested to allow rapid analysis and comparison of new datasets. The classification and change detection results were compared with up-to-date map data or reference points to evaluate their quality. The combined use of airborne laser scanner data and digital aerial imagery gave promising results considering topographic mapping. In automated building detection using laser scanner and aerial image data, 96% of all buildings larger than 60 m2 were correctly detected. This accuracy level (96%) is compatible with operational quality requirements. In automated change detection, about 80% of all reference buildings were correctly classified. The overall accuracy of a land cover classification into buildings, trees, vegetated ground and non-vegetated ground using laser scanner and aerial image data was 97% compared with reference points. When aerial image data alone were used, the accuracy was 74%. A comparison between first pulse and last pulse laser scanner data in building detection was also carried out. The comparison showed that the use of last pulse data instead of first pulse data can improve the building detection results. The results yielded by automated interpretation methods could be helpful in the manual updating process of a topographic database. The results could also be used as the basis for further automated processing steps to delineate and reconstruct objects. The synthetic aperture radar (SAR) and optical satellite image data used in the study have their main potential in land cover monitoring applications. The coarse land use classification of a multitemporal interferometric SAR dataset into built-up areas, forests and open areas lead to an overall accuracy of 97% when compared with reference points. This dataset also appeared to be promising for classifying built-up areas into subclasses according to building density. Important topics for further research include more advanced interpretation methods, new and multitemporal datasets, optimal combinations of the datasets, and wider sets of objects and classes. From the practical point of view, work is needed in fitting automated interpretation methods in operational mapping processes and in further testing of the methods.Laadukkaan paikkatiedon tarve kasvaa jatkuvasti, ja paikkatietokantojen ajantasaistukseen tarvitaan tehokkaita menetelmiä. Tässä tutkimuksessa käytettiin useita uudenaikaisia kaukokartoitusaineistoja. Niiden pohjalta kehitettiin ja testattiin automaattisia, objektipohjaisia tulkintamenetelmiä yleispiirteiseen maankäytön luokitteluun, yksityiskohtaiseen maanpeitteen ja rakennusten kartoitukseen sekä rakennusten muutostulkintaan. Rakennusten tulkintaan ja maanpeiteluokitteluun sovellettiin automaattista luokittelupuumenetelmää, jonka avulla voidaan automatisoida luokittelusääntöjen kehittäminen. Uusia aineistoja voidaan analysoida ja vertailla nopeasti, kun luokittelupuumenetelmää käytetään yhdessä pysyvän maanpeiteluokittelutestikentän kanssa. Luokittelu- ja muutostulkintatuloksia verrattiin niiden laadun arvioimiseksi ajantasaiseen kartta-aineistoon tai referenssipisteisiin. Ilmalaserkeilausaineisto ja digitaalinen ilmakuva-aineisto yhdessä antoivat lupaavia tuloksia maastotietojen kartoitusta ajatellen. Automaattisessa rakennusten tulkinnassa 96 % kaikista yli 60 m2:n rakennuksista tunnistettiin oikein. Tämä tarkkuustaso (96 %) vastaa käytännön laatuvaatimuksia. Automaattisessa muutostulkinnassa noin 80 % kaikista referenssirakennuksista luokiteltiin oikein. Maanpeiteluokittelussa neljään luokkaan saavutettiin laserkeilaus- ja ilmakuva-aineistoa käyttäen 97 %:n kokonaistarkkuus referenssipisteisiin verrattuna. Pelkkää ilmakuva-aineistoa käytettäessä tarkkuus oli 74 %. Tutkimuksessa verrattiin myös ensimmäiseen ja viimeiseen paluupulssiin perustuvia laserkeilausaineistoja rakennusten tulkinnassa. Vertailu osoitti, että viimeisen paluupulssin käyttö ensimmäisen sijasta voi parantaa tulkintatuloksia. Automaattisten tulkintamenetelmien tuloksista voisi olla hyötyä maastotietojen manuaalisessa ajantasaistusprosessissa tai lähtötietoina kohteiden automaattisessa rajauksessa ja mallinnuksessa. Tutkimuksessa käytettyjen synteettisen apertuurin tutkan (SAR) tuottamien kuvien ja optisen satelliittikuvan tärkeimmät hyödyntämismahdollisuudet liittyvät maanpeitteen kartoitukseen. Yleispiirteisessä maankäyttöluokittelussa kolmeen luokkaan saavutettiin moniaikaista interferometrista SAR-aineistoa käyttäen 97 %:n kokonaistarkkuus referenssipisteisiin verrattuna. Aineisto osoittautui lupaavaksi myös rakennettujen alueiden jatkoluokitteluun rakennustiheyden perusteella. Jatkotutkimusten kannalta tärkeitä aiheita ovat edistyneemmät tulkintamenetelmät, uudet ja moniaikaiset aineistot, eri aineistojen optimaalinen yhdistäminen sekä useampien kohteiden ja luokkien tarkastelu. Käytännön näkökulmasta työtä tarvitaan automaattisten tulkintamenetelmien sovittamiseksi operatiivisiin kartoitusprosesseihin. Myös menetelmien testausta on jatkettava