Challenges in Partially-Automated Roadway Feature Mapping Using Mobile Laser Scanning and Vehicle Trajectory Data

Connected vehicle and driver's assistance applications are greatly facilitated by Enhanced Digital Maps (EDMs) that represent roadway features (e.g., lane edges or centerlines, stop bars). Due to the large number of signalized intersections and miles of roadway, manual development of EDMs on a global basis is not feasible. Mobile Terrestrial Laser Scanning (MTLS) is the preferred data acquisition method to provide data for automated EDM development. Such systems provide an MTLS trajectory and a point cloud for the roadway environment. The challenge is to automatically convert these data into an EDM. This article presents a new processing and feature extraction method, experimental demonstration providing SAE-J2735 map messages for eleven example intersections, and a discussion of the results that points out remaining challenges and suggests directions for future research.Comment: 6 pages, 5 figure

Image georectification and feature tracking toolbox: ImGRAFT

The use of time-lapse camera systems is becoming an increasingly popular method for data acquisition. The camera setup is often cost-effective and simple, allowing for a large amount of data to be accumulated over a variety of environments for relatively minimal effort. The acquired data can, with the correct post-processing, result in a wide range of useful quantitative and qualitative information in remote and dangerous areas. The post-processing requires a significant amount of steps to transform images into meaningful data for quantitative analysis, such as velocity fields. To the best of our knowledge at present a complete, openly available package that encompasses georeferencing, georectification and feature tracking of terrestrial, oblique images is still absent. This study presents a complete, yet adaptable, open-source package developed in MATLAB, that addresses and combines each of these post-processing steps into one complete suite in the form of an "Image GeoRectification and Feature Tracking" (ImGRAFT: <a href="http://imgraft.glaciology.net"target="_blank">http://imgraft.glaciology.net</a>) toolbox. The toolbox can also independently produce other useful outputs, such as viewsheds, georectified and orthorectified images. ImGRAFT is primarily focused on terrestrial oblique images, for which there are currently limited post-processing options available. In this study, we illustrate ImGRAFT for glaciological applications on a small outlet glacier Engabreen, Norway

Operational monitoring of snow cover using digital imagery

Fractional snow cover (FSC) and snow depth (SD) are two important parameters used to calculate snow water equivalent and surface albedo, which are important physical quantities for applications in climatology, hydrology and meteorology. FSC is traditionally monitored using satellite data, but it is challenging for optical sensors to retrieve signals from the ground when forest canopy is present. Similar challenge exists for retrieving microwave signals from terrain with high slope rates. In addition to retrieval challenges, validation of FSC products are done using proxy parameters since in-situ FSC observations are very limited. This is because there are no devices or systems usable for continuous measurement of FSC and manual observation takes a lot effort and depends on subjective judgement. SD is traditionally observed by manual readings of snow sticks. Manual observations requires effort and presence of manpower, especially in remote areas. Also, temporal resolution of such observations are generally one day. In the last decades, manual observations are replaced with automated observations by ultrasonic and optical sensors in some countries, but the manual observation is still the primary method in many countries. Using webcam photography for environmental monitoring is an emerging method. During the latest years, numerous environmental camera networks are established in different parts of the globe. These networks offer high resolution digital imagery in high temporal resolution. More digital imagery is also available from cameras and camera networks established for other purposes, such as monitoring ski tracks, traffic, harbours, urban areas etc. It is previously studied that environmental parameters are observed from digital images using image processing methods. A novel system is previously introduced by Tanis et al. for automated monitoring of different parameters from multiple camera networks. This system allows acquisition of images from different sources by defining camera networks on a toolbox, so that it can process and visualise the images on a processing chain customised by input from the user via graphical user interface. The toolbox is called Finnish Meteorological Institute Image Processing Toolbox (FMIPROT). It can work also on cloud, to create automated and continuous processing of digital imagery. In this thesis, FSC and SD are estimated for multiple locations in Finland by processing images from MONIMET camera network for 2018 - 2019 season. Images are classified as snow covered or snow free in pixel level using an adaptive thresholding algorithm which determines a threshold value for the digital numbers (DN) of pixels in blue channel using histograms of the images. FSC is estimated by using snow presence in the pixels from the classification and spatial resolution of the pixels calculated from georectification of the images. Images are georectified using perspective projection. SD is estimated using an algorithm to find the intersection of snow surface and snow sticks by thresholding and segmentation. Estimations are assessed using observations from in-situ measurements and observations by visual inspection. FMIPROT processing system is deployed on cloud and the near real time (NRT) monitoring is set up for the same parameters in same locations. The processing is integrated into "FMIPROT & Camera Network Portal" website so that the visualised NRT results are available for public

Mapping seagrass meadows, using low altitude aerial images

Tese de mestrado, Ecologia Marinha, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015As pradarias de ervas marinhas, assim como muitos outros ecossistemas marinhos, estão a sofrer uma degradação sem precedentes em todo o planeta. Devido à rápida perda destes habitats, são necessárias técnicas de monitorização que permitam de forma precisa caracterizar o estado das pradarias de ervas marinhas ao longo do tempo. Adicionalmente é importante considerar o custo e logística na monitorização, assim como a sua flexibilidade em diferentes condições de amostragem e de forma não intrusiva, para um trabalho de campo periódico. Varias metodologias tem sido propostas ao longo do tempo para o estudo de ecossistemas marinhos como as pradarias de ervas marinhas. O objectivo do presente trabalho é o desenvolvimento e teste (análise comparativa) de uma nova abordagem de baixo custo, ao mapeamento dos limites e densidade de pradarias de ervas marinhas, com recurso a imagens aéreas a baixa altitude e alta definição (0.1 m ), obtidas autonomamente. Pretendeu-se assim vencer várias das limitações propostas por metodologias anteriores. Foram abrangidos 3 níveis na análise comparativa: as fases de aquisição (metodologia), a avaliação da influência das condições de aquisição das mesmas e a classificação das imagens. A análise comparativa dos diferentes resultados foi dirigida, não só à avaliação da expressão territorial das manchas – extensão e delimitação – mas também à avaliação comparativa, em termos de resultados e exequibilidade, das metodologias empregues. O trabalho de campo foi desenvolvido na península de Tróia, tendo como alvo duas áreas principais: uma no extremo NO da península de Tróia e outra entre as instalações da Marinha e o novo cais dos ferries. Para a análise comparativa ao nível da aquisição das imagens, a pradaria situada no extremo NO da península de Tróia, foi monitorizada com uma metodologia já testada e avaliada em prévios estudos, a partir de imagens oblíquas em cor verdadeira, obtidas a partir de um ponto fixo elevado na proximidade (o topo de um dos hotéis existentes). Por outro lado na pradaria situada na localização do novo cais dos ferries, foi aplicada a nova metodologia proposta, com fotografia a partir de um balão cativo, a uma altitude de aproximadamente 50 m, que foi guiado ao longo da linha de costa por um operador. Vários fatores ambientais foram inicialmente considerados para o teste das metodologias: vento, ondas, maré, etc. Sendo que o nível de maré foi o fator finalmente usado para a análise comparativa consoante as condições de aquisição. Os levantamentos fotográficos de ambas as manchas foram realizadas com uma periodicidade de base mensal, sempre em condições de baixa-mar de águas vivas. O nível de maré abrange um amplo intervalo de possibilidades, contudo, as imagens foram diferenciadas em dois grupos no contexto das condições de aquisição: emerso e submerso. Emerso refere-se a imagens em que a pradaria apresenta alguma porção emersa e submerso, refere-se às imagens com a totalidade da pradaria submersa. Assim, estes dois grupos permitiram uma clara diferenciação entre diferentes condições ambientais flutuantes e típicas dos ambientes estudados. Estas condições foram também condicionantes para a aquisição de imagens aéreas com ambas as metodologias, o que permitia avaliar a flexibilidade da aplicação da nova metodologia proposta. Em ambos as metodologias de aquisição, as imagens originais em cor verdadeira foram ortorrectificadas (georreferenciadas), com base em levantamentos de campo levados a cabo com recurso a um sistema de GPS com correcção diferencial RTK, para obter os pontos de controlo de referencia para o processo. No caso das imagens obtidas com a nova metodologia proposta, a partir do balão, foram agrupadas 2 ou 3 imagens, em mosaicos representativos de uma secção significativa da área alvo. Finalmente, estas imagens rectificadas e em cor verdadeira, foram processadas para permitir avaliar a distribuição e densidade das manchas de ervas marinhas. Para a análise comparativa ao nível de classificação da imagem, foram utilizados e comparados diferentes algoritmos de classificação, nomeadamente classificação de base pixel e classificação baseada em objectos. Todas as imagens classificadas foram reclassificadas até obter mapas binários representando as classes: Ervas marinhas; Não-ervas marinhas. A partir dos mapas binários para cada uma das imagens processadas, foram obtidos: área da classe Ervas marinhas; precisão de classificação da imagem (a través da comparação com pontos controlo na imagem em cor verdadeira); e o coeficiente kappa (comparando mapas binários). Estes parâmetros foram usados no contexto da análise comparativa para os 3 níveis propostos: • As áreas da classe Ervas marinhas foram comparadas para testar a semelhança/diferença entre a área de cobertura em cada uma das condições de amostragem (emerso/submerso) para cada uma das metodologias usadas (imagens obliquas/imagens com o balão). Assim, foi possível comparar se a situação de maré, influía nos resultados de estudos de densidade e distribuição a través das imagens aéreas. • A precisão na classificação das imagens foi comparado para cada um dos 3 níveis, por forma a avaliar semelhanças/diferenças entre o processo de aquisição das imagens (metodologias), entre condições de amostragem e entre abordagens nas classificações das imagens. • O coeficiente kappa foi obtido a partir da comparação entre mapas binários, comparando condições de amostragem (emerso/submerso) e classificação da imagem (pixel/objecto). Os resultados mostraram que as imagens obtidas com o balão apresentavam menos erros e distorções no processo de rectificação, devido a sua maior verticalidade. Contudo, tinham a limitação decorrente de uma distribuição mais limitante dos pontos de controlo de referencia obtidos com o GPS-RTK. As imagens obtidas a partir do balão a 50 m de altitude permitiram abranger a largura toda da pradaria. Por outro lado, os resultados obtidos através da análise das imagens classificadas (mapas binários), mostraram diferencias significativas (p=3.221×10-05) só ao nível de comparação entre abordagens de classificação das imagens, sendo que a classificação baseada em objectos, ofereceu resultados mais precisos que a classificação de base pixel. Este estudo demonstrou que a metodologia proposta, com o balão cativo, oferece a possibilidade de mapeamento de pradarias de ervas marinhas a baixo custo, com imagens de alta resolução e com elevada precisão. Os resultados a nível de precisão na nova metodologia usada foram semelhantes aos obtidos com a metodologia comparada de imagens obliquas, já demonstrada em estudos anteriores como uma metodologia que vencia limitações de outras abordagens. As maiores limitações para à aplicação da nova metodologia com o balão cativo foram devido as condições meteorológicas, nomeadamente o vento. Contudo, a nova metodologia com o balão ofereceu outras vantagens relativamente às fotografias obliquas além do menor error na rectificação: nomeadamente, a independência de aplicação e o maior detalhe das imagens para representar a complexidade dos ecossistemas. No contexto das condições de amostragem, foi demonstrado que o nível de maré não é um fator que influencie resultados e interpretações, desde que dentro de um limite de visibilidade mínima e para uma cota de maré máxima de 0.8 m, para permitir obter imagens desejáveis. Finalmente, a maior precisão obtida com a classificação baseada em objectos indica que este abordagem oferece uma maior capacidade para classificar as imagens destes sistemas aquáticos superando possíveis limitações p. ex., de visibilidade devida à turbidez o à presença de objectos não desejados na classificação. Este estudo demonstrou a possibilidade e interesse do mapeamento não intrusivo, de baixo custo e com elevada precisão de pradarias de ervas marinhas, mas que também pode ser aplicado noutros ecossistemas intertidais, oferecendo uma nova ferramenta para à necessária monitorização periódica de sistemas complexos.Seagrass meadows, together with other coastal marine habitats, are facing unprecedented declines, which requires low cost methodologies for its highly frequent periodic monitoring, able to represent accurately the complexity of those ecosystems. In this context, the aim of the present study was to develop a new approach using nadir aerial photographies from low altitude – high resolution (0.1 m), with a helium balloon system. The methodology was tested (comparative analysis) at 3 levels. First, at methodology level agains an oblique terrestrial photography methodology used in previous studies at the same location. Second, at sampling conditions level for typical changing environment situations – emerged and submerged. Third, at image classification level comparing pixel- and object-based classification. Testing for each of the levels, was through the analysis of processed images taken, which include: georeferencing and, for nadir aerial photographies, a mosaicking process, and image classification. Final images data, were obtained from the binary (seagrass / non-seagrass) classified maps of each treated image, from which it was obtained: area of seagrass class for each image; classification accuracy; and kappa coefficients values from comparison between classified maps. Hence, area results were used to test for sampling conditions comparative analysis; classification accuracies were used to test for 3 levels (methodology, sampling conditions and image classification) comparative analysis; and kappa analysis to compare binary maps between pairs of images for sampling conditions and image classification comparative analysis. Results showed significance differences only at image classification level comparison (p=3.221×10-05), scoring higher accuracy values for object-based classification. The study demonstrated that highly accurate results can be obtained through the proposed low cost methodology, for different sampling conditions, overcoming some classification issues with the object-based approach. Thus, allowing to reliably represent the seagrass meadows structural complexity through low altitude-high resolution images in a nonintrusive low-cost approach

Mapping with Modern Prosumer Small Unmanned Aircraft Systems: Addressing the Geospatial Accuracy Debate

Modern prosumer small unmanned aircraft systems (sUAS) have eliminated many historical barriers to aerial remote sensing and photogrammetric survey data generation. The relatively low cost and operational ease of these platforms has driven their adoption for numerous geospatial applications including professional surveying and mapping. However, significant debate exists among geospatial professionals and academics regarding prosumer sUAS ability to achieve “survey-grade” geospatial accuracy ≤ 0.164 ft. in their derivative survey data. To address this debate, a controlled accuracy test experiment was conducted in accordance with federal standards whereby prosumer sUAS geospatial accuracies were reported between 15.367 ft. – 0.09 ft. horizontally and 496.734 ft. – 0.330 ft. vertically at the 95% confidence level. These results suggest prosumer sUAS derived survey data fall short of “survey-grade” accuracy in this experiment. Therefore, traditional surveying instruments and methods should not be relinquished in favor of prosumer sUAS for complex applications requiring “survey-grade” accuracy at this time

PyTrx : a python-based monoscopic terrestrial photogrammetry toolset for glaciology

This work was affiliated with the CRIOS project (Calving Rates and Impact On Sea Level), which was supported by the Conoco Phillips-Lundin Northern Area Program. PH was funded by a NERC Ph.D. studentship (reference number 1396698).Terrestrial time-lapse photogrammetry is a rapidly growing method for deriving measurements from glacial environments because it provides high spatio-temporal resolution records of change. Currently, however, the potential usefulness of time-lapse data is limited by the unavailability of user-friendly photogrammetry toolsets. Such data are used primarily to calculate ice flow velocities or to serve as qualitative records. PyTrx (available at https://github.com/PennyHow/PyTrx) is presented here as a Python-alternative toolset to widen the range of monoscopic photogrammetry (i.e., from a single viewpoint) toolsets on offer to the glaciology community. The toolset holds core photogrammetric functions for template generation, feature-tracking, camea calibration and optimization, image registration, and georectification (using a planar projective transformation model). In addition, PyTrx facilitates areal and line measurements, which can be detected from imagery using either an automated or manual approach. Examples of PyTrx's applications are demonstrated using time-lapse imagery from Kronebreen and Tunabreen, two tidewater glaciers in Svalbard. Products from these applications include ice flow velocities, surface areas of supraglacial lakes and meltwater plumes, and glacier terminus profiles.Publisher PDFPeer reviewe

Estuarine Vegetation Assessment and Analysis of Trends for the Minnamurra and Crooked Rivers

Macrophytes (mangroves and saltmarsh) provide important ecosystem services which contribute to the overall health of estuaries. As such their extent and distribution are used as key indicators for overall estuary health. GIS has been used by coastal managers to determine the extent and distribution of macrophytes. Constant advancements in technology bring about new techniques and methods for mapping, often rendering older methods obsolete. Utilising GIS, the extent and distribution of mangrove and saltmarsh communities within the Minnamurra River and less studied Crooked River were assessed. Current 2020 mapping of mangroves and saltmarsh communities using high resolution aerial photography was conducted. Changes in the extent of mangroves and saltmarsh between 1960 and 2020, were determined using aerial photographic interpretation. A comparison between the use of high-resolution aerial photography and ultra high-resolution drone photography within the Crooked River was also conducted. Analysis identified that there are currently 167.99 ha of mangroves and 23.14 ha of saltmarsh within the Minnamurra River. Within the Crooked River there are currently 0.37 ha of mangroves and 3.37 ha of saltmarsh. The encroachment of mangroves and expansion of Casuarina into saltmarsh was noted to have occurred across both rivers. A number of mechanisms were proposed for the observed mangrove encroachment including sea level rise, subsidence and auto-compaction, altered nutrient regimes resulting from agricultural practices and altered tidal regimes as a result of extended periods of estuary closure. Comparison between the use of high-resolution aerial photography and ultra high-resolution drone photography, showed an overall greater precision for the digitising of mangroves with the use of drone photographs