Revista de Teledetección - Núm. 56 (2016) Special Issue
URI permanente para esta colecciónhttps://riunet.upv.es/handle/10251/158699
Tabla de contenidos
Editorial
- Copernicus: the European Earth Observation programme
Invited articles
- Monthly Deforestation Monitoring with Sentinel-1 Multi-temporal Signatures and InSAR Coherences
Research articles
- The Copernicus EMS Validation service as a vector for improving the emergency mapping based on Sentinel data
- Deep learning for agricultural land use classification from Sentinel-2
- Obtaining agricultural land cover in Sentinel-2 satellite images with drone image injection using Random Forest in Google Earth Engine
- A strategy for the verification of CAP declarations using Sentinel-2 images in Navarre
- Applying Multi-Index approach from Sentinel-2 Imagery to Extract Urban Area in dry season (Semi-Arid Land in North East Algeria)
- Spatiotemporal patterns of Sentinel-2 observations at image- and pixel-level of the Mexican territory between 2015 and 2019
- Multitemporal water quality study in Sitjar (Castelló, Spain) reservoir using Sentinel-2 images
Practical cases
- Land use and land cover classification and change analysis in the area surrounding the Manglares Churute Ecological Reserve (Ecuador) using Sentinel-1 time series
- Spectral signatures for the identification of dry forest using Sentinel-2 images over the Lower Basin of the Chira river, Piura region
- Monitoring the whiting phenomenon in Lake La Cruz (Cuenca, Spain)
Doctoral theses
- Photogrammetry and image processing techniques for beach monitoring
Examinar
Envíos recientes
Publicación Photogrammetry and image processing techniques for beach monitoring(2020-11-27) Sánchez-García, Elena; Balaguer Beser, Ángel Antonio; Pardo-Pascual, Josep Eliseu; Departamento de Matemática Aplicada; Departamento de Ingeniería Cartográfica Geodesia y Fotogrametría; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Geodésica, Cartográfica y Topográfica; Grupo de Cartografía Geoambiental y Teledetección; Ministerio de Educación, Cultura y Deporte; Ministerio de Economía y Competitividad[EN] The land-water boundary varies according to the sea level and the shape of a beach profile that is continuously modelled by incident waves. Attempting to model the response of a landscape as geomorphologically volatile as beaches requires multiple precise measurements to recognize responses to the actions of various geomorphic agents. It is therefore essential to have monitoring systems capable of systematically recording the shoreline accurately and effectively. New methods and tools are required to efficiently capture, characterize, and analyze information – and so obtain geomorphologically significant indicators. This is the aim of the doctoral thesis, focusing on the development of tools and procedures for coastal monitoring using satellite images and terrestrial photographs. The work brings satellite image processing and photogrammetric solutions to scientists, engineers, and coastal managers by providing results that demonstrate the usefulness of these viable and lowcost techniques. Existing and freely accessible public information (satellite images, video-derived data, or crowdsourced photographs) can be converted into high quality data for monitoring morphological changes on beaches and thus help achieve a sustainable management of coastal resources.Publicación Seguimiento del fenómeno blanco de la laguna de la Cruz (Cuenca, España)(Universitat Politècnica de València, 2020-11-27) Ruiz, M.; Morales, S.; Soria, J.M.[EN] In the present study, a five-year follow-up was performed by remote sensing of the calcium carbonate precipitation in La Gitana karstic lake also known as La Cruz (located on the province of Cuenca, Spain). The important role that calcium carbonate precipitation plays in the ecology of the lake is well known for its influence on the vertical migrations of phytoplankton, the concentration of bioavailable phosphorus and, therefore, the eutrophication and quality of the waters. Whiting take place between the months of July and August, and it can be studied at this time through its optical properties, with the main objective of offering updated data on a phenomenon traditionally studied and establishing possible relationships between abiotic factors such as temperature and/or rainfall. The atmospheric temperature data collected by the meteorological station suggest a possible relationship between the appearance of the white phenomenon and a pulse of previous maximum temperatures. On the other hand, no apparent relationship was found between rainfall and water whiting.Publicación Relación de firmas espectrales para la identificación de bosque seco en imágenes de satélite Sentinel 2, cuenca baja del río Chira, Región Piura(Universitat Politècnica de València, 2020-11-27) Aldana, C.; Revilla, M.; Gonzales, J.; Saavedra, Y.; Moncada, W.; Maicelo, J.[EN] El Niño phenomenon, droughts and the warm climate directly influence the good ecological state of the forests in the Piura Region. The objective is to relate the spectral signatures evaluated in the Sentinel-2 satellite images with the spectral signatures measured with the FieldSpec4 spectroradiometer, for the identification of dry forest in the lower basin of the Chira River, Piura región. The Sentinel-2 images corresponding to the 17MNR, 17MPR, 17MMQ, 17MNQ and 17MPQ tiles are pre-processed, mosaicked, resampled and cut with the SNAP software. Stacking of bands 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11 and 12 generates a raster whose pixel reflectance values are related to their wavelengths. The classification of dry forest areas is done with the spectral signature measured with the FieldSpec4 spectroradiometer. The validation of the results is carried out by applying the non-parametric ANOVA and Mann-Whitney-Wilcoxon tests at four sampling points. The surface area of dry forest in the lower basin of the Chira River is 129 113.06 ha, which represents 3.8% of the total area of dry forest in northern Peru.Publicación Clasificación de usos y cubiertas del suelo y análisis de cambios en los alrededores de la Reserva Ecológica Manglares Churute (Ecuador) mediante una serie de imágenes Sentinel-1(Universitat Politècnica de València, 2020-11-27) Vélez-Alvarado, D.A.; Álvarez-Mozos, J.; Fundación Carolina[EN] Management practices adopted in protected natural areas often ignore the relevance of the territory surrounding the actual protected land (buffer area). These areas can be the source of impacts that threaten the protected ecosystems. This paper reports a case study where a time series of Sentinel-1 imagery was used to classify the land-use/land-cover and to evaluate its change between 2015 and 2018 in the buffer area around the Manglares Churute Ecological Reserve (REMCh) in Ecuador. Sentinel-1 scenes were processed and ground-truth data were collected consisting of samples of the main land-use/land-cover classes in the region. Then, a Random Forests (RF) classification algorithm was built and optimized, following a five-fold cross validation scheme using the training dataset (70% of the ground truth). The remaining 30% was used for validation, achieving an Overall Accuracy of 84%, a Kappa coefficient of 0.8 and successful class performance metrics for the main crops and land use classes. Results were poorer for heterogeneous and minor classes, nevertheless the performance of the classification was deemed sufficient for the targeted change analysis. Between 2015 and 2018, an increase in the area covered by intensive land uses was evidenced, such as shrimp farms and sugarcane, which replaced traditional crops (mainly rice and banana). Even though such changes only affected the land area around the natural reserve, they might affect its water quality due to the use of fertilizers and pesticides that easily. Therefore, it is recommended that these buffer areas around natural protected areas be taken into account when designing adequate environmental protection measures and polices.Publicación Estudio multitemporal de calidad del agua del embalse de Sitjar (Castelló, España) utilizando imágenes Sentinel-2(Universitat Politècnica de València, 2020-11-27) Radin, C.; Sòria-Perpinyà, X.; Delegido, J.[EN] Water quality is a subject of intense scientific inquiry because of its repercussion in human’s life, agriculture or even energy generation. Remote sensing can be used to control water masses by analyzing biophysical variables. Chlorophyll-a (Chl-a) and Total Suspended Solids (SS) are a well-known feature of water quality. These variables have been measured in Sitjar reservoir (Castelló, Spain) as a part of the project Ecological Status of Aquatic Systems with Sentinel Satellites (ESAQS), in order to compare the results with satellite reflectance data. Two processes were compared to correct atmospherically the level 1C Sentinel 2 (S2) images. The results show that Case 2 Regional Coast Colour (C2RCC) method, with a Root Mean Square Error of 2.4 mg/m3 (Chl-a) and 3.9 g/m3 (SS) is a better tool for atmospheric correction in this scenario due to the low turbidity levels of water. Besides, in this paper we study the Chl-a and SS variability through April 2017 to March 2019 with fourteen S2 images with the automatic products from C2RCC correction, finding correlations between them and the climate and reservoir conditions. Chl-a increase from 0.4 mg/m3 to 9.5 mg/m3 while SS rise 18 g/m3 in this period, which makes Sitjar as an oligotrophic-mesotrophic system. The correlation results demonstrate an excellent correspondence between them (R2=0.9). Sitjar reservoir lost almost 40 hm3 at the beginning of the study, which it had a possible relationship with the increasing parameter values. Also discussed was the role played by the climatology in the reservoir conditions due to the changes in the water structure with seasons, which explains the ariability through the year.Publicación Patrones espaciotemporales de las observaciones de Sentinel-2 a nivel de imagen y píxel sobre el territorio mexicano entre 2015 y 2019(Universitat Politècnica de València, 2020-11-27) Solórzano, J.V.; Mas, J.F.; Gao, Y.; Gallardo-Cruz, J.A.[ES] Actualmente, las imágenes Sentinel-2 son uno de los acervos multiespectrales y gratuitos de mayor resolución temporal, espectral y espacial para monitorear la superficie terrestre. Sin embargo, la posibilidad de utilizar este acervo para distintas aplicaciones está condicionada por el número de observaciones sin nubes disponibles para una ventana espacio-temporal determinada. Por ello, este artículo tuvo el objetivo de analizar el número de observaciones de Sentinel-2 disponibles para el territorio mexicano a nivel de imagen y de pixel. En el primer caso, se contabilizó el total de imágenes disponibles por año y su porcentaje de nubosidad; mientras que, en el segundo, se calculó el número de observaciones despejadas por pixel. Además, para tomar en cuenta la diversidad del territorio, se evaluó el promedio mensual de las observaciones por pixel de cada una de las siete ecorregiones del país, así como la proporción de su superficie con por lo menos una observación despejada en intervalos mensuales, bimestrales, trimestrales y anuales. Los resultados mostraron que el número de observaciones válidas por pixel variaron entre 0 y 121 observaciones al año y entre 0 y 6.58 al mes. Adicionalmente, se observó que en el periodo 2017 – 2019 se pueden obtener observaciones de todo el país en ventanas anuales, mientras que en el periodo 2018 – 2019, se pueden obtener observaciones en intervalos mensuales o trimestrales, dependiendo de la ecorregión. Finalmente, consideramos que los resultados de este trabajo servirán de guía para los usuarios interesados en utilizar estas imágenes para distintos estudios.Publicación Applying Multi-Index approach from Sentinel-2 Imagery to Extract Urban Area in dry season (Semi-Arid Land in North East Algeria)(Universitat Politècnica de València, 2020-11-27) Rouibah, K.; Belabbas, M.[EN] The mapping of urban areas mostly presents a big difficulty, particularly, in arid and semi-arid environments. For that reason, in this research, we expect to increase built up accuracy mapping for Bordj Bou Arreridj city in semi-arid regions (North-East Algeria) by focusing on the identification of appropriate combination of the remotely sensed spectral indices. The study applies the ‘k–means’ classifier. In this regard, four spectral indexes were selected, namely normalized difference tillage index (NDTI) for built-up, and both bare soil index (BSI) and dry bare-soil index (DBSI), which are related to bare soil, as well as the normalized difference vegetation index (NDVI). All previous spectral indices mentioned were derived from Sentinel-2 data acquired during the dry season. Two combinations of them were generated using layer stack process, keeping both of NDTI and NDVI index constant in both combinations so that the multi-index NDTI/BSI/NDVI was the first single dataset combination, and the multi-index NDTI/DBSI/NDVI as the second component. The results show that BSI index works better with NDTI index compared to the use of DBSI index. Therefore, BSI index provides improvements: bare soil classes and built-up were better discriminated, where the overall accuracy increased by 5.67% and the kappa coefficient increased by 12.05%. The use of k-means as unsupervised classifier provides an automatic and a rapid urban area detection. Therefore, the multi-index dataset NDTI/ BSI / NDVI was suitable for mapping the cities in dry climate, and could provide a better urban management and future remote sensing applications in semi-arid areas particularly.Publicación Estrategia para la verificación de declaraciones PAC a partir de imágenes Sentinel-2 en Navarra(Universitat Politècnica de València, 2020-11-27) González-Audícana, M.; López, S.; Sola, I.; Álvarez-Mozos, J.[ES] En junio de 2018, la Comisión Europea aprobó una modificación de la Política Agraria Común (PAC) que, entre otros aspectos, plantea el uso de imágenes del programa Copernicus para la verificar que las declaraciones presentadas por los agricultores son correctas. En los últimos años distintas iniciativas investigadoras han tratado de desarrollar herramientas operativas con este fin, entre estas se encuentra el proyecto Interreg-POCTEFA PyrenEOS. En este artículo se expone la estrategia metodológica propuesta en el proyecto PyrenEOS, que se basa en la identificación del cultivo más probable utilizando el algoritmo Random Forests. Como elemento diferenciador, se propone seleccionar la muestra de entrenamiento a partir de una selección de las declaraciones PAC según su NDVI. Además, se definen una serie de reglas para determinar el grado de incertidumbre en la clasificación y los criterios para categorizar cada recinto del mapa de verificación según un código de colores a modo de semáforo, en el que el verde indica recintos con declaración correcta, el rojo recintos con declaración dudosa y el naranja recintos con una incertidumbre alta en la clasificación. Esta estrategia de verificación se aplica a dos Comarcas Agrarias de Navarra, en una campaña agrícola para la que se contó con inspecciones de campo de aproximadamente el 7% de los recintos declarados. Los resultados de esta validación, con fiabilidades globales en la clasificación próximas al 80% cuando se considera el cultivo más probable predicho por el clasificador y al 90% cuando se consideran los dos cultivos más probables, ponen de manifiesto que es posible identificar los recintos correctamente declarados (recintos verdes) con una tasa de error inferior al 1%. Los recintos naranjas y rojos, que requerirán del análisis y juicio posterior de técnicos de inspección, suponen un porcentaje reducido de las declaraciones (~6% de los recintos) y concentran la mayoría de las declaraciones incorrectas.Publicación Obtención de coberturas del suelo agropecuarias en imágenes satelitales Sentinel-2 con la inyección de imágenes de dron usando Random Forest en Google Earth Engine(Universitat Politècnica de València, 2020-11-27) Ramírez, M.; Martínez, L.; Montilla, M.; Sarmiento, O.; Lasso, J.; Díaz, S.[ES] Para obtener información precisa sobre los cambios de la cubierta terrestre en el sector agrícola, proponemos un método de clasificación supervisada que integra las imágenes del satélite Sentinel-2 con las imágenes obtenidas de los Sistemas de Aeronaves Pilotadas a Distancia (RPAS, por sus siglas en inglés). La metodología se aplicó en la plataforma de Google Earth Engine. Inicialmente, la colección de imágenes de Sentinel-2 se integró en una sola imagen mediante un proceso de reducción de mediana. Posteriormente, se aplicó el método de fusión de imágenes de pansharpening con filtro de paso alto (HPF, por sus siglas en inglés) a las bandas espectrales térmicas para obtener una resolución espacial final de 10 m. Para realizar la integración de las dos fuentes de imágenes, la imagen del RPAS se normalizó utilizando un filtro de textura gaussiano de 5×5 y el píxel se re-muestreó a cinco veces su tamaño original. Este procedimiento se realizó de forma iterativa hasta alcanzar la resolución espacial de la imagen del Sentinel-2. Además, se añadieron a la clasificación los siguientes datos: los índices espectrales, calculados a partir de las bandas de Sentinel-2 y RPAS (por ejemplo, NDVI, NDWI, SIPI, GARI), la información altimétrica y las pendientes de la zona derivadas del MED SRTM. La clasificación supervisada se realizó utilizando la técnica de Random Forest (Machine Learning). La referencia de la semilla de la cubierta terrestre para realizar la clasificación fue capturada manualmente por un experto temático, luego, esta referencia fue distribuida en un 70% para el entrenamiento del algoritmo de Random Forest y en un 30% para validar la clasificación. Los resultados muestran que la incorporación de la imagen RPAS mejora los indicadores de precisión temática en un promedio del 3% en comparación con una clasificación realizada exclusivamente con imágenes de Sentinel-2.Publicación Deep learning para la clasificación de usos de suelo agrícola con Sentinel-2(Universitat Politècnica de València, 2020-11-27) Campos-Taberner, M.; García-Haro, F.J.; Martínez, B.; Gilabert, M.A.; Generalitat Valenciana; Universitat de València[ES] En el campo de la teledetección se ha producido recientemente un incremento del uso de técnicas de aprendizaje profundo (deep learning). Estos algoritmos se utilizan con éxito principalmente en la estimación de parámetros y en la clasificación de imágenes. Sin embargo, se han realizado pocos esfuerzos encaminados a su comprensión, lo que lleva a ejecutarlos como si fueran “cajas negras”. Este trabajo pretende evaluar el rendimiento y acercarnos al entendimiento de un algoritmo de aprendizaje profundo, basado en una red recurrente bidireccional de memoria corta a largo plazo (2-BiLSTM), a través de un ejemplo de clasificación de usos de suelo agrícola de la Comunidad Valenciana dentro del marco de trabajo de la política agraria común (PAC) a partir de series temporales de imágenes Sentinel-2. En concreto, se ha comparado con otros algoritmos como los árboles de decisión (DT), los k-vecinos más cercanos (k-NN), redes neuronales (NN), máquinas de soporte vectorial (SVM) y bosques aleatorios (RF) para evaluar su precisión. Se comprueba que su precisión (98,6% de acierto global) es superior a la del resto en todos los casos. Por otra parte, se ha indagado cómo actúa el clasificador en función del tiempo y de los predictores utilizados. Este análisis pone de manifiesto que, sobre el área de estudio, la información espectral y espacial derivada de las bandas del rojo e infrarrojo cercano, y las imágenes correspondientes a las fechas del período de verano, son la fuente de información más relevante utilizada por la red en la clasificación. Estos resultados abren la puerta a nuevos estudios en el ámbito de la explicabilidad de los resultados proporcionados por los algoritmos de aprendizaje profundo en aplicaciones de teledetección.Publicación The Copernicus EMS Validation service as a vector for improving the emergency mapping based on Sentinel data(Universitat Politècnica de València, 2020-11-27) Donezar-Hoyos, U.; Albizua-Huarte, L.; Amezketa-Lizarraga, E.; Barinagarrementeria-Arrese, I.; Ciriza, R.; de Blas-Corral, T.; Larrañaga-Urien, A.; Ros-Elso, F.; Tamés-Noriega, A.; Viñuales-Lasheras, M.; Broglia, M.; Steel, A.; Ameztoy, I.; Rufolo, P.[EN] The Copernicus Emergency Management Service (CEMS) is coordinated by the European Commission and “provides all actors involved in the management of natural disasters, man-made emergency situations, and humanitarian crises with timely and accurate geo-spatial information derived from satellite remote sensing and complemented by available in situ or open data sources”. It includes two components, Early Warning and Monitoring and Mapping. The latter provides on demand geo-spatial information derived from satellite imagery during all phases of the disaster management cycle. It includes 3 systems, Rapid Mapping (RM), Risk and Recovery Mapping (RRM), and a Validation Service. RM provides geospatial information immediately after a disaster to assess its impact; RRM in the prevention, preparation and reconstruction phases; and the Validation Service is in charge of validating and verifying the products generated by both, and of collecting and analyzing users’ feedback. The wide spectrum of activities framed in the Validation Service has allowed it to become a vector to improve the Mapping component through the testing of new methodologies, data input type, or approach for the creation of emergency cartography in the frame of the CEMS. The present paper introduces the main investigation lines based on Sentinel-1 and 2 for flood and fire monitoring that could be implemented in the CEMS services taking into consideration the characteristics of the Mapping component in terms of products to create and time constraints. The applicability of Sentinel-1 for flood monitoring based on the backscattering, the MultiTemporal Coherence (MTC), and dual polarization; and for burnt area delineation based on MTC was studied, while Sentinel-2 was used for burnt area delineation based on vegetation indices. Results indicate that proposed methodologies might be appropriate for the creation of crisis information products in large areas, due to the relative easy and fast implementation compared to classic photo interpretation, although further applicability analyses should be carried out.Publicación Monthly Deforestation Monitoring with Sentinel-1 Multi-temporal Signatures and InSAR Coherences(Universitat Politècnica de València, 2020-11-27) Pulella, A.; Sica, F.; Rizzoli, P.[EN] Sentinel-1 interferometric time-series allow for the accurate retrieval of the target’s temporal decorrelation and, therefore, the inversion of land cover information and its temporal monitoring. This paper describes the development of an observation scenario for monitoring monthly deforestation over the Amazon rainforest, which relies on the use of radar for overcoming the physical limitations of optical sensors caused by the presence of cloud coverage. Specifically, we implement a classification scheme that exploits multi-temporal SAR features, such as backscatter, spatial textures, and interferometric parameters, to map forested areas. Distinct forest maps are generated for consecutive months and further processed to detect deforestation phenomena and map clear-cuts evolution. The obtained results are validated by selecting cloud-free Sentinel-2 multispectral data on the selected area and acquired during the same observation time.Publicación Copernicus: the European Earth Observation programme(2020-11-27) Jutz, S.; Milagro-Pérez, M.P.[EN] The European Union-led Copernicus programme, born with the aim of developing space-based global environmental monitoring services to ensure a European autonomous capacity for Earth Observation, comprises a Space Component, Core Services, and In-situ measurements. The Space Component, coordinated by ESA, has seven Sentinel satellites in orbit, with further missions planned, and is complemented by contributing missions, in-situ sensors and numerical models, and delivers many terabytes of accurate climate and environmental data, free and open, every day to hundreds of thousands of users. This makes Copernicus the biggest provider of Earth Observation data in the world.