Revista de Teledetección - Núm. 44 (2015)https://riunet.upv.es:443/handle/10251/805532024-03-29T10:34:01Z2024-03-29T10:34:01ZDetermination of agricultural land use: incidence of atmospheric corrections and the implementation in multi-sensor and multi-temporal imagesWillington, E.Clemente, J. P.Bocco, M.https://riunet.upv.es:443/handle/10251/805602023-11-21T11:50:32Z2017-05-04T09:16:46ZDetermination of agricultural land use: incidence of atmospheric corrections and the implementation in multi-sensor and multi-temporal images
Willington, E.; Clemente, J. P.; Bocco, M.
[EN] Soil coverage and its modifications are critical variables in human-environmental sciences. Changes in land use are causes and consequences of climate change. This situation makes that detailed and updated information is needed for many applications. Remote sensing provides data of large areas periodically, so it becomes a useful input to soil classification. The objectives of this work were to determinate algorithm and images combination that produces the best results to classify agricultural land and, simultaneously, evaluate the need of making atmospheric corrections over them, when classifying multi-temporal/multi-sensor series. The two supervised classification algorithms used were neural networks and maximum likelihood. In the study area, agriculture is the main land use, predominantly summer crops, and the area sown with soybean, corn and sorghum account for over 90% of the total. Time series of Landsat 8 and SPOT 5 images were used, and 164 plots were registered to train and validate the models as ground truth. Maximum likelihood and neural networks models produce very good results when multi-temporal/multi-sensor series are used, with global accuracy between 79.17% to 90.14% and Kappa index between 60% to 82%. The radiometric correction at surface level did not improve the results when the reflectance was corrected at the top of the atmosphere. The time series that use images taken in more advanced phenological stages of crops produce better coverage classifications than time series that use images from early stages.; [ES] La cobertura del suelo y sus modificaciones son variables críticas para el desarrollo humano y el medio ambiente. Los cambios en el uso del suelo son causas y consecuencias del cambio climático. Estas situaciones hacen necesario contar con información detallada y actualizada. La teledetección proporciona datos de grandes áreas periódicamente, lo que hace que sea una fuente de datos importante para la clasificación de suelos. Los objetivos de este trabajo fueron determinar los algoritmos y la combinación de imágenes que producen los mejores resultados para clasificar tierras agrícolas y, simultáneamente, evaluar la necesidad de hacer correcciones atmosféricas sobre las mismas, al clasificar series multi-temporales y multi-sensor. Los dos algoritmos de clasificación supervisada utilizados fueron redes neuronales y máxima verosimilitud. En el área de estudio, la agricultura es el principal uso de la tierra, predominando cultivos de verano, y la superficie sembrada con soja, maíz y sorgo representa más del 90% del total. Se utilizaron series temporales de imágenes provenientes de Landsat 8 y SPOT 5, y 164 parcelas fueron registradas, como terreno, para entrenar y validar los modelos. Los algoritmos basados en máxima verosimilitud y en redes neuronales producen muy buenos resultados cuando se utilizan series multi-temporales e imágenes de varios sensores, con una precisión global entre 79,17% y 90,14% y un índice de Kappa entre el 60% y el 82%. La corrección radiométrica a nivel de superficie no mejoró los resultados obtenidos cuando se corrigieron reflectancias medidas al tope de la atmósfera. Las series temporales que utilizan imágenes tomadas sobre cultivos con estados fenológicos más avanzados producen mejores clasificaciones de cobertura que aquellas que utilizan imágenes de etapas tempranas
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2017-05-04T09:16:46ZCartography of flood hazard by overflowing rivers using hydraulic modeling and geographic information system: Oued El Harrach case (North of Algeria)Astite, S. W.Medjerab, A.Belabid, N.-E.El Mahmouhi, N.El Wartiti, M.Kemmou, S.https://riunet.upv.es:443/handle/10251/805592023-11-21T11:50:32Z2017-05-04T09:12:44ZCartography of flood hazard by overflowing rivers using hydraulic modeling and geographic information system: Oued El Harrach case (North of Algeria)
Astite, S. W.; Medjerab, A.; Belabid, N.-E.; El Mahmouhi, N.; El Wartiti, M.; Kemmou, S.
[EN] The aim of the present study is the management of flood risk through the use of cartography of flood hazards by overflowing rivers. This cartography is developed using modern simulation tools namely the hydraulic model (HECRAS) as well as the Geographic Information System (ArcGis). The study concerns Oued El Harrach (North of Algeria) surrounding area which has been subject to several floods causing significant human and material damage. This loss is a consequence of the use flood zones as habitats for people. This can be avoided in the future by use the mapping of the spatial extent of the flood hazard on the land of the Oued El Harrach. Hence the importance of the cartography developed in this study as an essential tool for decision makers in prevention, protection and management of flood risks.; [ES] El objeto de este estudio es la gestión del riesgo de inundaciones mediante el uso de cartografía de riesgo de inundaciones por ríos caudalosos. La cartografía se obtiene mediante aplicaciones de simulación modernas, como el modelo hidráulico (HEC- RAS) y la aplicación informática de Sistemas de Información Geográfica (SIG) ArcGis. El estudio se aplica en los alrededores de Oued El Harrach (norte de Argelia), objeto de varias inundaciones que han generado pérdidas humanas y materiales considerables. Estas pérdidas son consecuencia del uso de zonas inundables como zonas residenciales, pudiendo evitarse en el futuro en la zona de Oued El Harrach con la ayuda de cartografía del alcance espacial de los riesgos de inundación. Por ello la importancia de la cartografía desarrollada en este estudio como herramienta esencial para los gestores en prevención y protección en materia de riesgos de inundaciones
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2017-05-04T09:12:44ZAnalysis of cross-validation methods for robust retrieval of biophysical parametersPérez-Planells, Ll.Delegido, J.Rivera-Caicedo, J. P.Verrelst, J.https://riunet.upv.es:443/handle/10251/805582023-11-21T11:50:32Z2017-05-04T09:09:16ZAnalysis of cross-validation methods for robust retrieval of biophysical parameters
Pérez-Planells, Ll.; Delegido, J.; Rivera-Caicedo, J. P.; Verrelst, J.
[EN] Non-parametric regression methods are powerful statistical methods to retrieve biophysical parameters from remote sensing measurements. However, their performance can be affected by what has been presented during the training phase. To ensure robust retrievals, various cross-validation sub-sampling methods are often used, which allow to evaluate the model with subsets of the field dataset. Here, two types of cross-validation techniques were analyzed in the development of non-parametric regression models: hold-out and k-fold. Selected non-parametric linear regression methods were least squares Linear Regression (LR) and Partial Least Squares Regression (PLSR), and nonlinear methods were Kernel Ridge Regression (KRR) and Gaussian Process Regression (GPR). Cross-validation results showed that LR performed most unstable, while KRR and GPR led to more robust results. This work recommends using a nonlinear regression algorithm (e.g., KRR, GPR) in combination with a k-fold cross-validation technique with k=10 to realize robust retrievals.; [ES] Los métodos de regresión no paramétricos son una gran herramienta estadística para obtener parámetros biofísicos a partir de medidas realizadas mediante teledetección. Pero los resultados obtenidos se pueden ver afectados por los datos utilizados en la fase de entrenamiento del modelo. Para asegurarse de que los modelos son robustos, se hace uso de varias técnicas de validación cruzada. Estas técnicas permiten evaluar el modelo con subconjuntos de la base de datos de campo. Aquí, se evalúan dos tipos de validación cruzada en el desarrollo de modelos de regresión no paramétricos: hold-out y k-fold. Los métodos de regresión lineal seleccionados fueron: Linear Regression (LR) y Partial Least Squares Regression (PLSR). Y los métodos no lineales: Kernel Ridge Regression (KRR) y Gaussian Process Regression (GPR). Los resultados de la validación cruzada mostraron que LR ofrece los resultados más inestables, mientras KRR y GPR llevan a resultados más robustos. Este trabajo recomienda utilizar algoritmos de regresión no lineales (como KRR o GPR) combinando con la validación cruzada k-fold con un valor de k igual a 10 para hacer la estimación de una manera robusta
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2017-05-04T09:09:16Z2.5D images based on reflectance information for the interpretation of architectural heritageGarcía-Fernández, J.https://riunet.upv.es:443/handle/10251/805572023-11-21T11:50:32Z2017-05-04T09:04:47Z2.5D images based on reflectance information for the interpretation of architectural heritage
García-Fernández, J.
[EN] The evolution of the different documentation and renderization techniques has made substantial improvements in the representation and preservation of cultural heritage in the last 20 years. In the field of photogrammetry, Reflectance Transformation Images (RTI) for interactive representation of the geometric properties of surfaces, are an effective tool for the interpretation and preservation of cultural heritage. The need for specific light conditions and camera positions for RTI generation, have limited its application in the field of archaeology of architecture and urbanism, and has narrowed the application to small objects such as artifacts, sculptures, inscriptions, among others. This study proposes a new workflow that eliminates the dependence on external conditions and scale for representing surfaces of architectural heritage from RTI images. This workflow starts with the three-dimensional virtual reconstruction based on photogrammetric methods and concludes with the generation of 2.5D images based on RTI. The workflow will be demonstrated using a 2.5D representation of the interior topography of the ruins of the Castle Villagarcía de Campos in Spain in order to identify undocumented historical traces.; [ES] La evolución de las técnicas de documentación digital y renderizado ha supuesto un cambio sustancial en la representación y preservación del patrimonio cultural en los últimos 20 años. En el campo de la fotogrametría, las imágenes por transformación de reflectancia (RTI, del inglés Reflectance Transformation Imaging) para la representación interactiva de las propiedades geométricas de superficies, resultan una herramienta eficaz en tareas de interpretación y conservación del patrimonio cultural. La necesidad de unas condiciones de luces y posiciones de cámaras específicas para su generación, han limitado su aplicación en la arqueología de la arquitectura, ciñéndose a objetos de pequeñas dimensiones: artefactos, esculturas, inscripciones, entre otros. El presente estudio propone un nuevo flujo de trabajo que elimine la dependencia a las condiciones externas y la escala, para la interpretación morfológica del patrimonio arquitectónico desde imágenes RTI: partiendo de la reconstrucción virtual tridimensional de escenarios basados en métodos fotogramétricos hasta la generación de imágenes RTI. El flujo será demostrado mediante la representación 2.5D de la topografía interior de los vestigios del Castillo de Villagarcía de Campos en España, para la identificación de trazas históricas no documentadas
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2017-05-04T09:04:47ZUtilization of satellite images to study the thermal distribution in different soil covers in Bahia Blanca city (Argentina)Ferrelli, F.Bustos, M. L.Huamantinco-Cisneros, M. A.Piccolo, M. C.https://riunet.upv.es:443/handle/10251/805562023-11-21T11:50:32Z2017-05-04T09:01:05ZUtilization of satellite images to study the thermal distribution in different soil covers in Bahia Blanca city (Argentina)
Ferrelli, F.; Bustos, M. L.; Huamantinco-Cisneros, M. A.; Piccolo, M. C.
[EN] The study of the urban climate is relevant to increase the knowledge about the environment where live most of the world’s population. Cities have areas that include buildings, green spaces, un-vegetated soils, transit, among others. Currently, scientists are focusing on the effects of climate change in cities. There is a shortage of studies that analyze the thermal changes that occur in the inner city due to the densification of buildings. For these reasons, the aim of this study was to analyze the spatial distribution of Land Surface Temperature (LST) and its relation with different soil covers in Bahia Blanca city, Argentina. Satellite images from Landsat 5 TM and Landsat 7 ETM + were analyzed with singlechannel method. Besides, it was made a soil coverage map through visual interpretation of satellite images and it was validated with field trips. LST data were compared with each soil coverage. In downtown, the LST was heterogeneous and presented spatial variations according to the season and the shadows of the buildings. The maximum values of LST were localized in the periphery (45.1°C) and in urban very sparse (46°C) and the minimum in downtown (2°C). Each soil cover had minor fluctuations in the winter (>5°C) and higher in the summer (15 to 25°C).; [ES] El estudio del clima urbano es relevante para conocer el ambiente donde habita la mayor parte de la población. Las ciudades presentan sectores que incluyen estructuras edilicias, espacios verdes, suelos al descubierto, tránsito vehicular, necesidades calóricas de la ciudad y diferentes coberturas de sombras. Actualmente, el cambio climático y sus efectos sobre las ciudades son temas de gran interés científico. Son escasas las investigaciones que interpretan los cambios térmicos que se producen en el interior de las ciudades debido a la densificación de los edificios y como consecuencia de la variabilidad climática. Por tal motivo, el objetivo de este trabajo fue analizar el comportamiento de la Temperatura de Superficie Terrestre (TST) y su relación con las distintas coberturas del suelo en la ciudad de Bahía Blanca, Argentina. Para ello, se analizaron imágenes satelitales Landsat 5 TM y 7 ETM+ con el método monocanal. Además, se realizó un mapa de coberturas del suelo mediante interpretación visual de imágenes satelitales validado por intervención empírica. Posteriormente, se relacionaron los datos de TST con las coberturas del suelo. En el centro de la ciudad, la TST presentó variaciones espaciales heterogéneas según las estaciones del año y las sombras generadas por los edificios. Los mayores valores de TST se localizaron en la periferia (45,1°C) y en urbano muy disperso (46°C) y el menor en el centro de la ciudad (2°C). Las distintas coberturas del suelo generaron menores fluctuaciones de TST en invierno (>5°C) y las mayores en verano (entre 15 y 25°C).
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2017-05-04T09:01:05ZASTER L1B satellite data applied to geothermal in CubaGonzález-Acosta, V.Torres-Zafra, J. L.González-Rodríguez, E. M.https://riunet.upv.es:443/handle/10251/805552023-11-21T11:50:32Z2017-05-04T08:58:01ZASTER L1B satellite data applied to geothermal in Cuba
González-Acosta, V.; Torres-Zafra, J. L.; González-Rodríguez, E. M.
[EN] The 83 ASTER L1B thermal channels of Cuban territorial scenes, from 2000 to 2008 years, selected and processed with geothermal aims showed almost 50% of cloudy coverage. The vortex coordinated as well as other data from such metadata facilitated completing the designed database. From a preliminary mosaic with the images existent these were subsequently processed in order to obtain temperature images. Such images were then integrated into another mosaic with a suitable reclassification resulting in 11 classes with 3°C each. This allowed delimitating those anomalous zones where the greater distribution of pixels oscillated from 25°C to 37°C, and the cloudy coverage temperature aroused up to 20°C approximately. In the resulting temperature map, 69 polygons were a priori delimitated and categorized, as for their perspective and the temperature value above 40°C. These polygons were later overlapped to Google Earth images with the aim to identify those from anthropogenic origins. Finally it was obtained an estimation of the temperature value of the surface coverage of the national territory as well as the understanding of that the eastern zone is the most perspective. This is an experimental application, using satellite images ASTER L1B with geothermic purpose.; [ES] Se seleccionaron y procesaron, para fines geotérmicos, 83 escenas de las bandas termales pertenecientes al canal térmico del sensor ASTER L1B, de los años 2000 a 2008, con un cubrimiento nuboso de casi un 50%. Las coordenadas de los vértices de las imágenes, así como otros datos provenientes de sus metadatos, ayudaron al completamiento de la base de datos diseñada. Se preparó un mosaico preliminar a partir de las imágenes existentes en el país. Las nuevas imágenes, con valor de temperatura, fueron georreferenciadas según el sistema de coordenadas nacional Cuba Norte y se unificaron en otro mosaico para dicha variable. Como resultado, se establecieron 11 clases, divididas aleatoriamente cada 3°C, que ayudaron a delimitar las zonas anómalas donde la mayor distribución de píxeles oscila entre 25°C-37°C; la temperatura de la cobertura nubosa llegó hasta 20°C, aproximadamente. Sobre la imagen clasificada se definieron 69 polígonos, según su grado de perspectividad y con valor de temperatura superior a 40°C, lo cual se corresponde con la baja entalpía (25°C-100°C) que es la de mayor probabilidad en el país. Las imágenes obtenidas fueron superpuestas sobre la del Google Earth, con el fin de discernir la relación entre la cobertura terrestre y su origen antropogénico. Finalmente, se obtuvo una estimación del valor de temperatura de la cobertura terrestre del territorio nacional, lo que permitió definir que la zona oriental es la más perspectiva. Este trabajo constituye una aplicación experimental de las imágenes satelitales ASTER L1B con fines geotérmicos.
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2017-05-04T08:58:01ZUrban expansión of the Valencia Metropolitan Area during the period 1984-2011 from Landsat TM and ETM+ imageryFernández-Gimeno, L.López-García, M. J.https://riunet.upv.es:443/handle/10251/805542023-11-21T11:50:32Z2017-05-04T08:55:01ZUrban expansión of the Valencia Metropolitan Area during the period 1984-2011 from Landsat TM and ETM+ imagery
Fernández-Gimeno, L.; López-García, M. J.
[EN] The accelerated urban expansion produced in large metropolitan areas such as Valencia Metropolitan Area in recent decades has important environmental impacts including “soil sealing” and the loss of valuable natural areas. The aim of this paper is to analyze the evolution of artificial soil in the Metropolitan Area of Valencia (AMV) between 1984-2011 using Landsat TM and ETM+ images, that have been validated from SIOSE data with larger spatial resolution. Results point out, with an accuracy of 71%, that artificial surface raised in 8000 ha which represents an increase of 10% for sealing soil and 34% of the whole land covers of the AMV.; [ES] La expansión urbana acelerada producida en décadas recientes en las grandes áreas metropolitanas como Valencia conlleva importantes impactos ambientales, entre ellos la impermeabilización o “sellado antropogénico” del suelo y la pérdida de espacios naturales de gran valor paisajístico. Este trabajo analiza la evolución de la cobertura artificial en el Área Metropolitana de Valencia (AMV) en el periodo 1984-2011 a partir de imágenes Landsat TM y ETM+, validadas a partir de datos SIOSE de mayor resolución espacial. Los resultados muestran, con una precisión del 71%, un aumento de la superficie artificial en el AMV de 8000 ha en dicho periodo, lo que supone un incremento del 10% del suelo sellado que representa globalmente el 34% del AMV
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2017-05-04T08:55:01Z