Tesis sobre el tema "Multi-temporal Data Analysi"
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KHALIQ, ALEEM. "Advancements in Multi-temporal Remote Sensing Data Analysis Techniques for Precision Agriculture". Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2020. http://hdl.handle.net/11583/2839838.
Texto completoMARZI, DAVID. "Analysis of multi-temporal spaceborne Earth observation data to map selected land cover classes". Doctoral thesis, Università degli studi di Pavia, 2023. https://hdl.handle.net/11571/1470898.
Texto completoNowadays, the need for reliable, timely, high-resolution land cover maps is more than urgent if large-scale environmental problems are to be tackled effectively. Many different contexts would in fact benefit from such products, such as climate change, desertification, arctic greening, deforestation, urbanization, soil erosion, forest monitoring, conservation of biodiversity, urban area management, water resources management, agriculture, food security and many others. Due to the fact that the involved variables tend to change very rapidly in time and space, the availability of frequent and good quality global land cover products raises great interest. Several regional/global thematic and land cover maps have been delivered and other are expected, but they often do not meet the specific requirements of various applications; this is mainly due to the fact that all the existing products have been generated from different satellite sensors (optical, radar or both), different sampling strategies, different types of mapped land cover types, different validation protocols, etc. Moreover, the spatial and/or temporal resolution of these products is often insufficient for some applications. In this thesis work, we investigated how to leverage multitemporal optical and SAR data to characterize a very small set of classes rather than a full range of land cover types. Our work focuses on vegetation (including tree species, grasslands, shrublands and others), water bodies (including lakes, seas, rivers and others) and organic croplands (specifically, organic farming practices). Regarding vegetation, the technical literature offers numerous well-established methodologies aimed at mapping vegetated land covers. On the contrary, approaches that use SAR sensors as the main source of data are definitely more scarce. For this reason, part of this thesis work will be devoted to analyze the potential of multitemporal SAR data to characterize several types of natural vegetation. Regarding mapping of water bodies, the scientific literature provides several solutions based on optical and SAR data. However, almost all the analyzed methodologies have some limitations, mainly related to lack of automatism, impossibility to use the proposed method in other regions of interest, relatively low spatial resolution and others. Given the climate change community's need for timely information on the status of water bodies at the global level regardless of weather conditions, in this thesis a methodology aimed at mapping water bodies using sequences of SAR data, that is able to overcome the most severe limitations of the existing methodologies, is proposed. Finally, to characterize organic farmland, several aspects must be detected and monitored, including weed-killer operations, fertilization activities and tillage techniques. To do so, both multitemporal optical and SAR data are exploited to build small detection blocks, that will be part of a more complex organic farming monitoring system aimed at improving transparency and traceability within the organic food supply chain. In general, results showed that SAR and multispectral time series can be successfully employed to classify these land cover types.
D'AMATO, VINCENZO STEFANO. "Deep Multi Temporal Scale Networks for Human Motion Analysis". Doctoral thesis, Università degli studi di Genova, 2023. https://hdl.handle.net/11567/1104759.
Texto completoJiang, Huijing. "Statistical computation and inference for functional data analysis". Diss., Georgia Institute of Technology, 2010. http://hdl.handle.net/1853/37087.
Texto completoKorting, Thales Sehn. "GeoDMA: a toolbox integrating data mining with object-based and multi-temporal analysis of satellite remotely sensed imagery". Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), 2012. http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2012/07.31.18.22.
Texto completoThe deployment of a new generation of sensors over the last 20 years has made satellite remotely sensed imagery a very important source of spatial data available for environmental studies of large-scale geographic phenomena. The variety of spatial, temporal and spectral resolutions for remote sensing images is large, ranging from panchromatic images to polarimetric radar images. Despite the great experience in image data gathering and distribution and a diversity of image processing and analysis toolboxes, it is still difficult to find image analysis systems that provide a straightforward fully integrated environment to transform multi-temporal and multiresolution satellite image data into meaningful information. Taking this into account, the contribution of this thesis is two-fold. Firstly, we propose and implement a new toolbox, developed under the Free and Open Source Software (FOSS) foundation, for integrating remote sensing imagery analysis methods with data mining techniques producing a user-centered, extensible, rich computational environment for information extraction and knowledge discovery over large geographic databases. The toolbox is called GeoDMA - Geographic Data Mining Analyst. It integrates techniques of segmentation, feature extraction, feature selection, classification, landscape metrics and multi-temporal methods for change detection and analysis with decision-tree based strategies adapted for spatial data mining. It gathers remotely sensed imagery with other geographic data types using access to local or remote databases. GeoDMA provides simulation methods to assess the accuracy of process mo dels as well as tools for spatio-temporal analysis, including a visualization scheme for temporal profiles that helps users to describe patterns in cyclic events. Secondly, we develop a new approach for analyzing spatio-temporal data based on a polar coordinates transformation that allows creating a new set of features which improves the classification accuracy of multi-temporal image databases. As GeoDMA was built on top of Terra View GIS, thematic maps and other results can be produced rapidly, taking advantage of the basic GIS functionalities. To demonstrate the features of GeoDMA toolbox, five (5) case studies, applied in contexts of land use and land cover change, were carried out in different application domains. Evaluations of these experiments pointed out that the GeoDMA toolbox achieved results with a level of integration, from a user perspective, that could not be found elsewhere.
Marshall, Michael Scott. "Slope Failure Detection through Multi-temporal Lidar Data and Geotechnical Soils Analysis of the Deep-Seated Madrone Landslide, Coast Range, Oregon". PDXScholar, 2016. https://pdxscholar.library.pdx.edu/open_access_etds/2656.
Texto completoFofonov, Alexey [Verfasser], Lars [Akademischer Betreuer] [Gutachter] Linsen, Peter [Gutachter] Baumann y Rüdiger [Gutachter] Westermann. "Visual Analysis of Multi-run Spatio-temporal Simulation Data / Alexey Fofonov. Betreuer: Lars Linsen. Gutachter: Lars Linsen ; Peter Baumann ; Rüdiger Westermann". Bremen : IRC-Library, Information Resource Center der Jacobs University Bremen, 2016. http://d-nb.info/1101939915/34.
Texto completoVijay, Saurabh [Verfasser] y Matthias Holger [Gutachter] Braun. "Changes of mountain glaciers on different time scales − a multi-temporal remote sensing data analysis / Saurabh Vijay ; Gutachter: Matthias Holger Braun". Erlangen : Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), 2017. http://d-nb.info/1142002349/34.
Texto completoBiro, Turk Khalid Guma. "Geovisualisation of Multi-Temporal Satellite Data for Landuse/Landcover Change Analysis and its Impacts on Soil Properties in Gadarif Region, Sudan". Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2012. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-83390.
Texto completoMehrere Jahrzehnte intensiven Trockenfeldbaus in der Region von Gadarif, welche sich im östlichen Teil des Sudans befindet, führten hauptsächlich aufgrund von landwirtschaftlicher Expansion, politischen Beschlüssen der Regierung und Naturkatastrophen wie Trockenheit zu einer raschen Veränderung der Landnutzung und Landbedeckung. Das wesentliche Ziel dieser Dissertation war es, die Degradation des Landes, sowie die Auswirkungen von landwirtschaftlicher Expansion auf die Landbedeckung, den Boden und den Pflanzenbau im Untersuchungsgebiet, welches Teile der afrikanischen Sahelzone beinhaltet, abzuschätzen. Zur Analyse und Beobachtung der Veränderungen der Landnutzung und Landbedeckung wurden multi-temporale Landsat-Daten der Jahre 1979, 1989 und 1999 sowie ASTER-Daten aus dem Jahr 2009 genutzt, welche eine Fläche von schätzungsweise 1200 km² abdecken. Um Veränderungen von Landnutzung und Landbedeckung aus Satellitenbilddaten zu bestimmen, wurde ein auf Post-Klassifikation basierendes Vergleichsverfahren angewandt. Sechs Landnutzungs- und Landbedeckungsklassen, welche die Namen bewirtschaftetes Land, brach liegendes Land, Waldgebiet, Ödland, besiedeltes Land und Wasserfläche tragen, wurden während des Klassifikationsprozesses bestimmt. Für die vier Aufnahmezeitpunkte der Satellitendaten lag die allgemeine Klassifikationsgenauigkeit zwischen 86 % und 92 %. Während des dreißigjährigen Untersuchungszeitraums fand eine beträchtliche Veränderung der Landnutzungs- und Landbedeckungsstruktur statt. Bewirtschaftete Flächen nahmen in ihrem Anteil signifikant zu und bedeckten innerhalb des Zeitraums von 1979 bis 2009 81 % der früheren Waldgebiete. Der Anteil von brach liegendem Land nahm lediglich während des Zeitraums von 1989 bis 1999 zu. Besiedelte Gebiete breiteten sich über die drei Jahrzehnte kontinuierlich aus und wuchsen innerhalb des Zeitraums von 1979 bis 1989 um eine Fläche von 23 km², sowie um 21 km² zwischen 1989 und 1999 und um 27 km² in dem Zeitabschnitt 1999 – 2009. Eine detaillierte Karte zur Landnutzung und Landbedeckung des Untersuchungsgebiets wurde mittels der Nutzung dual polarisierter (HH und HV) TerraSAR-X Daten aus dem Jahr 2009 erzeugt. Die verschiedenen Landnutzungen und Landbedeckungen im Beobachtungsgelände wurden durch die Anwendung eines objektorientierten Klassifikationsansatzes analysiert. Um Bildobjekte zu erzeugen, wurde für diesen Zweck die auf einer mehrfachen Auflösung basierende Segmentierung der Software Definiens genutzt. Das Werkzeug Feature Space Optimisation wurde für die Optimierung der Attribute der TerraSAR-X Bilder angewandt, damit eine ideale Unterscheidungsfähigkeit entlang der Klassen für die Kartierung der Landnutzungen und Landbedeckungen erreicht werden kann. Zusätzlich zu jenen Klassen, welche mittels optischer Daten abgeleitet wurden, ergaben sich aus SAR-Daten noch die nachfolgenden Landnutzungen und Landbedeckungen: Abgeerntetes Land, Fels, Besiedlung 1 (Gebäude mit landestypischer Bedachung) und Besiedlung 2 (Gebäude mit Betondach). Die Koeffizienten der Rückstreuung entlang der Polarisationen HH und HV waren für einige Klassen unterschiedlich. Der günstigste Trennungsabstand der getesteten spektralen, formgebenden und texturalen Features ergab verschiedene Abweichungen zwischen den bestimmten Klassen der Landnutzung und Landbedeckung. Die Klassifikationsmaßnahmen ergaben eine Gesamtgenauigkeit von 84 % mit einem Kappa-Wert von 0.82. Genauigkeitsunterschiede entlang der Klassen wurden minimal gehalten. Seit über sechs Jahrzehnten wird in der Region Gadarif maschinenbetriebener Trockenfeldbau ausgeübt. In Folge dessen fand eine beträchtliche Abholzung und Überweidung sowie eine schwerwiegende Bodendegradation aufgrund des stetigen konventionellen Feldbaus statt. Um die Auswirkungen der Veränderung von Landnutzung und Landbedeckung auf die ausgewählten Bodenbeschaffenheiten auszuwerten, wurden drei Haupttypen der Landnutzung und Landbedeckung für die weitere Untersuchung ausgewählt: Bewirtschaftetes Land, brach liegendes Land, und Waldgebiet. Zusätzlich zu den Referenzbodenprofilen wurden außerdem für jeden Landnutzungs- und Landbedeckungstyp auf je zehn Probeflächen Bodenproben in zwei Tiefen entnommen. Bei diesen Bodenproben wurden zahlreiche Bodeneigenschaften analysiert, wie etwa Textur, Bodendichte (BD), organischer Materialgehalt (OM), pH-Wert des Bodens, elektrische Leitfähigkeit (EC), Adsorptionsgeschwindigkeit von Natrium (SoAR), Phosphorgehalt (P) sowie Kaliumgehalt (K). Labortests ergaben, dass die Bodeneigenschaften signifikant durch die Veränderungen der Landnutzung und Landbedeckung beeinflusst werden. Innerhalb der verschiedenen Landnutzungs- und Landbedeckungstypen variierte der Tongehalt in den Deckschichten (0 – 5 cm und 5 – 15 cm) zwischen 59 % und 65 %, wohin gegen sich die Lehmanteile von 27 % bis 37 % bewegten. Bodendichte, organischer Materialgehalt und Phosphorgehalt zeigten signifikant unterschiedliche Werte bei den drei Typen der Landnutzung und Landbedeckung (p < 0.05). Der pH-Wert des Bodens war signifikant verschieden zwischen bewirtschaftetem Land und Waldgebiet zum einen, und zwischen brach liegendem Land und Waldgebiet zum anderen. Die Werte der elektrischen Leitfähigkeit und der Adsorptionsgeschwindigkeit von Natrium bei brach liegendem Land erwiesen sich als maßgeblich verschieden zu jenen von Waldgebieten (p < 0.05). Auf dem Trockenland-Vertisolboden der Region Gadarif im Sudan wurde mehr als ein Drittel der nationalen Hirseproduktion erwirtschaftet – dem Haupternährungserzeugnis des Landes. Bodenverdichtung erwies sich als eines der weltweiten Hauptprobleme für den Pflanzenbau. Bodenfestigkeit und Versickerungsrate sind wichtige Variabeln, um Bodenprozesse verstehen und vorhersagen zu können. Die Auswirkungen der drei verschiedenen Landnutzungssysteme (bewirtschaftetes Land, brach liegendes Land und Waldgebiet) auf die Bodenverdichtung und Versickerungsrate wurden an zwei Standorten im Beobachtungsgebiet untersucht. Standort 1 ist der ältere der beiden. Der Widerstand der Bodenpenetration (SPR) wurde in drei Tiefen durch eine manuell angewandte Rammsonde gemessen. Mittels der Nutzung eines Doppelring-Infiltrometers ist die Versickerungsrate im Feld gemessen worden. Im Anschluss an die Probenentnahme mittels Rammsonden wurden Bodenproben gesammelt, um jene Variabeln bestimmen zu können, welche den Widerstand der Bodenpenetration sowie der Versickerungsrate im Vergleich zur Partikelgröße, zur trockenen Bodendichte, zum volumetrischen Feuchtigkeitsgehalt (VMC) und zum organischen Karbongehalt (OC) beeinflussen. Für jeden Landnutzungstypen wurden Feldmessungen durchgeführt und Bodenproben entnommen. Die gemessenen Daten der Versickerungsrate wurden in das Kostiakov-Modell eingespeist, um die gesamte Bodenwasserversickerung vorhersagen zu können. Die Bodenverdichtung bei bewirtschaftetem Land war 65 % stärker als bei Waldgebiet. Für Waldgebietsflächen wurde eine Zunahme der Versickerungsrate um 87 % verglichen mit bewirtschaftetem Land und um 74 % im Vergleich zu brach liegendem Land aufgezeigt. Beide Untersuchungsstandorte zeigten eine Zunahme in der trockenen Bodendichte für den Fall, dass der Widerstand der Bodenpenetration zunimmt, während der volumetrische Feuchtigkeitsgehalt mit zunehmendem Bodenpenetrationswiderstand abnimmt. Ebenso wurde beobachtet, dass ein geringer organischer Karbongehalt in Verbindung zu hohen Widerstandswerten der Bodenpenetration steht. Bei Standort 1 passte der durchschnittliche Bestimmungskoeffizient (R²) der Versickerungsrate zum Kostiakov-Modell mit den Werten 0.65 für bewirtschaftetes Land, 0.73 für brach liegendes Land und 0.84 für Waldgebiet. Für Standort 2 indessen ergaben die Werte 0.63, 0.76 und 0.78. Landwirtschaft, die in vielen Formen ausgeübt wird, ist die Haupttätigkeit in der Region Gadarif, und geht mit verschiedenartigsten Umweltauswirkungen und Konsequenzen einher. Kontinuierliche Feldbestellung des bewirtschafteten Landes, verbunden mit ungeeigneter Bodenbewirtschaftung, hat sich seit jenem Zeitpunkt, als sich die Landnutzung von Waldgebiet zu bewirtschaftetem und brach liegendem Land änderte, zu Bodenschädigung geführt. Daher muss die Entwicklung nachhaltiger Landnutzungspraktiken beim Trockenfeldbau im Untersuchungsgebiet verbessert werden, damit in Zukunft der Umfang der Bodendegradation verringert werden kann
Sivertun, Åke. "Geographical Information Systems (GIS) as a tool for analysis and communications of multidimensional data". Doctoral thesis, Umeå universitet, Institutionen för geografi och ekonomisk historia, 1993. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-100703.
Texto completoDiss. (sammanfattning) Umeå : Umeå universitet, 1993, härtill 6 uppsatser.
digitalisering@umu
Biro, Turk Khalid Guma Verfasser], Manfred [Akademischer Betreuer] Buchroithner, Franz [Akademischer Betreuer] [Makeschin y Volker [Akademischer Betreuer] Hochschild. "Geovisualisation of Multi-Temporal Satellite Data for Landuse/Landcover Change Analysis and its Impacts on Soil Properties in Gadarif Region, Sudan / Khalid Guma Biro Turk. Gutachter: Manfred Buchroithner ; Volker Hochschild ; Franz Makeschin. Betreuer: Manfred Buchroithner ; Franz Makeschin". Dresden : Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2012. http://d-nb.info/1068442387/34.
Texto completoChen, Xi. "Learning with Sparcity: Structures, Optimization and Applications". Research Showcase @ CMU, 2013. http://repository.cmu.edu/dissertations/228.
Texto completoTeng, Sin Yong. "Intelligent Energy-Savings and Process Improvement Strategies in Energy-Intensive Industries". Doctoral thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2020. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-433427.
Texto completoPádua, Luís Filipe Machado. "Automatic analysis of UAS-based multi-temporal data as support to a precision agroforestry management system". Doctoral thesis, 2021. http://hdl.handle.net/10348/10417.
Texto completoForest and agriculture ecosystems are prone to disturbances caused by human action or natural effects. For instance, climate change is projected to be a key influence on vegetation across the globe. Regarding agriculture, primary climate vectors with a significant impact include temperature, moisture stress, and radiation. Within this context, it is of foremost importance to monitor crops along time, as well as to detect pests, diseases, assess and control irrigation demands. Regular monitoring activities will enable timely measures that may trigger field interventions that are used to preserve health status of crops, achieving both time and economic gains, while assuring a more sustainable activity. Within this scope, precision agriculture (PA) techniques appear as an effective alternative to the traditional agronomy practices. In fact, the technological advances that promote PA are able to enhance support when making decisions, resulting in agronomical processes upgraded by employing site or plant specific management operations. In this regard, the capabilities of unmanned aerial vehicles (UAVs) to provide flexible, efficient, non-destructive, and non-invasive means of acquiring data on agricultural crops and the various agro-environmental factors of the parcel, can be used for PA applications. The high- temporal, radiometric and spatial resolutions achieved by UAV-based aerial imagery make possible to foresee new and important advances in PA practices. In this study it is presented the development of a management support system for the agriculture and forestry sectors, based on the analysis of multi-temporal data obtained through different sensors coupled to UAVs. With a continuous monitoring, it is intended to monitor the vegetative development and to identify, in an early and (semi)automatic way, potential issues, allowing their localized mitigation, through methodologies and algorithms developed for this purpose. To meet these main objectives, two important agricultural crops from the region of Trás-osMontes and Alto Douro (Portugal) economy, were identified: the grapevine (Vitis vinifera L.); and the European chestnut (Castanea Sativa Mill.). Both of these crops have a high socioeconomic relevance for the population of this region and represent an important share of national production. Thus, the work is divided into two parts, one focuses on monitoring chestnut stands and the other focuses on vineyards. The several differences among these two species in the planting typology and their geometry, make the approaches to each of the sectors also different. However, this fact will allow the adaptation of the proposed methodologies to almost all agricultural species, regardless of the type and the way they are arranged, in a grid or in rows. Although there are several approaches to detect and monitor vegetation through aerial imagery, most of them remain dependent of manual extraction of vegetation parameters. This work presents automatic methods that allow—with none or few parametrization—the individual detection of the trees/grapevines and their multi-temporal analysis. The approach for tree detection was applied to several chestnut stands, allowing the automatic estimation of several parameters, such as the number of trees, the canopy coverage, tree height, and crown diameter. A novel methodology that enables the identification of phytosanitary issues from multitemporal analysis of chestnut stands, using UAV-based multispectral imagery, was also developed and it is presented in this thesis. This approach not only allows the absence or presence of phytosanitary issues but also the identification and the classification of biotic or abiotic factors affecting the trees. The developed methodology proved to be effective in automatically detecting and classifying phytosanitary issues in chestnut trees throughout the growing season. Likewise, methods to automatically estimate and extract grapevine vegetation parameters are also proposed. A full pipeline for vineyards management was developed. First, a methodology able to differentiate grapevine canopy between inter-row vegetation cover and soil, and to identify independent vine row was built. Then, the outputs were provided but the former methods were used to create a multi-temporal data analysis of vineyards, enabling the monitoring of vegetation dynamics of a given vineyard plot along the growing season. This way, areas with canopy management operation needs, and with different vigour levels, are identified. The approaches proposed enable to fully exploit the advantages offered from the UAV-based multi-sensor data (RGB, multispectral and thermal infrared), by performing multitemporal analysis of vineyards both at the plot and at the plant scales. Individual grapevine detection permits the estimation of geometrical and biophysical parameters, as well as missing grapevine plants. Thus, the developed methodologies proved to be very effective and can be used in a single epoch, analyzing the data from one individual flight campaign to estimate different parameters (depending on the used sensors), both at parcel-level and at the plant-level. In terms of agricultural plot, the canopy coverage, the estimation of the number of trees/grapevines, and the estimation of other vegetation and bare soil can be reached, as well as mean values of the species under analysis. Regarding the plant-level monitoring, geometrical and biophysical parameters as height, canopy volume, crown diameter, temperature and vegetation indices that correlate with yield, biomass, leaf density and phytosanitary issues are also possible to estimate. Combining data from different flight campaigns, allows a multi-temporal analysis to be performed. Moreover, this multi-temporal analysis can be carried out over a single vegetative cycle and/or over different agricultural years, allowing, in any case, to obtain important management information. Hence, the original methods presented in this work have shown to be effective and have proved that their potential goes beyond vegetation detection, since they can be employed in an operational routine for the automatic monitoring of vineyard plots and chestnut stands. Thus, this work can be seen as an important contribution towards the substitution of time-consuming and costly field campaigns for managing plantations in a quicker and more sustainable way.
Li, Chien-Hsien y 黎建賢. "The Beach Topographic Change Analysis Using Multi-temporal UAV-based Terrain Data". Thesis, 2019. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/uby927.
Texto completo國立臺灣海洋大學
河海工程學系
107
Coastal areas are highly variable and fragile, and are susceptible to natural or human factors, resulting in changes in topography and geomorphology. Therefore, rapid mastery and long-term accumulation of topographic information are important for exploring terrain change mechanisms. In recent years, with the advancement of the UAV photogrammetry algorithm, it is possible to rapidly produce a high-precision, high-resolution numerical surface model, which can compensate for the mobility of the general-station theodolite on the coast monitoring and consumes a large labor cost. In this study, by applying the monitoring data of the UAV for many periods, the image feature points are matched by the aerial photogrammetry image technology and the aerial triangulation method to obtain the relative soil sandographic point, and the virtualized base station is used for the networked real-time dynamic positioning. The ground control point measurement coordinates are used to obtain the actual coordinates of the earth and sand to obtain the actual earth sand topographic points, and then compare the image matching point cloud with the direct measurement results. It is known that the volume change of the intrusion and the relationship between the coastal power and the spatial distribution of the intrusion are integrated through the geographic information system. The results of the topographic changes in Yancheng Beach for many periods show that the variation of the 0m line from May 20th to May 2019 in Yancheng Beach is between -24.82 and 24.49 meters, and the weekly change rate is between -3.05 and 1.29. Between m/week. The results of this study show that the application of UAV imaging technology can improve the efficiency of traditional manual sampling and reduce the cost of using indirect measurement observations. It can reduce the error in measurement and save the cost of field measurement. It can help to understand the changes of coastal terrain through multi-period topographic data. Characteristics, in a short period of time to understand the changes in terrain caused by waves, currents, tides and other seas, the spatial differences in the spatial changes.
Dorjsuren, Munkhzul y 孟可竹. "Multi-Temporal MODIS Data Analysis for Integrated Drought Severity Index (IDSI) over Mongolia". Thesis, 2017. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/tvh336.
Texto completo國立中央大學
太空科學研究所
105
Drought indices can be used to evaluate drought detection using meteorological measurements data of the temperature and precipitation. Moreover, the satellite-based data provides spatial and temporal patterns for the regional-scale drought occurrences. This dissertation is to investigate the drought detection in relation to climatic condition over Mongolia by using satellite remote sensing imagery, which was acquired by the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). The drought index was evaluated from the MODIS data acquired during May to August from 2000 to 2013 using the Drought Severity Index-2 (DSI2) and Integrated Drought Severity Index (IDSI) methods. These indices were empirically calculated by standardized characteristics of the MODIS two-band Enhanced Vegetation Index (EVI2), Land Surface Temperature (LST), Evapotranspiration (ET), and Potential Evapotranspiration (PET) data. DSI is based on the monthly standardized ET/PET ratio and EVI2 index. The modification of DSI2, IDSI was calculated by standardization of the sum of separately monthly standardized ET/PET ratio and EVI2/LST ratio. Consequently, the ratio between EVI2 and LST was calculated by parameter features and integrated into the DSI2. In addition, fourteen-year summer monthly data for air temperature, precipitation, and soil moisture content of in-situ measurements data from the meteorological and agricultural stations were analyzed. The climatological variables anomaly of in situ measurements was also calculated by standardized anomaly to compare to the DSI2 and IDSI at the eighteen stations. The multi-temporal of all MODIS data were processed using supervised classification. A standardized anomaly method was also calculated by both MODIS and in situ measurement data. Therefore, the linear spectral mixture analysis (LSMA) and the threshold value of change vector analysis (CVA) were used for drought-indices classes. A statistical analysis and Pearson correlation coefficients (r) for the DSI2 versus the climatological anomaly and the IDSI versus the climatological anomaly were computed for the study period. From the standardized anomaly analysis of in situ measurements, it was shown that the wettest years were 2003 and 2011–2013, while the driest years were 2001, 2002, 2007, and 2009; the rest of the years were normal years. Generally speaking, dry weather implies lower rainfall and higher temperature, so that drought occurred in the years 2002 and 2007. By contrast, wet weather accompanies higher precipitation and lower temperature, such as the years 2003, 2012, and 2013. For the improvement of the parameters of DSI that is the ratio between MODIS EVI2 and LST, the results showed that the vegetation-temperature feature space was well-defined. This indicated a wide range of surface wetness and drought in the study area. The validation results of EVI2/LST ratio were carried out by comparing EVI2/LST values with monthly rainfall throughout the study area. The comparison results were revealed with good agreement and sensitivity between EVI2/LST ratio and rainfall data. Moreover, ET/PET ratio results found that the relationship between the ET/PET ratio and precipitation has a similar variation in different conditions. It is indicating that the ET/PET ratio reveals a good parameter for detecting wet and drought conditions. The comparison results between DSI2 and IDSI demonstrated that the IDSI gave slightly better classification results than the DSI2. The modification of DSI2 results was found that IDSI dynamics revealed the spatiotemporal occurrence of dry (2001, 2002, 2007 and 2009) and wet (2003 and 2011–2013) periods as shown in time series analysis of in situ measurements. From a detailed spatial analysis of IDSI dynamics, it was found that the wettest and drought occurred in 2003 and 2007 and occupied the largest region of the study area by about 60% and 67% as compared to other years. The relationships between remotely sensed and in situ based data indicated that the correlation for IDSI versus climatological anomaly is higher than DSI2 versus climatological anomaly. Correlation coefficients obtained over the eighteen measurement stations between the IDSI and climatological anomaly (r = 0.84) show a good agreement between the satellite-derived and measured anomalies. This dissertation has demonstrated merits of using MODIS data for studying drought variability in relation to climatic characteristics, and is important for drought monitoring in agricultural management and development, and one of an input parameter for drought.
Chen, Hui-Peng y 陳慧鵬. "The Topographic Change Analysis Using Multi-Temporal Airborne LiDAR Data : A Turtle Island Case". Thesis, 2014. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/65872956289936798895.
Texto completo明新科技大學
土木工程與環境資源管理系碩士班
102
To obtain a large area of high resolution digital elevation model (DEM) in a short period of time by using LiDAR systems are nowadays largely used for quantitative analyses and modeling in geology, coastal erosion, and geomorphology. High-quality DEMs are required for the accurate morphometric and volumetric measurement of land features. Terrain changes due to changes in surface topography has been an important issue in many research areas, including land reclamation, orogeny, shoreline change, river bed change, land subsidence, landslides and erosion. In this study, two DEM datasets taken on 2005 and 2011 in Turtle island, an active volcano island in Taiwan, are used to derive shadow relief maps, differential DEM map, slope map, aspect map and for PIV analysis. Subsequently the change analysis is performed. Results of change analysis show that a fault feature occurred in the northern slope surface of Turtle island, and the rock falls at coastal cliff tends to be spreading out at the turtle head. Moreover, the deep-cut geomorphometric feature can also be found after coastal erosion. The observations of these results can be inferred that the morphometric features can be clearly recognized using the terrain data produced form the LiDAR systems. Therefore, good results of coastal change erosion can be achieved using multi-temporal LiDAR data. Further studies can be conducted to improve a quantitive estimation of the change volumes through thorough understanding of problem of sensor characteristics, parameters of data acquisition, survey datum, and others.
Hossain, Mohammad Zahid. "FlockViz: A Visualization Technique to Facilitate Multi-dimensional Analytics of Spatio-temporal Cluster Data". 2014. http://hdl.handle.net/1993/23591.
Texto completoLüdtke, Daria. "Land cover mapping with random forest using intra-annual sentinel 2 data in central Portugal : a comparative analysis". Master's thesis, 2018. http://hdl.handle.net/10362/33648.
Texto completoIn recent years, data mining algorithms are increasingly applied to optimise the classification process of remotely sensed imagery. Random Forest algorithms have shown high potential for land cover mapping problems yet have not been sufficiently tested on their ability to process and classify multi-temporal data within one classification process. Additionally, a growing amount of geospatial data is freely available online without having their usability assessed, such as EUROSTAT´s LUCAS land use land cover dataset. This study provides a comparative analysis of two land cover classification approaches using Random Forest on open-access multi-spectral, multi-temporal Sentinel-2A/B data. A classification system composed of six classes (sealed surfaces, non-vegetated unsealed surfaces, water, woody, herbaceous permanent, herbaceous periodic) was designed for this study. Ten images of ten bands plus NDVI each, taken between November 2016 and October 2017 in Central Portugal, were processed in R using a pixel-based approach. Ten maps based on single month data were produced. These were then used as input data for the classifier to create a final map. This map was compared with a map using all 100 bands at once as training for the classifier. This study concluded that the approach using all bands produced maps with 11% higher, yet overall low accuracy of 58%. It was also less time-consuming with about 5 hours to over 15 hours of work for the multi-temporal predictions. The main causes for the low accuracy identified by this thesis are uncertainties with EUROSTAT´s Land Use/Cover Area Statistical Survey (LUCAS) training data and issues with the accompanying nomenclature definition. Additional to the comparison of the classification approaches, the usability of LUCAS (2015) is tested by comparing four different variations of it as training data for the classification based on 100 bands. This research indicates high potential of using Sentinel-2 imagery and multi-temporal stacks of bands to achieve an averaged land cover classification of the investigated time span. Moreover, the research points out lower potential of the multi-map approach and issues regarding the suitability of using LUCAS open-access data as sole input for training a classifier for this study. Issues include inaccurate surveying and a partially long distance between the marked point and the actual observation point reached by the surveyors of up to 1.5 km. Review of the database, additional sampling and ancillary data appears to be necessary for achieving accurate results.
Biro, Turk Khalid Guma. "Geovisualisation of Multi-Temporal Satellite Data for Landuse/Landcover Change Analysis and its Impacts on Soil Properties in Gadarif Region, Sudan". Doctoral thesis, 2011. https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A25892.
Texto completoMehrere Jahrzehnte intensiven Trockenfeldbaus in der Region von Gadarif, welche sich im östlichen Teil des Sudans befindet, führten hauptsächlich aufgrund von landwirtschaftlicher Expansion, politischen Beschlüssen der Regierung und Naturkatastrophen wie Trockenheit zu einer raschen Veränderung der Landnutzung und Landbedeckung. Das wesentliche Ziel dieser Dissertation war es, die Degradation des Landes, sowie die Auswirkungen von landwirtschaftlicher Expansion auf die Landbedeckung, den Boden und den Pflanzenbau im Untersuchungsgebiet, welches Teile der afrikanischen Sahelzone beinhaltet, abzuschätzen. Zur Analyse und Beobachtung der Veränderungen der Landnutzung und Landbedeckung wurden multi-temporale Landsat-Daten der Jahre 1979, 1989 und 1999 sowie ASTER-Daten aus dem Jahr 2009 genutzt, welche eine Fläche von schätzungsweise 1200 km² abdecken. Um Veränderungen von Landnutzung und Landbedeckung aus Satellitenbilddaten zu bestimmen, wurde ein auf Post-Klassifikation basierendes Vergleichsverfahren angewandt. Sechs Landnutzungs- und Landbedeckungsklassen, welche die Namen bewirtschaftetes Land, brach liegendes Land, Waldgebiet, Ödland, besiedeltes Land und Wasserfläche tragen, wurden während des Klassifikationsprozesses bestimmt. Für die vier Aufnahmezeitpunkte der Satellitendaten lag die allgemeine Klassifikationsgenauigkeit zwischen 86 % und 92 %. Während des dreißigjährigen Untersuchungszeitraums fand eine beträchtliche Veränderung der Landnutzungs- und Landbedeckungsstruktur statt. Bewirtschaftete Flächen nahmen in ihrem Anteil signifikant zu und bedeckten innerhalb des Zeitraums von 1979 bis 2009 81 % der früheren Waldgebiete. Der Anteil von brach liegendem Land nahm lediglich während des Zeitraums von 1989 bis 1999 zu. Besiedelte Gebiete breiteten sich über die drei Jahrzehnte kontinuierlich aus und wuchsen innerhalb des Zeitraums von 1979 bis 1989 um eine Fläche von 23 km², sowie um 21 km² zwischen 1989 und 1999 und um 27 km² in dem Zeitabschnitt 1999 – 2009. Eine detaillierte Karte zur Landnutzung und Landbedeckung des Untersuchungsgebiets wurde mittels der Nutzung dual polarisierter (HH und HV) TerraSAR-X Daten aus dem Jahr 2009 erzeugt. Die verschiedenen Landnutzungen und Landbedeckungen im Beobachtungsgelände wurden durch die Anwendung eines objektorientierten Klassifikationsansatzes analysiert. Um Bildobjekte zu erzeugen, wurde für diesen Zweck die auf einer mehrfachen Auflösung basierende Segmentierung der Software Definiens genutzt. Das Werkzeug Feature Space Optimisation wurde für die Optimierung der Attribute der TerraSAR-X Bilder angewandt, damit eine ideale Unterscheidungsfähigkeit entlang der Klassen für die Kartierung der Landnutzungen und Landbedeckungen erreicht werden kann. Zusätzlich zu jenen Klassen, welche mittels optischer Daten abgeleitet wurden, ergaben sich aus SAR-Daten noch die nachfolgenden Landnutzungen und Landbedeckungen: Abgeerntetes Land, Fels, Besiedlung 1 (Gebäude mit landestypischer Bedachung) und Besiedlung 2 (Gebäude mit Betondach). Die Koeffizienten der Rückstreuung entlang der Polarisationen HH und HV waren für einige Klassen unterschiedlich. Der günstigste Trennungsabstand der getesteten spektralen, formgebenden und texturalen Features ergab verschiedene Abweichungen zwischen den bestimmten Klassen der Landnutzung und Landbedeckung. Die Klassifikationsmaßnahmen ergaben eine Gesamtgenauigkeit von 84 % mit einem Kappa-Wert von 0.82. Genauigkeitsunterschiede entlang der Klassen wurden minimal gehalten. Seit über sechs Jahrzehnten wird in der Region Gadarif maschinenbetriebener Trockenfeldbau ausgeübt. In Folge dessen fand eine beträchtliche Abholzung und Überweidung sowie eine schwerwiegende Bodendegradation aufgrund des stetigen konventionellen Feldbaus statt. Um die Auswirkungen der Veränderung von Landnutzung und Landbedeckung auf die ausgewählten Bodenbeschaffenheiten auszuwerten, wurden drei Haupttypen der Landnutzung und Landbedeckung für die weitere Untersuchung ausgewählt: Bewirtschaftetes Land, brach liegendes Land, und Waldgebiet. Zusätzlich zu den Referenzbodenprofilen wurden außerdem für jeden Landnutzungs- und Landbedeckungstyp auf je zehn Probeflächen Bodenproben in zwei Tiefen entnommen. Bei diesen Bodenproben wurden zahlreiche Bodeneigenschaften analysiert, wie etwa Textur, Bodendichte (BD), organischer Materialgehalt (OM), pH-Wert des Bodens, elektrische Leitfähigkeit (EC), Adsorptionsgeschwindigkeit von Natrium (SoAR), Phosphorgehalt (P) sowie Kaliumgehalt (K). Labortests ergaben, dass die Bodeneigenschaften signifikant durch die Veränderungen der Landnutzung und Landbedeckung beeinflusst werden. Innerhalb der verschiedenen Landnutzungs- und Landbedeckungstypen variierte der Tongehalt in den Deckschichten (0 – 5 cm und 5 – 15 cm) zwischen 59 % und 65 %, wohin gegen sich die Lehmanteile von 27 % bis 37 % bewegten. Bodendichte, organischer Materialgehalt und Phosphorgehalt zeigten signifikant unterschiedliche Werte bei den drei Typen der Landnutzung und Landbedeckung (p < 0.05). Der pH-Wert des Bodens war signifikant verschieden zwischen bewirtschaftetem Land und Waldgebiet zum einen, und zwischen brach liegendem Land und Waldgebiet zum anderen. Die Werte der elektrischen Leitfähigkeit und der Adsorptionsgeschwindigkeit von Natrium bei brach liegendem Land erwiesen sich als maßgeblich verschieden zu jenen von Waldgebieten (p < 0.05). Auf dem Trockenland-Vertisolboden der Region Gadarif im Sudan wurde mehr als ein Drittel der nationalen Hirseproduktion erwirtschaftet – dem Haupternährungserzeugnis des Landes. Bodenverdichtung erwies sich als eines der weltweiten Hauptprobleme für den Pflanzenbau. Bodenfestigkeit und Versickerungsrate sind wichtige Variabeln, um Bodenprozesse verstehen und vorhersagen zu können. Die Auswirkungen der drei verschiedenen Landnutzungssysteme (bewirtschaftetes Land, brach liegendes Land und Waldgebiet) auf die Bodenverdichtung und Versickerungsrate wurden an zwei Standorten im Beobachtungsgebiet untersucht. Standort 1 ist der ältere der beiden. Der Widerstand der Bodenpenetration (SPR) wurde in drei Tiefen durch eine manuell angewandte Rammsonde gemessen. Mittels der Nutzung eines Doppelring-Infiltrometers ist die Versickerungsrate im Feld gemessen worden. Im Anschluss an die Probenentnahme mittels Rammsonden wurden Bodenproben gesammelt, um jene Variabeln bestimmen zu können, welche den Widerstand der Bodenpenetration sowie der Versickerungsrate im Vergleich zur Partikelgröße, zur trockenen Bodendichte, zum volumetrischen Feuchtigkeitsgehalt (VMC) und zum organischen Karbongehalt (OC) beeinflussen. Für jeden Landnutzungstypen wurden Feldmessungen durchgeführt und Bodenproben entnommen. Die gemessenen Daten der Versickerungsrate wurden in das Kostiakov-Modell eingespeist, um die gesamte Bodenwasserversickerung vorhersagen zu können. Die Bodenverdichtung bei bewirtschaftetem Land war 65 % stärker als bei Waldgebiet. Für Waldgebietsflächen wurde eine Zunahme der Versickerungsrate um 87 % verglichen mit bewirtschaftetem Land und um 74 % im Vergleich zu brach liegendem Land aufgezeigt. Beide Untersuchungsstandorte zeigten eine Zunahme in der trockenen Bodendichte für den Fall, dass der Widerstand der Bodenpenetration zunimmt, während der volumetrische Feuchtigkeitsgehalt mit zunehmendem Bodenpenetrationswiderstand abnimmt. Ebenso wurde beobachtet, dass ein geringer organischer Karbongehalt in Verbindung zu hohen Widerstandswerten der Bodenpenetration steht. Bei Standort 1 passte der durchschnittliche Bestimmungskoeffizient (R²) der Versickerungsrate zum Kostiakov-Modell mit den Werten 0.65 für bewirtschaftetes Land, 0.73 für brach liegendes Land und 0.84 für Waldgebiet. Für Standort 2 indessen ergaben die Werte 0.63, 0.76 und 0.78. Landwirtschaft, die in vielen Formen ausgeübt wird, ist die Haupttätigkeit in der Region Gadarif, und geht mit verschiedenartigsten Umweltauswirkungen und Konsequenzen einher. Kontinuierliche Feldbestellung des bewirtschafteten Landes, verbunden mit ungeeigneter Bodenbewirtschaftung, hat sich seit jenem Zeitpunkt, als sich die Landnutzung von Waldgebiet zu bewirtschaftetem und brach liegendem Land änderte, zu Bodenschädigung geführt. Daher muss die Entwicklung nachhaltiger Landnutzungspraktiken beim Trockenfeldbau im Untersuchungsgebiet verbessert werden, damit in Zukunft der Umfang der Bodendegradation verringert werden kann.
Bourbonnais, Mathieu Louis. "A multi-scale assessment of spatial-temporal change in the movement ecology and habitat of a threatened Grizzly Bear (Ursus arctos) population in Alberta, Canada". Thesis, 2018. https://dspace.library.uvic.ca//handle/1828/10012.
Texto completoGraduate
Kenter, Bernhard [Verfasser]. "Applying objective data for a multi temporal analysis of habitat suitability indices to monitor biodiversity : a case study for the example key species red kite (Milvus milvus) and black stork (Ciconia nigra) / vorgelegt von Bernhard Kenter". 2008. http://d-nb.info/987138251/34.
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