Land cover classification of Lago Grande de Curuai floodplain (Amazon, Brazil) using multi-sensor and image fusion techniques

Given the limitations of different types of remote sensing images, automated land-cover classifications of the Amazon várzea may yield poor accuracy indexes. One way to improve accuracy is through the combination of images from different sensors, by either image fusion or multi-sensor classifications. Therefore, the objective of this study was to determine which classification method is more efficient in improving land cover classification accuracies for the Amazon várzea and similar wetland environments - (a) synthetically fused optical and SAR images or (b) multi-sensor classification of paired SAR and optical images. Land cover classifications based on images from a single sensor (Landsat TM or Radarsat-2) are compared with multi-sensor and image fusion classifications. Object-based image analyses (OBIA) and the J.48 data-mining algorithm were used for automated classification, and classification accuracies were assessed using the kappa index of agreement and the recently proposed allocation and quantity disagreement measures. Overall, optical-based classifications had better accuracy than SAR-based classifications. Once both datasets were combined using the multi-sensor approach, there was a 2% decrease in allocation disagreement, as the method was able to overcome part of the limitations present in both images. Accuracy decreased when image fusion methods were used, however. We therefore concluded that the multi-sensor classification method is more appropriate for classifying land cover in the Amazon várzea.

The use of ALOS/PALSAR data for estimating sugarcane productivity

Some models have been developed using agrometeorological and remote sensing data to estimate agriculture production. However, it is expected that the use of SAR images can improve their performance. The main objective of this study was to estimate the sugarcane production using a multiple linear regression model which considers agronomic data and ALOS/PALSAR images obtained from 2007/08, 2008/09 and 2009/10 cropping seasons. The performance of models was evaluated by coefficient of determination, t-test, Willmott agreement index (d), random error and standard error. The model was able to explain 79%, 12% and 74% of the variation in the observed productions of the 2007/08, 2008/09 and 2009/10 cropping seasons, respectively. Performance of the model for the 2008/09 cropping season was poor because of the occurrence of a long period of drought in that season. When the three seasons were considered all together, the model explained 66% of the variation. Results showed that SAR-based yield prediction models can contribute and assist sugar mill technicians to improve such estimates.

Radar cross-section enhancement of dihedral corner reflector using fractal-based metallo-dielectric structures

Effective use of fractal-based metallo-dielectric structures for enhancing the radar cross-section (RCS) of dihedral corner reflectors is reported. RCS enhancement of about 30 dBsm is obtained for corner reflectors with corner angles other than 90deg. This may find application in remote sensing and synthetic aperture radar.

A change detection approach to flood mapping in urban areas using TerraSAR-X

Very high-resolution Synthetic Aperture Radar sensors represent an alternative to aerial photography for delineating floods in built-up environments where flood risk is highest. However, even with currently available SAR image resolutions of 3 m and higher, signal returns from man-made structures hamper the accurate mapping of flooded areas. Enhanced image processing algorithms and a better exploitation of image archives are required to facilitate the use of microwave remote sensing data for monitoring flood dynamics in urban areas. In this study a hybrid methodology combining radiometric thresholding, region growing and change detection is introduced as an approach enabling the automated, objective and reliable flood extent extraction from very high-resolution urban SAR images. The method is based on the calibration of a statistical distribution of “open water” backscatter values inferred from SAR images of floods. SAR images acquired during dry conditions enable the identification of areas i) that are not “visible” to the sensor (i.e. regions affected by ‘layover’ and ‘shadow’) and ii) that systematically behave as specular reflectors (e.g. smooth tarmac, permanent water bodies). Change detection with respect to a pre- or post flood reference image thereby reduces over-detection of inundated areas. A case study of the July 2007 Severn River flood (UK) observed by the very high-resolution SAR sensor on board TerraSAR-X as well as airborne photography highlights advantages and limitations of the proposed method. We conclude that even though the fully automated SAR-based flood mapping technique overcomes some limitations of previous methods, further technological and methodological improvements are necessary for SAR-based flood detection in urban areas to match the flood mapping capability of high quality aerial photography.

Co-eruptive and inter-eruptive surface deformation measured by satellite radar interferometry at Nyamuragira volcano, D.R. Congo, 1996 to 2010.

Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) measurements of surface deformation at Nyamuragira Volcano between 1996 and 2010 reveal a variety of co-eruptive and inter-eruptive signals. During 7 of the 8 eruptions in this period deformation was measured that is consistent with the emplacement of shallow near-vertical dykes feeding the eruptive fissures and associated with a NNW-trending fissure zone that traverses the summit caldera. Between eruptions the caldera and the summit part of this fissure zone subsided gradually (b3–5 cm/year). We also find evidence of post-eruption subsidence around the sites of the main vents of some flank eruptions (2002, 2004, 2006, and 2010). In the 6 months prior to the 2010 eruption a10-km wide zone centred on the caldera inflated by 1–2 cm. The low magnitude of this signal suggests that the presumed magma reservoir at 3–8 km depth contains highly compressible magma with little stored elastic strain energy. To the north of the caldera the fissure zone splits into WNW and NE branches around a zone that has a distinct InSAR signal. We interpret this zone to represent an elevated, 'stable' block of basement rocks buried by lavas within the Rift Zone.

Evidence of a topographic signal in surface soil moisture derived from ENVISAT ASAR wide swath data

The susceptibility of a catchment to flooding is affected by its soil moisture prior to an extreme rainfall event. While soil moisture is routinely observed by satellite instruments, results from previous work on the assimilation of remotely sensed soil moisture into hydrologic models have been mixed. This may have been due in part to the low spatial resolution of the observations used. In this study, the remote sensing aspects of a project attempting to improve flow predictions from a distributed hydrologic model by assimilating soil moisture measurements are described. Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) Wide Swath data were used to measure soil moisture as, unlike low resolution microwave data, they have sufficient resolution to allow soil moisture variations due to local topography to be detected, which may help to take into account the spatial heterogeneity of hydrological processes. Surface soil moisture content (SSMC) was measured over the catchments of the Severn and Avon rivers in the South West UK. To reduce the influence of vegetation, measurements were made only over homogeneous pixels of improved grassland determined from a land cover map. Radar backscatter was corrected for terrain variations and normalized to a common incidence angle. SSMC was calculated using change detection. To search for evidence of a topographic signal, the mean SSMC from improved grassland pixels on low slopes near rivers was compared to that on higher slopes. When the mean SSMC on low slopes was 30–90%, the higher slopes were slightly drier than the low slopes. The effect was reversed for lower SSMC values. It was also more pronounced during a drying event. These findings contribute to the scant information in the literature on the use of high resolution SAR soil moisture measurement to improve hydrologic models.

Improving synthetic aperture image by image compounding in beamforming process

In this work, signal processing techniques are used to improve the quality of image based on multi-element synthetic aperture techniques. Using several apodization functions to obtain different side lobes distribution, a polarity function and a threshold criterium are used to develop an image compounding technique. The spatial diversity is increased using an additional array, which generates complementary information about the defects, improving the results of the proposed algorithm and producing high resolution and contrast images. The inspection of isotropic plate-like structures using linear arrays and Lamb waves is presented. Experimental results are shown for a 1-mm-thick isotropic aluminum plate with artificial defects using linear arrays formed by 30 piezoelectric elements, with the low dispersion symmetric mode S0 at the frequency of 330 kHz. © 2011 American Institute of Physics.

Mapeamento de ambientes costeiros tropicais (Golfão Maranhense, Brasil) utilizando imagens de sensores remotos orbitais

Este trabalho apresenta os resultados do reconhecimento e mapeamento dos ambientes costeiros da região do Golfão Maranhense, Brasil, utilizando uma abordagem metodológica que incluiu: (a) análise integrada com base no processamento digital de imagens, ópticas Landsat-4 TM e SPOT-2 HRV, de imagens SAR (Synthetic Aperture Radar) do RADARSAT-1, e dados de elevação da SRTM (Shuttle Radar Topography Mission); (b) sistema de informações geográficas; e (c) levantamentos de campo relativos à geomorfologia, topografia e sedimentologia. Os ambientes costeiros, assim mapeados foram agrupados em quatro setores: Setor 1, com pântanos salinos, pântanos de água doce, lagos intermitentes e canal estuarino; Setor 2, abrangendo tabuleiro costeiro, planície de maré lamosa, planície fluvial, planície de maré arenosa, praias de macromaré, área construída e lagos artificiais; Setor 3, com manguezal, paleodunas e planície de maré mista; e Setor 4, constituído por dunas móveis. Além disso, foram também reconhecidos lagos perenes, deltas de maré vazante e planícies de supramaré arenosas. O processamento digital e a análise visual das imagens de sensores remotos orbitais, associados ao uso de sistemas de informações geográficas, mostraram-se eficazes no mapeamento de zonas costeiras tropicais, possibilitando a geração de produtos com boa acurácia e precisão cartográfica.

Fusão de dados multisensor para a identificação e o mapeamento de ambientes flúvio-estuarinos da Amazônia

A fusão de imagens multisensor tem sido um procedimento amplamente utilizado em função da natureza complementar dos vários conjuntos de dados. Este artigo compara o desempenho de quatro métodos diferentes para fusão de imagens Landsat-7 ETM+ e RADARSAT-1 W1. A comparação foi baseada nas características espectrais das imagens, utilizando-se de análise estatística e visual dos produtos gerados. Quatro métodos foram usados para a fusão das imagens Landsat-7 ETM+ e RADARSAT-1 W1: i) fusão do SAR (radar de abertura sintética) com a tríade selecionada pelo OIF (Optimum Index Factor); ii) realce por decorrelação da tríade selecionada pelo OIF, seguida da fusão com SAR; iii) ACP (Análise por Componentes Principais) para as seis bandas ETM+ do espectro refletido (1, 2, 3, 4, 5 e 7) e posterior fusão das três primeiras componentes principais (1CP; 2CP; 3CP) com o SAR; iv) SPC-SAR (Principal Componente Seletivo - SAR). O produto SPC-SAR mostrou melhor desempenho na identificação das feições costeiras e permitiu o realce mais efetivo dos diferentes ambientes.

Land cover classification of Lago Grande de Curuai floodplain (Amazon, Brazil) using multi-sensor and image fusion techniques

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Combining ALOS/PALSAR derived vegetation structure and inundation patterns to characterize major vegetation types in the Mamiraua Sustainable Development Reserve, Central Amazon floodplain, Brazil

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Applicazione della tecnica PsinSAR™ allo studio di fenomeni franosi lenti: casi di studio in Emilia-Romagna

La mia tesi dal titolo ”Applicazione della tecnica PSinSAR™ allo studio di fenomeni franosi lenti: casi di studio in Emilia-Romagna” ha avuto come obiettivo quello di mostrare le potenzialità e i limiti della tecnica PSinSAR nel monitoraggio di fenomeni franosi localizzati in Val Marecchia. Ho svolto, nel capitolo due, un’analisi preliminare dell’area di studio andando a evidenziare prima le caratteristiche climatiche, piogge medie annue e le temperature minime e massime, e a seguire sono passato a descrivere l’inquadramento geologico e geomorfologico. L’area della Val Marecchia è, da questo punto di vista, molto particolare poggiando su quella che è definita dagli autori “coltre della Val Marecchia”; essa è un complesso alloctono sovrascorso ai terreni autoctoni della successione Umbro – Romagnola - Marchigiana. La traslazione verso Est della coltre avvenne per "scatti", in funzione delle principali fasi tettoniche appenniniche, separati da momenti di pausa in cui sedimentarono le formazioni più recenti le quali poi si spostarono in modo solidale con la coltre. La coltre, infatti, è costituita da un insieme di formazioni di età diverse e in particolare ritroviamo, partendo da quella più antica l’unità ligure, l’unità subligure e infine l’unità epiligure. La presenza di formazioni più recenti sopra ad altre più antiche rende unica la morfologia della vallata con enormi blocchi rocciosi poggianti su un substrato in genere argilloso come nell’esempio più famoso della rupe di San Leo. Da queste analisi è emersa un’altra caratteristica peculiare della valle cioè la forte tendenza a essere interessata da dissesti di varie tipologie. Gli indici di franosità mostrano che nella zona alta della vallata circa il 50% del territorio è interessato da dissesti, valore che decresce leggermente nella parte media e bassa della valle. Il motivo di tale instabilità è da imputare in parte alla forte erosione che avviene sulle placche epiliguri e in parte alle caratteristiche scadenti del substrato che è per lo più composto di argille e arenarie. Per quanto riguarda le tipologie di frane in Val Marecchia la situazione è molto eterogenea; in particolari le tre tipologie più frequenti sono il colamento lento, lo scivolamento rotazionale/traslativo e le frane di tipo complesso. Nel terzo capitolo ho descritto la tecnica PSinSAR; essa si basa sull’elaborazione di scene riprese da satellite per giungere alla formazione di una rete di punti, i PS, di cui conosciamo i movimenti nel tempo. I Permanent Scatterer (PS) sono dei bersagli radar individuati sulla superficie terrestre dal sensori satellitari caratterizzati per il fatto di possedere un’elevata stabilità nel tempo alla risposta elettromagnetica. I PS nella maggior parte dei casi corrispondono a manufatti presenti sulla superficie quali edifici, monumenti, strade, antenne e tralicci oppure ad elementi naturali come per esempio rocce esposte o accumuli di detrito. Lo spostamento viene calcolato lungo la linea di vista del satellite, per cui il dato in uscita non mostra lo spostamento effettivo del terreno, ma l'allontanamento o l'avvicinamento del punto rispetto al satellite. La misure sono sempre differenziali, ovvero sono riferite spazialmente a un punto noto a terra chiamato reference point, mentre temporalmente alla data di acquisizione della prima immagine. La tecnica PSinSAR proprio per la sua natura è "cieca" rispetto ai movimenti in direzione Nord-Sud. Le scene utilizzate per la creazione dei dataset di PS derivano quasi interamente dai satelliti ERS e ENVISAT. Tuttora sono disponibili anche le scene dei satelliti TerraSAR-X, RADARSAT e Cosmo Skymed. I sensori utilizzati in questo ambito sono i SAR (Synthetic Aperture Radar) che sono sensori attivi, cioè emettono loro stessi l'energia necessaria per investigare la superficie terrestre al contrario dei sensori ottici. Questo permette di poter acquisire scene anche di notte e in condizioni di cielo nuvoloso. La tecnica PSinSAR presenta molti vantaggi rispetto alle tecniche interferometriche tradizionali essa, infatti, è immune agli errori di decorrelamento temporale e spaziale oltre agli errori atmosferici, che portavano ad avere precisioni non inferiori a qualche cm, mentre ora l’errore di misura sulla velocità media di spostamento si attesta in genere sui 2 mm. La precisione che si ha nella georeferenziazione dei punti è in genere di circa 4-7 m lungo la direzione Est e circa 1-2 m in quella Nord. L’evoluzione di PSinSAR, SqueeSAR, permette un numero maggiore di punti poiché oltre ai Permanent Scatterers PS, tramite un apposito algoritmo, calcola anche i Distribuited Scatterer DS. I dataset di dati PS che ho utilizzato nel mio lavoro di tesi (PSinSAR) derivano, come detto in precedenza, sia da scene riprese dal satellite ERS che da ENVISAT nelle due modalità ascendenti e discendenti; nel primo caso si hanno informazioni sui movimenti avvenuti tra il 1992 e il 2000 mentre per l’ENVISAT tra il 2002 e il 2008. La presenza di dati PS nelle due modalità di ripresa sulla stessa zona permette tramite alcuni calcoli di ricavare la direzione effettiva di spostamento. È importante però sottolineare che, a seconda della modalità di ripresa, alcune aree possono risultare in ombra, per questo nell’analisi dei vari casi di studio non sempre sono stati utilizzabili tutti i dataset. Per l'analisi dei vari casi di studio, presentati nel capitolo 4, ho utilizzato diverso materiale cartografico. In particolare mi sono servito delle Carte Tecniche Regionali (CTR) a scala 1:10000 e 1:5000, in formato digitale, come base cartografica. Sempre in formato digitale ho utilizzato anche le carte geologiche e geomorfologiche dell'area della Val Marecchia (fogli 266, 267, 278) oltre, per finire, agli shapefile presi dal database online del Piano stralcio dell’Assetto Idrogeologico PAI. Il software usato per la realizzazione del lavoro di tesi è stato ArcGIS di proprietà di ESRI. Per ogni caso di studio ho per prima cosa effettuato un'analisi dal punto di vista geologico e geomorfologico, in modo da fare un quadro delle formazioni presenti oltre ad eventuali fenomeni franosi mostrati dalle carte. A seguire ho svolto un confronto fra il dato PS, e quindi i valori di spostamento, e la perimetrazione mostrata nel PAI. Per alcuni casi di studio il dato PS ha mostrato movimenti in aree già perimetrate nel PAI come "in dissesto", mentre in altri il dato satellitare ha permesso di venire a conoscenza di fenomeni non conosciuti (come ad esempio nel caso di Monte Gregorio). Per ogni caso di studio ho inoltre scelto alcuni PS caratteristici (solitamente quelli a coerenza maggiore) e ho ricavato la relativa serie storica. In questo modo è stato possibile verificare lo spostamento durante tutti gli anni in cui sono state prese le scene (dal 1992 al 2000 per dati ERS, dal 2002 al 2008 per dati ENVISAT) potendo quindi mettere in luce accelerazioni o assestamenti dei fenomeni nel tempo, oltre a escludere la presenza di trend di spostamento anomali imputabili nella maggior parte dei casi a errori nel dato. L’obiettivo della tesi è stato da una parte di verificare la bontà del dato PS nell’interpretazione dei movimenti dovuti a dissesti franosi e dall’altra di fare un confronto tra il dato di spostamento ricavato dai PS e i vari inventari o carte di piano. Da questo confronto sono emerse informazioni molti interessanti perché è stato possibile avere conferme di movimento su dissesti già conosciuti (Sant’Agata Feltria, San Leo e altri) ma anche di venire a conoscenza di fenomeni non conosciuti (Monte Gregorio). In conclusione è emerso dal mio lavoro che il monitoraggio tramite tecnica PSinSAR necessita di essere integrato con le tecniche tradizionali poiché presenta alcune limitazioni importanti come l’impossibilità di "vedere" movimenti veloci o lungo la direzione Nord-Sud, oltre ad avere dati in aree vegetate o scarsamente abitate. I vantaggi sono però notevoli potendo monitorare con un’unica ripresa vaste porzioni di territorio oltre ad avere serie storiche consistenti, in grado di evidenziare i movimenti avvenuti nel passato. Tale tecnica quindi, secondo il mio parere, può essere utilizzata come supporto alla stesura di cartografia di fenomeni franosi fornendo informazioni aggiuntive rispetto alle varie tecniche tradizionali come il GPS, sondaggi geotecnici e sondaggi inclinometrici.

Spatiotemporal characteristics of the Huangtupo landslide in the Three Gorges region (China) constrained by radar interferometry

The Huangtupo landslide is one of the largest in the Three Gorges region, China. The county-seat town of Badong, located on the south shore between the Xiling and Wu gorges of the Yangtze River, was moved to this unstable slope prior to the construction of the Three Gorges Project, since the new Three Gorges reservoir completely submerged the location of the old city. The instability of the slope is affecting the new town by causing residential safety problems. The Huangtupo landslide provides scientists an opportunity to understand landslide response to fluctuating river water level and heavy rainfall episodes, which is essential to decide upon appropriate remediation measures. Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) techniques provide a very useful tool for the study of superficial and spatially variable displacement phenomena. In this paper, three sets of radar data have been processed to investigate the Huangtupo landslide. Results show that maximum displacements are affecting the northwest zone of the slope corresponding to Riverside slumping mass I#. The other main landslide bodies (i.e. Riverside slumping mass II#, Substation landslide and Garden Spot landslide) exhibit a stable behaviour in agreement with in situ data, although some active areas have been recognized in the foot of the Substation landslide and Garden Spot landslide. InSAR has allowed us to study the kinematic behaviour of the landslide and to identify its active boundaries. Furthermore, the analysis of the InSAR displacement time-series has helped recognize the different displacement patterns on the slope and their relationships with various triggering factors. For those persistent scatterers, which exhibit long-term displacements, they can be decomposed into a creep model (controlled by geological conditions) and a superimposed recoverable term (dependent on external factors), which appears closely correlated with reservoir water level changes close to the river's edge. These results, combined with in situ data, provide a comprehensive analysis of the Huangtupo landslide, which is essential for its management.

Twenty-year advanced DInSAR analysis of severe land subsidence: The Alto Guadalentín Basin (Spain) case study

A twenty-year period of severe land subsidence evolution in the Alto Guadalentín Basin (southeast Spain) is monitored using multi-sensor SAR images, processed by advanced differential interferometric synthetic aperture radar (DInSAR) techniques. The SAR images used in this study consist of four datasets acquired by ERS-1/2, ENVISAT, ALOS and COSMO-SkyMed satellites between 1992 and 2012. The integration of ground surface displacement maps retrieved for different time periods allows us to quantify up to 2.50 m of cumulated displacements that occurred between 1992 and 2012 in the Alto Guadalentín Basin. DInSAR results were locally compared with global positioning system (GPS) data available for two continuous stations located in the study area, demonstrating the high consistency of local vertical motion measurements between the two different surveying techniques. An average absolute error of 4.6 ± 4 mm for the ALOS data and of 4.8 ± 3.5 mm for the COSMO-SkyMed data confirmed the reliability of the analysis. The spatial analysis of DInSAR ground surface displacement reveals a direct correlation with the thickness of the compressible alluvial deposits. Detected ground subsidence in the past 20 years is most likely a consequence of a 100–200 m groundwater level drop that has persisted since the 1970s due to the overexploitation of the Alto Guadalentín aquifer system. The negative gradient of the pore pressure is responsible for the extremely slow consolidation of a very thick (> 100 m) layer of fine-grained silt and clay layers with low vertical hydraulic permeability (approximately 50 mm/h) wherein the maximum settlement has still not been reached.

Subsidence damage assessment of a Gothic church using differential interferometry and field data

The Santas Justa and Rufina Gothic church (fourteenth century) has suffered several physical, mechanical, chemical, and biochemical types of pathologies along its history: rock alveolization, efflorescence, biological activity, and capillary ascent of groundwater. However, during the last two decades, a new phenomenon has seriously affected the church: ground subsidence caused by aquifer overexploitation. Subsidence is a process that affects the whole Vega Baja of the Segura River basin and consists of gradual sinking in the ground surface caused by soil consolidation due to a pore pressure decrease. This phenomenon has been studied by differential synthetic aperture radar interferometry techniques, which illustrate settlements up to 100 mm for the 1993–2009 period for the whole Orihuela city. Although no differential synthetic aperture radar interferometry information is available for the church due to the loss of interferometric coherence, the spatial analysis of nearby deformation combined with fieldwork has advanced the current understanding on the mechanisms that affect the Santas Justa and Rufina church. These results show the potential interest and the limitations of using this remote sensing technique as a complementary tool for the forensic analysis of building structures.