Near-bottom zooplankton aggregations in Kongsfjorden with link to images from the optical zooplankton sensor MOKI

Near-bottom zooplankton communities have rarely been studied despite numerous reports of high zooplankton concentrations, probably due to methodological constraints. In Kongsfjorden, Svalbard, the near-bottom layer was studied for the first time by combining daytime deployments of a remotely operated vehicle (ROV), the optical zooplankton sensor moored on-sight key species investigation (MOKI), and Tucker trawl sampling. ROV data from the fjord entrance and the inner fjord showed high near-bottom abundances of euphausiids with a mean concentration of 17.3 ± 3.5 n/100 m**3. With the MOKI system, we observed varying numbers of euphausiids, amphipods, chaetognaths, and copepods on the seafloor at six stations. Light-induced zooplankton swarms reached densities in the order of 90,000 (euphausiids), 120,000 (amphipods), and 470,000 ind/m**3 (chaetognaths), whereas older copepodids of Calanus hyperboreus and C. glacialis did not respond to light. They were abundant at the seafloor and 5 m above and showed maximum abundance of 65,000 ind/m**3. Tucker trawl data provided an overview of the seasonal vertical distribution of euphausiids. The most abundant species Thysanoessa inermis reached near-bottom concentrations of 270 ind/m**3. Regional distribution was neither related to depth nor to location in the fjord. The taxa observed were all part of the pelagic community. Our observations suggest the presence of near-bottom macrozooplankton also in other regions and challenge the current view of bentho-pelagic coupling. Neglecting this community may cause severe underestimates of the stock of elagic zooplankton, especially predatory species, which link secondary production with higher trophic levels.

Potential of RapidEye image data for sediment monitoring of the German tidal flats

The Wadden Sea is located in the southeastern part of the North Sea forming an extended intertidal area along the Dutch, German and Danish coast. It is a highly dynamic and largely natural ecosystem influenced by climatic changes and anthropogenic use of the North Sea. Changes in the environment of the Wadden Sea, natural or anthropogenic origin, cannot be monitored by the standard measurement methods alone, because large-area surveys of the intertidal flats are often difficult due to tides, tidal channels and unstable underground. For this reason, remote sensing offers effective monitoring tools. In this study a multi-sensor concept for classification of intertidal areas in the Wadden Sea has been developed. Basis for this method is a combined analysis of RapidEye (RE) and TerraSAR-X (TSX) satellite data coupled with ancillary vector data about the distribution of vegetation, mussel beds and sediments. The classification of the vegetation and mussel beds is based on a decision tree and a set of hierarchically structured algorithms which use object and texture features. The sediments are classified by an algorithm which uses thresholds and a majority filter. Further improvements focus on radiometric enhancement and atmospheric correction. First results show that we are able to identify vegetation and mussel beds with the use of multi-sensor remote sensing. The classification of the sediments in the tidal flats is a challenge compared to vegetation and mussel beds. The results demonstrate that the sediments cannot be classified with high accuracy by their spectral properties alone due to their similarity which is predominately caused by their water content.

Airborne hyperspectral image data of Heron Reef, Australia

This airborne hyperspectral (19 bands) image data of Heron Reef, Great Barrier Reef, Australia is derived from Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) data acquired on 1st and 3rd of July 2002, latitude -23.45, longitude 151.92. Processing and correction to at-surface data was completed by Karen Joyce (Joyce, 2004). Raw imagery consisted several images corresponding to the number of flight paths taken to cover the entire Heron Reef. Spatial resolution is one meter. Radiometric corrections converted the at-sensor digital number values to at surface spectral radiance values using sensor specific calibration coefficients and CSIRO's c-WomBat-c atmospheric correction software. Geometric corrections were done using field collected coordinates of features identified in the image. Projection used was Universal Transverse Mercator Zone 56 South and Datum used was WGS 84. Image data is in TIFF format.

Applications for wireless sensor networks : tracking with binary proximity sensors

El interés cada vez mayor por las redes de sensores inalámbricos pueden ser entendido simplemente pensando en lo que esencialmente son: un gran número de pequeños nodos sensores autoalimentados que recogen información o detectan eventos especiales y se comunican de manera inalámbrica, con el objetivo final de entregar sus datos procesados a una estación base. Los nodos sensores están densamente desplegados dentro del área de interés, se pueden desplegar al azar y tienen capacidad de cooperación. Por lo general, estos dispositivos son pequeños y de bajo costo, de modo que pueden ser producidos y desplegados en gran numero aunque sus recursos en términos de energía, memoria, velocidad de cálculo y ancho de banda están enormemente limitados. Detección, tratamiento y comunicación son tres elementos clave cuya combinación en un pequeño dispositivo permite lograr un gran número de aplicaciones. Las redes de sensores proporcionan oportunidades sin fin, pero al mismo tiempo plantean retos formidables, tales como lograr el máximo rendimiento de una energía que es escasa y por lo general un recurso no renovable. Sin embargo, los recientes avances en la integración a gran escala, integrado de hardware de computación, comunicaciones, y en general, la convergencia de la informática y las comunicaciones, están haciendo de esta tecnología emergente una realidad. Del mismo modo, los avances en la nanotecnología están empezando a hacer que todo gire entorno a las redes de pequeños sensores y actuadores distribuidos. Hay diferentes tipos de sensores tales como sensores de presión, acelerómetros, cámaras, sensores térmicos o un simple micrófono. Supervisan las condiciones presentes en diferentes lugares tales como la temperatura, humedad, el movimiento, la luminosidad, presión, composición del suelo, los niveles de ruido, la presencia o ausencia de ciertos tipos de objetos, los niveles de tensión mecánica sobre objetos adheridos y las características momentáneas tales como la velocidad , la dirección y el tamaño de un objeto, etc. Se comprobara el estado de las Redes Inalámbricas de Sensores y se revisaran los protocolos más famosos. Así mismo, se examinara la identificación por radiofrecuencia (RFID) ya que se está convirtiendo en algo actual y su presencia importante. La RFID tiene un papel crucial que desempeñar en el futuro en el mundo de los negocios y los individuos por igual. El impacto mundial que ha tenido la identificación sin cables está ejerciendo fuertes presiones en la tecnología RFID, los servicios de investigación y desarrollo, desarrollo de normas, el cumplimiento de la seguridad y la privacidad y muchos más. Su potencial económico se ha demostrado en algunos países mientras que otros están simplemente en etapas de planificación o en etapas piloto, pero aun tiene que afianzarse o desarrollarse a través de la modernización de los modelos de negocio y aplicaciones para poder tener un mayor impacto en la sociedad. Las posibles aplicaciones de redes de sensores son de interés para la mayoría de campos. La monitorización ambiental, la guerra, la educación infantil, la vigilancia, la micro-cirugía y la agricultura son solo unos pocos ejemplos de los muchísimos campos en los que tienen cabida las redes mencionadas anteriormente. Estados Unidos de América es probablemente el país que más ha investigado en esta área por lo que veremos muchas soluciones propuestas provenientes de ese país. Universidades como Berkeley, UCLA (Universidad de California, Los Ángeles) Harvard y empresas como Intel lideran dichas investigaciones. Pero no solo EE.UU. usa e investiga las redes de sensores inalámbricos. La Universidad de Southampton, por ejemplo, está desarrollando una tecnología para monitorear el comportamiento de los glaciares mediante redes de sensores que contribuyen a la investigación fundamental en glaciología y de las redes de sensores inalámbricos. Así mismo, Coalesenses GmbH (Alemania) y Zurich ETH están trabajando en diversas aplicaciones para redes de sensores inalámbricos en numerosas áreas. Una solución española será la elegida para ser examinada más a fondo por ser innovadora, adaptable y polivalente. Este estudio del sensor se ha centrado principalmente en aplicaciones de tráfico, pero no se puede olvidar la lista de más de 50 aplicaciones diferentes que ha sido publicada por la firma creadora de este sensor específico. En la actualidad hay muchas tecnologías de vigilancia de vehículos, incluidos los sensores de bucle, cámaras de video, sensores de imagen, sensores infrarrojos, radares de microondas, GPS, etc. El rendimiento es aceptable, pero no suficiente, debido a su limitada cobertura y caros costos de implementación y mantenimiento, especialmente este ultimo. Tienen defectos tales como: línea de visión, baja exactitud, dependen mucho del ambiente y del clima, no se puede realizar trabajos de mantenimiento sin interrumpir las mediciones, la noche puede condicionar muchos de ellos, tienen altos costos de instalación y mantenimiento, etc. Por consiguiente, en las aplicaciones reales de circulación, los datos recibidos son insuficientes o malos en términos de tiempo real debido al escaso número de detectores y su costo. Con el aumento de vehículos en las redes viales urbanas las tecnologías de detección de vehículos se enfrentan a nuevas exigencias. Las redes de sensores inalámbricos son actualmente una de las tecnologías más avanzadas y una revolución en la detección de información remota y en las aplicaciones de recogida. Las perspectivas de aplicación en el sistema inteligente de transporte son muy amplias. Con este fin se ha desarrollado un programa de localización de objetivos y recuento utilizando una red de sensores binarios. Esto permite que el sensor necesite mucha menos energía durante la transmisión de información y que los dispositivos sean más independientes con el fin de tener un mejor control de tráfico. La aplicación se centra en la eficacia de la colaboración de los sensores en el seguimiento más que en los protocolos de comunicación utilizados por los nodos sensores. Las operaciones de salida y retorno en las vacaciones son un buen ejemplo de por qué es necesario llevar la cuenta de los coches en las carreteras. Para ello se ha desarrollado una simulación en Matlab con el objetivo localizar objetivos y contarlos con una red de sensores binarios. Dicho programa se podría implementar en el sensor que Libelium, la empresa creadora del sensor que se examinara concienzudamente, ha desarrollado. Esto permitiría que el aparato necesitase mucha menos energía durante la transmisión de información y los dispositivos sean más independientes. Los prometedores resultados obtenidos indican que los sensores de proximidad binarios pueden formar la base de una arquitectura robusta para la vigilancia de áreas amplias y para el seguimiento de objetivos. Cuando el movimiento de dichos objetivos es suficientemente suave, no tiene cambios bruscos de trayectoria, el algoritmo ClusterTrack proporciona un rendimiento excelente en términos de identificación y seguimiento de trayectorias los objetos designados como blancos. Este algoritmo podría, por supuesto, ser utilizado para numerosas aplicaciones y se podría seguir esta línea de trabajo para futuras investigaciones. No es sorprendente que las redes de sensores de binarios de proximidad hayan atraído mucha atención últimamente ya que, a pesar de la información mínima de un sensor de proximidad binario proporciona, las redes de este tipo pueden realizar un seguimiento de todo tipo de objetivos con la precisión suficiente. Abstract The increasing interest in wireless sensor networks can be promptly understood simply by thinking about what they essentially are: a large number of small sensing self-powered nodes which gather information or detect special events and communicate in a wireless fashion, with the end goal of handing their processed data to a base station. The sensor nodes are densely deployed inside the phenomenon, they deploy random and have cooperative capabilities. Usually these devices are small and inexpensive, so that they can be produced and deployed in large numbers, and so their resources in terms of energy, memory, computational speed and bandwidth are severely constrained. Sensing, processing and communication are three key elements whose combination in one tiny device gives rise to a vast number of applications. Sensor networks provide endless opportunities, but at the same time pose formidable challenges, such as the fact that energy is a scarce and usually non-renewable resource. However, recent advances in low power Very Large Scale Integration, embedded computing, communication hardware, and in general, the convergence of computing and communications, are making this emerging technology a reality. Likewise, advances in nanotechnology and Micro Electro-Mechanical Systems are pushing toward networks of tiny distributed sensors and actuators. There are different sensors such as pressure, accelerometer, camera, thermal, and microphone. They monitor conditions at different locations, such as temperature, humidity, vehicular movement, lightning condition, pressure, soil makeup, noise levels, the presence or absence of certain kinds of objects, mechanical stress levels on attached objects, the current characteristics such as speed, direction and size of an object, etc. The state of Wireless Sensor Networks will be checked and the most famous protocols reviewed. As Radio Frequency Identification (RFID) is becoming extremely present and important nowadays, it will be examined as well. RFID has a crucial role to play in business and for individuals alike going forward. The impact of ‘wireless’ identification is exerting strong pressures in RFID technology and services research and development, standards development, security compliance and privacy, and many more. The economic value is proven in some countries while others are just on the verge of planning or in pilot stages, but the wider spread of usage has yet to take hold or unfold through the modernisation of business models and applications. Possible applications of sensor networks are of interest to the most diverse fields. Environmental monitoring, warfare, child education, surveillance, micro-surgery, and agriculture are only a few examples. Some real hardware applications in the United States of America will be checked as it is probably the country that has investigated most in this area. Universities like Berkeley, UCLA (University of California, Los Angeles) Harvard and enterprises such as Intel are leading those investigations. But not just USA has been using and investigating wireless sensor networks. University of Southampton e.g. is to develop technology to monitor glacier behaviour using sensor networks contributing to fundamental research in glaciology and wireless sensor networks. Coalesenses GmbH (Germany) and ETH Zurich are working in applying wireless sensor networks in many different areas too. A Spanish solution will be the one examined more thoroughly for being innovative, adaptable and multipurpose. This study of the sensor has been focused mainly to traffic applications but it cannot be forgotten the more than 50 different application compilation that has been published by this specific sensor’s firm. Currently there are many vehicle surveillance technologies including loop sensors, video cameras, image sensors, infrared sensors, microwave radar, GPS, etc. The performance is acceptable but not sufficient because of their limited coverage and expensive costs of implementation and maintenance, specially the last one. They have defects such as: line-ofsight, low exactness, depending on environment and weather, cannot perform no-stop work whether daytime or night, high costs for installation and maintenance, etc. Consequently, in actual traffic applications the received data is insufficient or bad in terms of real-time owed to detector quantity and cost. With the increase of vehicle in urban road networks, the vehicle detection technologies are confronted with new requirements. Wireless sensor network is the state of the art technology and a revolution in remote information sensing and collection applications. It has broad prospect of application in intelligent transportation system. An application for target tracking and counting using a network of binary sensors has been developed. This would allow the appliance to spend much less energy when transmitting information and to make more independent devices in order to have a better traffic control. The application is focused on the efficacy of collaborative tracking rather than on the communication protocols used by the sensor nodes. Holiday crowds are a good case in which it is necessary to keep count of the cars on the roads. To this end a Matlab simulation has been produced for target tracking and counting using a network of binary sensors that e.g. could be implemented in Libelium’s solution. Libelium is the enterprise that has developed the sensor that will be deeply examined. This would allow the appliance to spend much less energy when transmitting information and to make more independent devices. The promising results obtained indicate that binary proximity sensors can form the basis for a robust architecture for wide area surveillance and tracking. When the target paths are smooth enough ClusterTrack particle filter algorithm gives excellent performance in terms of identifying and tracking different target trajectories. This algorithm could, of course, be used for different applications and that could be done in future researches. It is not surprising that binary proximity sensor networks have attracted a lot of attention lately. Despite the minimal information a binary proximity sensor provides, networks of these sensing modalities can track all kinds of different targets classes accurate enough.

Aplicaciones de interés forestal de las imágenes obtenidas con el sensor Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR)

Las aplicaciones de la teledetección al seguimiento de lo que ocurre en la superficie terrestre se han ido multiplicando y afinando con el lanzamiento de nuevos sensores por parte de las diferentes agencias espaciales. La necesidad de tener información actualizada cada poco tiempo y espacialmente homogénea, ha provocado el desarrollo de nuevos programas como el Earth Observing System (EOS) de la National Aeronautics and Space Administration (NASA). Uno de los sensores que incorpora el buque insignia de ese programa, el satélite TERRA, es el Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR), diseñado para capturar información multiangular de la superficie terrestre. Ya desde los años 1970, se conocía que la reflectancia de las diversas ocupaciones y usos del suelo variaba en función del ángulo de observación y de iluminación, es decir, que eran anisotrópicas. Tal variación estaba además relacionada con la estructura tridimensional de tales ocupaciones, por lo que se podía aprovechar tal relación para obtener información de esa estructura, más allá de la que pudiera proporcionar la información meramente espectral. El sensor MISR incorpora 9 cámaras a diferentes ángulos para capturar 9 imágenes casi simultáneas del mismo punto, lo que permite estimar con relativa fiabilidad la respuesta anisotrópica de la superficie terrestre. Varios trabajos han demostrado que se pueden estimar variables relacionadas con la estructura de la vegetación con la información que proporciona MISR. En esta Tesis se ha realizado una primera aplicación a la Península Ibérica, para comprobar su utilidad a la hora de estimar variables de interés forestal. En un primer paso se ha analizado la variabilidad temporal que se produce en los datos, debido a los cambios en la geometría de captación, es decir, debido a la posición relativa de sensores y fuente de iluminación, que en este caso es el Sol. Se ha comprobado cómo la anisotropía es mayor desde finales de otoño hasta principios de primavera debido a que la posición del Sol es más cercana al plano de los sensores. También se ha comprobado que los valores máximo y mínimo se van desplazando temporalmente entre el centro y el extremo angular. En la caracterización multiangular de ocupaciones del suelo de CORINE Land Cover que se ha realizado, se puede observar cómo la forma predominante en las imágenes con el Sol más alto es convexa con un máximo en la cámara más cercana a la fuente de iluminación. Sin embargo, cuando el Sol se encuentra mucho más bajo, ese máximo es muy externo. Por otra parte, los datos obtenidos en verano son mucho más variables para cada ocupación que los de noviembre, posiblemente debido al aumento proporcional de las zonas en sombra. Para comprobar si la información multiangular tiene algún efecto en la obtención de imágenes clasificadas según ocupación y usos del suelo, se han realizado una serie de clasificaciones variando la información utilizada, desde sólo multiespectral, a multiangular y multiespectral. Los resultados muestran que, mientras para las clasificaciones más genéricas la información multiangular proporciona los peores resultados, a medida que se amplían el número de clases a obtener tal información mejora a lo obtenido únicamente con información multiespectral. Por otra parte, se ha realizado una estimación de variables cuantitativas como la fracción de cabida cubierta (Fcc) y la altura de la vegetación a partir de información proporcionada por MISR a diferentes resoluciones. En el valle de Alcudia (Ciudad Real) se ha estimado la fracción de cabida cubierta del arbolado para un píxel de 275 m utilizando redes neuronales. Los resultados muestran que utilizar información multiespectral y multiangular puede mejorar casi un 20% las estimaciones realizadas sólo con datos multiespectrales. Además, las relaciones obtenidas llegan al 0,7 de R con errores inferiores a un 10% en Fcc, siendo éstos mucho mejores que los obtenidos con el producto elaborado a partir de datos multiespectrales del sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), también a bordo de Terra, para la misma variable. Por último, se ha estimado la fracción de cabida cubierta y la altura efectiva de la vegetación para 700.000 ha de la provincia de Murcia, con una resolución de 1.100 m. Los resultados muestran la relación existente entre los datos espectrales y los multiangulares, obteniéndose coeficientes de Spearman del orden de 0,8 en el caso de la fracción de cabida cubierta de la vegetación, y de 0,4 en el caso de la altura efectiva. Las estimaciones de ambas variables con redes neuronales y diversas combinaciones de datos, arrojan resultados con R superiores a 0,85 para el caso del grado de cubierta vegetal, y 0,6 para la altura efectiva. Los parámetros multiangulares proporcionados en los productos elaborados con MISR a 1.100 m, no obtienen buenos resultados por sí mismos pero producen cierta mejora al incorporarlos a la información espectral. Los errores cuadráticos medios obtenidos son inferiores a 0,016 para la Fcc de la vegetación en tanto por uno, y 0,7 m para la altura efectiva de la misma. Regresiones geográficamente ponderadas muestran además que localmente se pueden obtener mejores resultados aún mejores, especialmente cuando hay una mayor variabilidad espacial de las variables estimadas. En resumen, la utilización de los datos proporcionados por MISR ofrece una prometedora vía de mejora de resultados en la media-baja resolución, tanto para la clasificación de imágenes como para la obtención de variables cuantitativas de la estructura de la vegetación. ABSTRACT Applications of remote sensing for monitoring what is happening on the land surface have been multiplied and refined with the launch of new sensors by different Space Agencies. The need of having up to date and spatially homogeneous data, has led to the development of new programs such as the Earth Observing System (EOS) of the National Aeronautics and Space Administration (NASA). One of the sensors incorporating the flagship of that program, the TERRA satellite, is Multi-angle Imaging Spectroradiometer (MISR), designed to capture the multi-angle information of the Earth's surface. Since the 1970s, it was known that the reflectance of various land covers and land uses varied depending on the viewing and ilumination angles, so they are anisotropic. Such variation was also related to the three dimensional structure of such covers, so that one could take advantage of such a relationship to obtain information from that structure, beyond which spectral information could provide. The MISR sensor incorporates 9 cameras at different angles to capture 9 almost simultaneous images of the same point, allowing relatively reliable estimates of the anisotropic response of the Earth's surface. Several studies have shown that we can estimate variables related to the vegetation structure with the information provided by this sensor, so this thesis has made an initial application to the Iberian Peninsula, to check their usefulness in estimating forest variables of interest. In a first step we analyzed the temporal variability that occurs in the data, due to the changes in the acquisition geometry, i.e. the relative position of sensor and light source, which in this case is the Sun. It has been found that the anisotropy is greater from late fall through early spring due to the Sun's position closer to the plane of the sensors. It was also found that the maximum and minimum values are displaced temporarily between the center and the ends. In characterizing CORINE Land Covers that has been done, one could see how the predominant form in the images with the highest sun is convex with a maximum in the camera closer to the light source. However, when the sun is much lower, the maximum is external. Moreover, the data obtained for each land cover are much more variable in summer that in November, possibly due to the proportional increase in shadow areas. To check whether the information has any effect on multi-angle imaging classification of land cover and land use, a series of classifications have been produced changing the data used, from only multispectrally, to multi-angle and multispectral. The results show that while for the most generic classifications multi-angle information is the worst, as there are extended the number of classes to obtain such information it improves the results. On the other hand, an estimate was made of quantitative variables such as canopy cover and vegetation height using information provided by MISR at different resolutions. In the valley of Alcudia (Ciudad Real), we estimated the canopy cover of trees for a pixel of 275 m by using neural networks. The results showed that using multispectral and multiangle information can improve by almost 20% the estimates that only used multispectral data. Furthermore, the relationships obtained reached an R coefficient of 0.7 with errors below 10% in canopy cover, which is much better result than the one obtained using data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), also onboard Terra, for the same variable. Finally we estimated the canopy cover and the effective height of the vegetation for 700,000 hectares in the province of Murcia, with a spatial resolution of 1,100 m. The results show a relationship between the spectral and the multi-angle data, and provide estimates of the canopy cover with a Spearman’s coefficient of 0.8 in the case of the vegetation canopy cover, and 0.4 in the case of the effective height. The estimates of both variables using neural networks and various combinations of data, yield results with an R coefficient greater than 0.85 for the case of the canopy cover, and 0.6 for the effective height. Multi-angle parameters provided in the products made from MISR at 1,100 m pixel size, did not produce good results from themselves but improved the results when included to the spectral information. The mean square errors were less than 0.016 for the canopy cover, and 0.7 m for the effective height. Geographically weighted regressions also showed that locally we can have even better results, especially when there is high spatial variability of estimated variables. In summary, the use of the data provided by MISR offers a promising way of improving remote sensing performance in the low-medium spatial resolution, both for image classification and for the estimation of quantitative variables of the vegetation structure.

Radio propagation modeling and measurements for ZigBee based indoor wireless sensor networks

The deployment of nodes in Wireless Sensor Networks (WSNs) arises as one of the biggest challenges of this field, which involves in distributing a large number of embedded systems to fulfill a specific application. The connectivity of WSNs is difficult to estimate due to the irregularity of the physical environment and affects the WSN designers? decision on deploying sensor nodes. Therefore, in this paper, a new method is proposed to enhance the efficiency and accuracy on ZigBee propagation simulation in indoor environments. The method consists of two steps: automatic 3D indoor reconstruction and 3D ray-tracing based radio simulation. The automatic 3D indoor reconstruction employs unattended image classification algorithm and image vectorization algorithm to build the environment database accurately, which also significantly reduces time and efforts spent on non-radio propagation issue. The 3D ray tracing is developed by using kd-tree space division algorithm and a modified polar sweep algorithm, which accelerates the searching of rays over the entire space. Signal propagation model is proposed for the ray tracing engine by considering both the materials of obstacles and the impact of positions along the ray path of radio. Three different WSN deployments are realized in the indoor environment of an office and the results are verified to be accurate. Experimental results also indicate that the proposed method is efficient in pre-simulation strategy and 3D ray searching scheme and is suitable for different indoor environments.

A novel methodology for planning reliable wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) have shown their potentials in various applications, which bring a lot of benefits to users from both research and industrial areas. For many setups, it is envisioned thatWSNs will consist of tens to hundreds of nodes that operate on small batteries. However due to the diversity of the deployed environments and resource constraints on radio communication, sensing ability and energy supply, it is a very challenging issue to plan optimized WSN topology and predict its performance before real deployment. During the network planning phase, the connectivity, coverage, cost, network longevity and service quality should all be considered. Therefore it requires designers coping with comprehensive and interdisciplinary knowledge, including networking, radio engineering, embedded system and so on, in order to efficiently construct a reliable WSN for any specific types of environment. Nowadays there is still a lack of the analysis and experiences to guide WSN designers to efficiently construct WSN topology successfully without many trials. Therefore, simulation is a feasible approach to the quantitative analysis of the performance of wireless sensor networks. However the existing planning algorithms and tools, to some extent, have serious limitations to practically design reliable WSN topology: Only a few of them tackle the 3D deployment issue, and an overwhelming number of works are proposed to place devices in 2D scheme. Without considering the full dimension, the impacts of environment to the performance of WSN are not completely studied, thus the values of evaluated metrics such as connectivity and sensing coverage are not sufficiently accurate to make proper decision. Even fewer planning methods model the sensing coverage and radio propagation by considering the realistic scenario where obstacles exist. Radio signals propagate with multi-path phenomenon in the real world, in which direct paths, reflected paths and diffracted paths contribute to the received signal strength. Besides, obstacles between the path of sensor and objects might block the sensing signals, thus create coverage hole in the application. None of the existing planning algorithms model the network longevity and packet delivery capability properly and practically. They often employ unilateral and unrealistic formulations. The optimization targets are often one-sided in the current works. Without comprehensive evaluation on the important metrics, the performance of planned WSNs can not be reliable and entirely optimized. Modeling of environment is usually time consuming and the cost is very high, while none of the current works figure out any method to model the 3D deployment environment efficiently and accurately. Therefore many researchers are trapped by this issue, and their algorithms can only be evaluated in the same scenario, without the possibility to test the robustness and feasibility for implementations in different environments. In this thesis, we propose a novel planning methodology and an intelligent WSN planning tool to assist WSN designers efficiently planning reliable WSNs. First of all, a new method is proposed to efficiently and automatically model the 3D indoor and outdoor environments. To the best of our knowledge, this is the first time that the advantages of image understanding algorithm are applied to automatically reconstruct 3D outdoor and indoor scenarios for signal propagation and network planning purpose. The experimental results indicate that the proposed methodology is able to accurately recognize different objects from the satellite images of the outdoor target regions and from the scanned floor plan of indoor area. Its mechanism offers users a flexibility to reconstruct different types of environment without any human interaction. Thereby it significantly reduces human efforts, cost and time spent on reconstructing a 3D geographic database and allows WSN designers concentrating on the planning issues. Secondly, an efficient ray-tracing engine is developed to accurately and practically model the radio propagation and sensing signal on the constructed 3D map. The engine contributes on efficiency and accuracy to the estimated results. By using image processing concepts, including the kd-tree space division algorithm and modified polar sweep algorithm, the rays are traced efficiently without detecting all the primitives in the scene. The radio propagation model iv is proposed, which emphasizes not only the materials of obstacles but also their locations along the signal path. The sensing signal of sensor nodes, which is sensitive to the obstacles, is benefit from the ray-tracing algorithm via obstacle detection. The performance of this modelling method is robust and accurate compared with conventional methods, and experimental results imply that this methodology is suitable for both outdoor urban scenes and indoor environments. Moreover, it can be applied to either GSM communication or ZigBee protocol by varying frequency parameter of the radio propagation model. Thirdly, WSN planning method is proposed to tackle the above mentioned challenges and efficiently deploy reliable WSNs. More metrics (connectivity, coverage, cost, lifetime, packet latency and packet drop rate) are modeled more practically compared with other works. Especially 3D ray tracing method is used to model the radio link and sensing signal which are sensitive to the obstruction of obstacles; network routing is constructed by using AODV protocol; the network longevity, packet delay and packet drop rate are obtained via simulating practical events in WSNet simulator, which to the best of our knowledge, is the first time that network simulator is involved in a planning algorithm. Moreover, a multi-objective optimization algorithm is developed to cater for the characteristics of WSNs. The capability of providing multiple optimized solutions simultaneously allows users making their own decisions accordingly, and the results are more comprehensively optimized compared with other state-of-the-art algorithms. iMOST is developed by integrating the introduced algorithms, to assist WSN designers efficiently planning reliable WSNs for different configurations. The abbreviated name iMOST stands for an Intelligent Multi-objective Optimization Sensor network planning Tool. iMOST contributes on: (1) Convenient operation with a user-friendly vision system; (2) Efficient and automatic 3D database reconstruction and fast 3D objects design for both indoor and outdoor environments; (3) It provides multiple multi-objective optimized 3D deployment solutions and allows users to configure the network properties, hence it can adapt to various WSN applications; (4) Deployment solutions in the 3D space and the corresponding evaluated performance are visually presented to users; and (5) The Node Placement Module of iMOST is available online as well as the source code of the other two rebuilt heuristics. Therefore WSN designers will be benefit from v this tool on efficiently constructing environment database, practically and efficiently planning reliable WSNs for both outdoor and indoor applications. With the open source codes, they are also able to compare their developed algorithms with ours to contribute to this academic field. Finally, solid real results are obtained for both indoor and outdoor WSN planning. Deployments have been realized for both indoor and outdoor environments based on the provided planning solutions. The measured results coincide well with the estimated results. The proposed planning algorithm is adaptable according to the WSN designer’s desirability and configuration, and it offers flexibility to plan small and large scale, indoor and outdoor 3D deployments. The thesis is organized in 7 chapters. In Chapter 1, WSN applications and motivations of this work are introduced, the state-of-the-art planning algorithms and tools are reviewed, challenges are stated out and the proposed methodology is briefly introduced. In Chapter 2, the proposed 3D environment reconstruction methodology is introduced and its performance is evaluated for both outdoor and indoor environment. The developed ray-tracing engine and proposed radio propagation modelling method are described in details in Chapter 3, their performances are evaluated in terms of computation efficiency and accuracy. Chapter 4 presents the modelling of important metrics of WSNs and the proposed multi-objective optimization planning algorithm, the performance is compared with the other state-of-the-art planning algorithms. The intelligent WSN planning tool iMOST is described in Chapter 5. RealWSN deployments are prosecuted based on the planned solutions for both indoor and outdoor scenarios, important data are measured and results are analysed in Chapter 6. Chapter 7 concludes the thesis and discusses about future works. vi Resumen en Castellano Las redes de sensores inalámbricas (en inglés Wireless Sensor Networks, WSNs) han demostrado su potencial en diversas aplicaciones que aportan una gran cantidad de beneficios para el campo de la investigación y de la industria. Para muchas configuraciones se prevé que las WSNs consistirán en decenas o cientos de nodos que funcionarán con baterías pequeñas. Sin embargo, debido a la diversidad de los ambientes para desplegar las redes y a las limitaciones de recursos en materia de comunicación de radio, capacidad de detección y suministro de energía, la planificación de la topología de la red y la predicción de su rendimiento es un tema muy difícil de tratar antes de la implementación real. Durante la fase de planificación del despliegue de la red se deben considerar aspectos como la conectividad, la cobertura, el coste, la longevidad de la red y la calidad del servicio. Por lo tanto, requiere de diseñadores con un amplio e interdisciplinario nivel de conocimiento que incluye la creación de redes, la ingeniería de radio y los sistemas embebidos entre otros, con el fin de construir de manera eficiente una WSN confiable para cualquier tipo de entorno. Hoy en día todavía hay una falta de análisis y experiencias que orienten a los diseñadores de WSN para construir las topologías WSN de manera eficiente sin realizar muchas pruebas. Por lo tanto, la simulación es un enfoque viable para el análisis cuantitativo del rendimiento de las redes de sensores inalámbricos. Sin embargo, los algoritmos y herramientas de planificación existentes tienen, en cierta medida, serias limitaciones para diseñar en la práctica una topología fiable de WSN: Sólo unos pocos abordan la cuestión del despliegue 3D mientras que existe una gran cantidad de trabajos que colocan los dispositivos en 2D. Si no se analiza la dimensión completa (3D), los efectos del entorno en el desempeño de WSN no se estudian por completo, por lo que los valores de los parámetros evaluados, como la conectividad y la cobertura de detección, no son lo suficientemente precisos para tomar la decisión correcta. Aún en menor medida los métodos de planificación modelan la cobertura de los sensores y la propagación de la señal de radio teniendo en cuenta un escenario realista donde existan obstáculos. Las señales de radio en el mundo real siguen una propagación multicamino, en la que los caminos directos, los caminos reflejados y los caminos difractados contribuyen a la intensidad de la señal recibida. Además, los obstáculos entre el recorrido del sensor y los objetos pueden bloquear las señales de detección y por lo tanto crear áreas sin cobertura en la aplicación. Ninguno de los algoritmos de planificación existentes modelan el tiempo de vida de la red y la capacidad de entrega de paquetes correctamente y prácticamente. A menudo se emplean formulaciones unilaterales y poco realistas. Los objetivos de optimización son a menudo tratados unilateralmente en los trabajos actuales. Sin una evaluación exhaustiva de los parámetros importantes, el rendimiento previsto de las redes inalámbricas de sensores no puede ser fiable y totalmente optimizado. Por lo general, el modelado del entorno conlleva mucho tiempo y tiene un coste muy alto, pero ninguno de los trabajos actuales propone algún método para modelar el entorno de despliegue 3D con eficiencia y precisión. Por lo tanto, muchos investigadores están limitados por este problema y sus algoritmos sólo se pueden evaluar en el mismo escenario, sin la posibilidad de probar la solidez y viabilidad para las implementaciones en diferentes entornos. En esta tesis, se propone una nueva metodología de planificación así como una herramienta inteligente de planificación de redes de sensores inalámbricas para ayudar a los diseñadores a planificar WSNs fiables de una manera eficiente. En primer lugar, se propone un nuevo método para modelar demanera eficiente y automática los ambientes interiores y exteriores en 3D. Según nuestros conocimientos hasta la fecha, esta es la primera vez que las ventajas del algoritmo de _image understanding_se aplican para reconstruir automáticamente los escenarios exteriores e interiores en 3D para analizar la propagación de la señal y viii la planificación de la red. Los resultados experimentales indican que la metodología propuesta es capaz de reconocer con precisión los diferentes objetos presentes en las imágenes satelitales de las regiones objetivo en el exterior y de la planta escaneada en el interior. Su mecanismo ofrece a los usuarios la flexibilidad para reconstruir los diferentes tipos de entornos sin ninguna interacción humana. De este modo se reduce considerablemente el esfuerzo humano, el coste y el tiempo invertido en la reconstrucción de una base de datos geográfica con información 3D, permitiendo así que los diseñadores se concentren en los temas de planificación. En segundo lugar, se ha desarrollado un motor de trazado de rayos (en inglés ray tracing) eficiente para modelar con precisión la propagación de la señal de radio y la señal de los sensores en el mapa 3D construido. El motor contribuye a la eficiencia y la precisión de los resultados estimados. Mediante el uso de los conceptos de procesamiento de imágenes, incluyendo el algoritmo del árbol kd para la división del espacio y el algoritmo _polar sweep_modificado, los rayos se trazan de manera eficiente sin la detección de todas las primitivas en la escena. El modelo de propagación de radio que se propone no sólo considera los materiales de los obstáculos, sino también su ubicación a lo largo de la ruta de señal. La señal de los sensores de los nodos, que es sensible a los obstáculos, se ve beneficiada por la detección de objetos llevada a cabo por el algoritmo de trazado de rayos. El rendimiento de este método de modelado es robusto y preciso en comparación con los métodos convencionales, y los resultados experimentales indican que esta metodología es adecuada tanto para escenas urbanas al aire libre como para ambientes interiores. Por otra parte, se puede aplicar a cualquier comunicación GSM o protocolo ZigBee mediante la variación de la frecuencia del modelo de propagación de radio. En tercer lugar, se propone un método de planificación de WSNs para hacer frente a los desafíos mencionados anteriormente y desplegar redes de sensores fiables de manera eficiente. Se modelan más parámetros (conectividad, cobertura, coste, tiempo de vida, la latencia de paquetes y tasa de caída de paquetes) en comparación con otros trabajos. Especialmente el método de trazado de rayos 3D se utiliza para modelar el enlace de radio y señal de los sensores que son sensibles a la obstrucción de obstáculos; el enrutamiento de la red se construye utilizando el protocolo AODV; la longevidad de la red, retardo de paquetes ix y tasa de abandono de paquetes se obtienen a través de la simulación de eventos prácticos en el simulador WSNet, y según nuestros conocimientos hasta la fecha, es la primera vez que simulador de red está implicado en un algoritmo de planificación. Por otra parte, se ha desarrollado un algoritmo de optimización multi-objetivo para satisfacer las características de las redes inalámbricas de sensores. La capacidad de proporcionar múltiples soluciones optimizadas de forma simultánea permite a los usuarios tomar sus propias decisiones en consecuencia, obteniendo mejores resultados en comparación con otros algoritmos del estado del arte. iMOST se desarrolla mediante la integración de los algoritmos presentados, para ayudar de forma eficiente a los diseñadores en la planificación de WSNs fiables para diferentes configuraciones. El nombre abreviado iMOST (Intelligent Multi-objective Optimization Sensor network planning Tool) representa una herramienta inteligente de planificación de redes de sensores con optimización multi-objetivo. iMOST contribuye en: (1) Operación conveniente con una interfaz de fácil uso, (2) Reconstrucción eficiente y automática de una base de datos con información 3D y diseño rápido de objetos 3D para ambientes interiores y exteriores, (3) Proporciona varias soluciones de despliegue optimizadas para los multi-objetivo en 3D y permite a los usuarios configurar las propiedades de red, por lo que puede adaptarse a diversas aplicaciones de WSN, (4) las soluciones de implementación en el espacio 3D y el correspondiente rendimiento evaluado se presentan visualmente a los usuarios, y (5) El _Node Placement Module_de iMOST está disponible en línea, así como el código fuente de las otras dos heurísticas de planificación. Por lo tanto los diseñadores WSN se beneficiarán de esta herramienta para la construcción eficiente de la base de datos con información del entorno, la planificación práctica y eficiente de WSNs fiables tanto para aplicaciones interiores y exteriores. Con los códigos fuente abiertos, son capaces de comparar sus algoritmos desarrollados con los nuestros para contribuir a este campo académico. Por último, se obtienen resultados reales sólidos tanto para la planificación de WSN en interiores y exteriores. Los despliegues se han realizado tanto para ambientes de interior y como para ambientes de exterior utilizando las soluciones de planificación propuestas. Los resultados medidos coinciden en gran medida con los resultados estimados. El algoritmo de planificación x propuesto se adapta convenientemente al deiseño de redes de sensores inalámbricas, y ofrece flexibilidad para planificar los despliegues 3D a pequeña y gran escala tanto en interiores como en exteriores. La tesis se estructura en 7 capítulos. En el Capítulo 1, se presentan las aplicaciones de WSN y motivaciones de este trabajo, se revisan los algoritmos y herramientas de planificación del estado del arte, se presentan los retos y se describe brevemente la metodología propuesta. En el Capítulo 2, se presenta la metodología de reconstrucción de entornos 3D propuesta y su rendimiento es evaluado tanto para espacios exteriores como para espacios interiores. El motor de trazado de rayos desarrollado y el método de modelado de propagación de radio propuesto se describen en detalle en el Capítulo 3, evaluándose en términos de eficiencia computacional y precisión. En el Capítulo 4 se presenta el modelado de los parámetros importantes de las WSNs y el algoritmo de planificación de optimización multi-objetivo propuesto, el rendimiento se compara con los otros algoritmos de planificación descritos en el estado del arte. La herramienta inteligente de planificación de redes de sensores inalámbricas, iMOST, se describe en el Capítulo 5. En el Capítulo 6 se llevan a cabo despliegues reales de acuerdo a las soluciones previstas para los escenarios interiores y exteriores, se miden los datos importantes y se analizan los resultados. En el Capítulo 7 se concluye la tesis y se discute acerca de los trabajos futuros.

Detección de patrones y anomalías espectrales del terreno mediante espectrometría de imagen de alta resolución : reconocimiento, optimización y evaluación multiescenario

El objeto de esta Tesis doctoral es el desarrollo de una metodologia para la deteccion automatica de anomalias a partir de datos hiperespectrales o espectrometria de imagen, y su cartografiado bajo diferentes condiciones tipologicas de superficie y terreno. La tecnologia hiperespectral o espectrometria de imagen ofrece la posibilidad potencial de caracterizar con precision el estado de los materiales que conforman las diversas superficies en base a su respuesta espectral. Este estado suele ser variable, mientras que las observaciones se producen en un numero limitado y para determinadas condiciones de iluminacion. Al aumentar el numero de bandas espectrales aumenta tambien el numero de muestras necesarias para definir espectralmente las clases en lo que se conoce como Maldicion de la Dimensionalidad o Efecto Hughes (Bellman, 1957), muestras habitualmente no disponibles y costosas de obtener, no hay mas que pensar en lo que ello implica en la Exploracion Planetaria. Bajo la definicion de anomalia en su sentido espectral como la respuesta significativamente diferente de un pixel de imagen respecto de su entorno, el objeto central abordado en la Tesis estriba primero en como reducir la dimensionalidad de la informacion en los datos hiperespectrales, discriminando la mas significativa para la deteccion de respuestas anomalas, y segundo, en establecer la relacion entre anomalias espectrales detectadas y lo que hemos denominado anomalias informacionales, es decir, anomalias que aportan algun tipo de informacion real de las superficies o materiales que las producen. En la deteccion de respuestas anomalas se asume un no conocimiento previo de los objetivos, de tal manera que los pixeles se separan automaticamente en funcion de su informacion espectral significativamente diferenciada respecto de un fondo que se estima, bien de manera global para toda la escena, bien localmente por segmentacion de la imagen. La metodologia desarrollada se ha centrado en la implicacion de la definicion estadistica del fondo espectral, proponiendo un nuevo enfoque que permite discriminar anomalias respecto fondos segmentados en diferentes grupos de longitudes de onda del espectro, explotando la potencialidad de separacion entre el espectro electromagnetico reflectivo y emisivo. Se ha estudiado la eficiencia de los principales algoritmos de deteccion de anomalias, contrastando los resultados del algoritmo RX (Reed and Xiaoli, 1990) adoptado como estandar por la comunidad cientifica, con el metodo UTD (Uniform Targets Detector), su variante RXD-UTD, metodos basados en subespacios SSRX (Subspace RX) y metodo basados en proyecciones de subespacios de imagen, como OSPRX (Orthogonal Subspace Projection RX) y PP (Projection Pursuit). Se ha desarrollado un nuevo metodo, evaluado y contrastado por los anteriores, que supone una variacion de PP y describe el fondo espectral mediante el analisis discriminante de bandas del espectro electromagnetico, separando las anomalias con el algortimo denominado Detector de Anomalias de Fondo Termico o DAFT aplicable a sensores que registran datos en el espectro emisivo. Se han evaluado los diferentes metodos de deteccion de anomalias en rangos del espectro electromagnetico del visible e infrarrojo cercano (Visible and Near Infrared-VNIR), infrarrojo de onda corta (Short Wavelenght Infrared-SWIR), infrarrojo medio (Meadle Infrared-MIR) e infrarrojo termico (Thermal Infrared-TIR). La respuesta de las superficies en las distintas longitudes de onda del espectro electromagnetico junto con su entorno, influyen en el tipo y frecuencia de las anomalias espectrales que puedan provocar. Es por ello que se han utilizado en la investigacion cubos de datos hiperepectrales procedentes de los sensores aeroportados cuya estrategia y diseno en la construccion espectrometrica de la imagen difiere. Se han evaluado conjuntos de datos de test de los sensores AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) y MASTER (MODIS/ASTER Simulator). Se han disenado experimentos sobre ambitos naturales, urbanos y semiurbanos de diferente complejidad. Se ha evaluado el comportamiento de los diferentes detectores de anomalias a traves de 23 tests correspondientes a 15 areas de estudio agrupados en 6 espacios o escenarios: Urbano - E1, Semiurbano/Industrial/Periferia Urbana - E2, Forestal - E3, Agricola - E4, Geologico/Volcanico - E5 y Otros Espacios Agua, Nubes y Sombras - E6. El tipo de sensores evaluados se caracteriza por registrar imagenes en un amplio rango de bandas, estrechas y contiguas, del espectro electromagnetico. La Tesis se ha centrado en el desarrollo de tecnicas que permiten separar y extraer automaticamente pixeles o grupos de pixeles cuya firma espectral difiere de manera discriminante de las que tiene alrededor, adoptando para ello como espacio muestral parte o el conjunto de las bandas espectrales en las que ha registrado radiancia el sensor hiperespectral. Un factor a tener en cuenta en la investigacion ha sido el propio instrumento de medida, es decir, la caracterizacion de los distintos subsistemas, sensores imagen y auxiliares, que intervienen en el proceso. Para poder emplear cuantitativamente los datos medidos ha sido necesario definir las relaciones espaciales y espectrales del sensor con la superficie observada y las potenciales anomalias y patrones objetivos de deteccion. Se ha analizado la repercusion que en la deteccion de anomalias tiene el tipo de sensor, tanto en su configuracion espectral como en las estrategias de diseno a la hora de registrar la radiacion prodecente de las superficies, siendo los dos tipos principales de sensores estudiados los barredores o escaneres de espejo giratorio (whiskbroom) y los barredores o escaneres de empuje (pushbroom). Se han definido distintos escenarios en la investigacion, lo que ha permitido abarcar una amplia variabilidad de entornos geomorfologicos y de tipos de coberturas, en ambientes mediterraneos, de latitudes medias y tropicales. En resumen, esta Tesis presenta una tecnica de deteccion de anomalias para datos hiperespectrales denominada DAFT en su variante de PP, basada en una reduccion de la dimensionalidad proyectando el fondo en un rango de longitudes de onda del espectro termico distinto de la proyeccion de las anomalias u objetivos sin firma espectral conocida. La metodologia propuesta ha sido probada con imagenes hiperespectrales reales de diferentes sensores y en diferentes escenarios o espacios, por lo tanto de diferente fondo espectral tambien, donde los resultados muestran los beneficios de la aproximacion en la deteccion de una gran variedad de objetos cuyas firmas espectrales tienen suficiente desviacion respecto del fondo. La tecnica resulta ser automatica en el sentido de que no hay necesidad de ajuste de parametros, dando resultados significativos en todos los casos. Incluso los objetos de tamano subpixel, que no pueden distinguirse a simple vista por el ojo humano en la imagen original, pueden ser detectados como anomalias. Ademas, se realiza una comparacion entre el enfoque propuesto, la popular tecnica RX y otros detectores tanto en su modalidad global como local. El metodo propuesto supera a los demas en determinados escenarios, demostrando su capacidad para reducir la proporcion de falsas alarmas. Los resultados del algoritmo automatico DAFT desarrollado, han demostrado la mejora en la definicion cualitativa de las anomalias espectrales que identifican a entidades diferentes en o bajo superficie, reemplazando para ello el modelo clasico de distribucion normal con un metodo robusto que contempla distintas alternativas desde el momento mismo de la adquisicion del dato hiperespectral. Para su consecucion ha sido necesario analizar la relacion entre parametros biofisicos, como la reflectancia y la emisividad de los materiales, y la distribucion espacial de entidades detectadas respecto de su entorno. Por ultimo, el algoritmo DAFT ha sido elegido como el mas adecuado para sensores que adquieren datos en el TIR, ya que presenta el mejor acuerdo con los datos de referencia, demostrando una gran eficacia computacional que facilita su implementacion en un sistema de cartografia que proyecte de forma automatica en un marco geografico de referencia las anomalias detectadas, lo que confirma un significativo avance hacia un sistema en lo que se denomina cartografia en tiempo real. The aim of this Thesis is to develop a specific methodology in order to be applied in automatic detection anomalies processes using hyperspectral data also called hyperspectral scenes, and to improve the classification processes. Several scenarios, areas and their relationship with surfaces and objects have been tested. The spectral characteristics of reflectance parameter and emissivity in the pattern recognition of urban materials in several hyperspectral scenes have also been tested. Spectral ranges of the visible-near infrared (VNIR), shortwave infrared (SWIR) and thermal infrared (TIR) from hyperspectral data cubes of AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) and MASTER (MODIS/ASTER Simulator) have been used in this research. It is assumed that there is not prior knowledge of the targets in anomaly detection. Thus, the pixels are automatically separated according to their spectral information, significantly differentiated with respect to a background, either globally for the full scene, or locally by the image segmentation. Several experiments on different scenarios have been designed, analyzing the behavior of the standard RX anomaly detector and different methods based on subspace, image projection and segmentation-based anomaly detection methods. Results and their consequences in unsupervised classification processes are discussed. Detection of spectral anomalies aims at extracting automatically pixels that show significant responses in relation of their surroundings. This Thesis deals with the unsupervised technique of target detection, also called anomaly detection. Since this technique assumes no prior knowledge about the target or the statistical characteristics of the data, the only available option is to look for objects that are differentiated from the background. Several methods have been developed in the last decades, allowing a better understanding of the relationships between the image dimensionality and the optimization of search procedures as well as the subpixel differentiation of the spectral mixture and its implications in anomalous responses. In other sense, image spectrometry has proven to be efficient in the characterization of materials, based on statistical methods using a specific reflection and absorption bands. Spectral configurations in the VNIR, SWIR and TIR have been successfully used for mapping materials in different urban scenarios. There has been an increasing interest in the use of high resolution data (both spatial and spectral) to detect small objects and to discriminate surfaces in areas with urban complexity. This has come to be known as target detection which can be either supervised or unsupervised. In supervised target detection, algorithms lean on prior knowledge, such as the spectral signature. The detection process for matching signatures is not straightforward due to the complications of converting data airborne sensor with material spectra in the ground. This could be further complicated by the large number of possible objects of interest, as well as uncertainty as to the reflectance or emissivity of these objects and surfaces. An important objective in this research is to establish relationships that allow linking spectral anomalies with what can be called informational anomalies and, therefore, identify information related to anomalous responses in some places rather than simply spotting differences from the background. The development in recent years of new hyperspectral sensors and techniques, widen the possibilities for applications in remote sensing of the Earth. Remote sensing systems measure and record electromagnetic disturbances that the surveyed objects induce in their surroundings, by means of different sensors mounted on airborne or space platforms. Map updating is important for management and decisions making people, because of the fast changes that usually happen in natural, urban and semi urban areas. It is necessary to optimize the methodology for obtaining the best from remote sensing techniques from hyperspectral data. The first problem with hyperspectral data is to reduce the dimensionality, keeping the maximum amount of information. Hyperspectral sensors augment considerably the amount of information, this allows us to obtain a better precision on the separation of material but at the same time it is necessary to calculate a bigger number of parameters, and the precision lowers with the increase in the number of bands. This is known as the Hughes effects (Bellman, 1957) . Hyperspectral imagery allows us to discriminate between a huge number of different materials however some land and urban covers are made up with similar material and respond similarly which produces confusion in the classification. The training and the algorithm used for mapping are also important for the final result and some properties of thermal spectrum for detecting land cover will be studied. In summary, this Thesis presents a new technique for anomaly detection in hyperspectral data called DAFT, as a PP's variant, based on dimensionality reduction by projecting anomalies or targets with unknown spectral signature to the background, in a range thermal spectrum wavelengths. The proposed methodology has been tested with hyperspectral images from different imaging spectrometers corresponding to several places or scenarios, therefore with different spectral background. The results show the benefits of the approach to the detection of a variety of targets whose spectral signatures have sufficient deviation in relation to the background. DAFT is an automated technique in the sense that there is not necessary to adjust parameters, providing significant results in all cases. Subpixel anomalies which cannot be distinguished by the human eye, on the original image, however can be detected as outliers due to the projection of the VNIR end members with a very strong thermal contrast. Furthermore, a comparison between the proposed approach and the well-known RX detector is performed at both modes, global and local. The proposed method outperforms the existents in particular scenarios, demonstrating its performance to reduce the probability of false alarms. The results of the automatic algorithm DAFT have demonstrated improvement in the qualitative definition of the spectral anomalies by replacing the classical model by the normal distribution with a robust method. For their achievement has been necessary to analyze the relationship between biophysical parameters such as reflectance and emissivity, and the spatial distribution of detected entities with respect to their environment, as for example some buried or semi-buried materials, or building covers of asbestos, cellular polycarbonate-PVC or metal composites. Finally, the DAFT method has been chosen as the most suitable for anomaly detection using imaging spectrometers that acquire them in the thermal infrared spectrum, since it presents the best results in comparison with the reference data, demonstrating great computational efficiency that facilitates its implementation in a mapping system towards, what is called, Real-Time Mapping.

An Inexpensive Method for Kinematic Calibration of a Parallel Robot by Using One Hand-Held Camera as Main Sensor

This paper presents a novel method for the calibration of a parallel robot, which allows a more accurate configuration instead of a configuration based on nominal parameters. It is used, as the main sensor with one camera installed in the robot hand that determines the relative position of the robot with respect to a spherical object fixed in the working area of the robot. The positions of the end effector are related to the incremental positions of resolvers of the robot motors. A kinematic model of the robot is used to find a new group of parameters, which minimizes errors in the kinematic equations. Additionally, properties of the spherical object and intrinsic camera parameters are utilized to model the projection of the object in the image and thereby improve spatial measurements. Finally, several working tests, static and tracking tests are executed in order to verify how the robotic system behaviour improves by using calibrated parameters against nominal parameters. In order to emphasize that, this proposed new method uses neither external nor expensive sensor. That is why new robots are useful in teaching and research activities.

Usando Kinect como sensor para una pulverización inteligente.

Este trabajo esta orientado a resolver el problema de la caracterización de la copa de arboles frutales para la aplicacion localizada de fitosanitarios. Esta propuesta utiliza un mapa de profundidad (Depth image) y una imagen RGB combinadas (RGB-D), proporcionados por el sensor Kinect de Microsoft, para aplicar pesticidas de forma localizada. A través del mapa de profundidad se puede estimar la densidad de la copa y a partir de esta información determinar qué boquillas se deben abrir en cada momento. Se desarrollaron algoritmos implementados en Matlab que permiten además de la adquisición de las imágenes RGB-D, aplicar plaguicidas sólo a hojas y/o frutos según se desee. Estos algoritmos fueron implementados en un software que se comunica con el entorno de desarrollo "Kinect Windows SDK", encargado de extraer las imágenes desde el sensor Kinect. Por otra parte, para identificar hojas, se implementaron algoritmos de clasificación e identificación. Los algoritmos de clasificación utilizados fueron "Fuzzy C-Means con Gustafson Kessel" (FCM-GK) y "K-Means". Los centroides o prototipos de cada clase generados por FCM-GK fueron usados como semilla para K-Means, para acelerar la convergencia del algoritmo y mantener la coherencia temporal en los grupos generados por K-Means. Los algoritmos de clasificación fueron aplicados sobre las imágenes transformadas al espacio de color L*a*b*; específicamente se emplearon los canales a*, b* (canales cromáticos) con el fin de reducir el efecto de la luz sobre los colores. Los algoritmos de clasificación fueron configurados para buscar cuatro grupos: hojas, porosidad, frutas y tronco. Una vez que el clasificador genera los prototipos de los grupos, un clasificador denominado Máquina de Soporte Vectorial, que utiliza como núcleo una función Gaussiana base radial, identifica la clase de interés (hojas). La combinación de estos algoritmos ha mostrado bajos errores de clasificación, rendimiento del 4% de error en la identificación de hojas. Además, estos algoritmos de procesamiento de hasta 8.4 imágenes por segundo, lo que permite su aplicación en tiempo real. Los resultados demuestran la viabilidad de utilizar el sensor "Kinect" para determinar dónde y cuándo aplicar pesticidas. Por otra parte, también muestran que existen limitaciones en su uso, impuesta por las condiciones de luz. En otras palabras, es posible usar "Kinect" en exteriores, pero durante días nublados, temprano en la mañana o en la noche con iluminación artificial, o añadiendo un parasol en condiciones de luz intensa.

Metodología para ejecución y control de calidad para ortofotos, mediante combinación de sensor digital con LIDAR en zonas rurales

La utilización de una cámara fotogramétrica digital redunda en el aumento demostrable de calidad radiométrica debido a la mejor relación señal/ruido y a los 12 bits de resolución radiométrica por cada pixel de la imagen. Simultáneamente se consigue un notable ahorro de tiempo y coste gracias a la eliminación de las fases de revelado y escaneado de la película y al aumento de las horas de vuelo por día. De otra parte, el sistema láser aerotransportado (LIDAR - Light Detection and Ranging) es un sistema con un elevado rendimiento y rentabilidad para la captura de datos de elevaciones para generar un modelo digital del terreno (MDT) y también de los objetos sobre el terreno, permitiendo así alcanzar alta precisión y densidad de información. Tanto el sistema LIDAR como el sistema de cámara fotogramétrica digital se combinan con otras técnicas bien conocidas: el sistema de posicionamiento global (GPS - Global Positioning System) y la orientación de la unidad de medida inercial (IMU - Inertial Measure Units), que permiten reducir o eliminar el apoyo de campo y realizar la orientación directa de los sensores utilizando datos de efemérides precisas de los satélites. Combinando estas tecnologías, se va a proponer y poner en práctica una metodología para generación automática de ortofotos en países de América del Sur. Analizando la precisión de dichas ortofotos comparándolas con fuente de mayor exactitud y con las especificaciones técnicas del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA) se determinará la viabilidad de que dicha metodología se pueda aplicar a zonas rurales. ABSTRACT Using a digital photogrammetric camera results in a demonstrable increase of the radiometric quality due to a better improved signal/noise ratio and the radiometric resolution of 12 bits per pixel of the image. Simultaneously a significant saving of time and money is achieved thanks to the elimination of the developing and film scanning stages, as well as to the increase of flying hours per day. On the other hand, airborne laser system Light Detection and Ranging (LIDAR) is a system with high performance and yield for the acquisition of elevation data in order to generate a digital terrain model (DTM), as well as objects on the ground which allows to achieve high accuracy and data density. Both the LIDAR and the digital photogrammetric camera system are combined with other well known techniques: global positioning system (GPS) and inertial measurement unit (IMU) orientation, which are currently in a mature evolutionary stage, which allow to reduce and/or remove field support and perform a direct guidance of sensors using specific historic data from the satellites. By combining these technologies, a methodology for automatic generation of orthophotos in South American countries will be proposed and implemented. Analyzing the accuracy of these orthophotos comparing them with more accurate sources and technical specifications of the National Aerial Orthophoto (PNOA), the viability of whether this methodology should be applied to rural areas, will be determined.

A Dynamically Adaptable Image Processing Application Trading Off Between High Performance, Consumption and Dependability in Real Time

As embedded systems evolve, problems inherent to technology become important limitations. In less than ten years, chips will exceed the maximum allowed power consumption affecting performance, since, even though the resources available per chip are increasing, frequency of operation has stalled. Besides, as the level of integration is increased, it is difficult to keep defect density under control, so new fault tolerant techniques are required. In this demo work, a new dynamically adaptable virtual architecture (ARTICo3) to allow dynamic and context-aware use of resources is implemented in a high performance Wireless Sensor node (HiReCookie) to perform an image processing application.

Optical images of visible and invisible percepts in the primary visual cortex of primates

We optically imaged a visual masking illusion in primary visual cortex (area V-1) of rhesus monkeys to ask whether activity in the early visual system more closely reflects the physical stimulus or the generated percept. Visual illusions can be a powerful way to address this question because they have the benefit of dissociating the stimulus from perception. We used an illusion in which a flickering target (a bar oriented in visual space) is rendered invisible by two counter-phase flickering bars, called masks, which flank and abut the target. The target and masks, when shown separately, each generated correlated activity on the surface of the cortex. During the illusory condition, however, optical signals generated in the cortex by the target disappeared although the image of the masks persisted. The optical image thus was correlated with perception but not with the physical stimulus.

Core scan image analysis corrected for cracks, ODP Hole 154-926C

Drill cores are essential for the study of deep-sea sediments and on-land sites because often no suitable outcrop is available or accessible. These cores form the backbone of stratigraphical studies using and combining various dating techniques. Cyclostratigraphy is usually based on fast and inexpensive measurements of physical sediment properties. One indirect but highly valuable proxy for reconstructing the sediment composition and variability is sediment color. However, cracks and other disturbances in sediment cores may dramatically influence the quality of color data retrieved either directly from photospectrometry or derived from core image analysis. Here we present simple but powerful algorithms to extract color data from core images, and focus on routines to exclude cracks from these images. Results are discussed using the example of an ODP core from the Ceara Rise in the Central Atlantic. The crack correction approach presented highly improves the quality of color data and allows the easy incorporation of cracked cores into studies based on core images. This facilitates the quick and inexpensive generation of large color datasets directly from quantified core images, for cyclostratigraphy and other purposes.