TY - GEN A1 - Korzeniowska, Karolina A1 - Korup, Oliver T1 - Object-based detection of lakes prone to seasonal ice cover on the Tibetan Plateau T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - The Tibetan Plateau, the world's largest orogenic plateau, hosts thousands of lakes that play prominent roles as water resources, environmental archives, and sources of natural hazards such as glacier lake outburst floods. Previous studies have reported that the size of lakes on the Tibetan Plateau has changed rapidly in recent years, possibly because of atmospheric warming. Tracking these changes systematically with remote sensing data is challenging given the different spectral signatures of water, the potential for confusing lakes with glaciers, and difficulties in classifying frozen or partly frozen lakes. Object-based image analysis (OBIA) offers new opportunities for automated classification in this context, and we have explored this method for mapping lakes from LANDSAT images and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) elevation data. We tested our algorithm for most of the Tibetan Plateau, where lakes in tectonic depressions or blocked by glaciers and sediments have different surface colours and seasonal ice cover in images obtained in 1995 and 2015. We combined a modified normalised difference water index (MNDWI) with OBIA and local topographic slope data in order to classify lakes with an area > 10 km(2). Our method derived 323 water bodies, with a total area of 31,258 km(2), or 2.6% of the study area (in 2015). The same number of lakes had covered only 24,892 km(2) in 1995; lake area has increased by -26% in the past two decades. The classification had estimated producer's and user's accuracies of 0.98, with a Cohen's kappa and F-score of 0.98, and may thus be a useful approximation for quantifying regional hydrological budgets. We have shown that our method is flexible and transferable to detecting lakes in diverse physical settings on several continents with similar success rates. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 1037 KW - Tibetan Plateau KW - lakes KW - LANDSAT KW - SRTM KW - MNDWI KW - OBIA KW - change detection Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-475037 SN - 1866-8372 IS - 1037 ER - TY - THES A1 - Korzeniowska, Karolina T1 - Object-based image analysis for detecting landforms diagnostic of natural hazards T1 - Objektbasierte Bildanalyse zur Erfassung spezieller diagnostischer Landformen von Naturgefahren N2 - Natural and potentially hazardous events occur on the Earth’s surface every day. The most destructive of these processes must be monitored, because they may cause loss of lives, infrastructure, and natural resources, or have a negative effect on the environment. A variety of remote sensing technologies allow the recoding of data to detect these processes in the first place, partly based on the diagnostic landforms that they form. To perform this effectively, automatic methods are desirable. Universal detection of natural hazards is challenging due to their differences in spatial impacts, timing and longevity of consequences, and the spatial resolution of remote-sensing data. Previous studies have reported that topographic metrics such as roughness, which can be captured from digital elevation data, can reveal landforms diagnostic of natural hazards, such as gullies, dunes, lava fields, landslides and snow avalanches, as these landforms tend to be more heterogeneous than the surrounding landscape. A single roughness metric is often limited in such detections; however, a more complex approach that exploits the spatial relation and the location of objects, such as object-based image analysis (OBIA), is desirable. In this thesis, I propose a topographic roughness measure derived from an airborne laser scanning (ALS) digital terrain model (DTM) and discuss its performance in detecting landforms principally diagnostic of natural hazards. I further develop OBIA-based algorithms for the detection of snow avalanches using near-infrared (NIR) aerial images, and the size (changes) of mountain lakes using LANDSAT satellite images. I quantitatively test and document how the level of difficulty in detecting these very challenging landforms depends on the input data resolution, the derivatives that could be evaluated from images and DTMs, the size, shape and complexity of landforms, and the capabilities of obtaining the information in the data. I demonstrate that surface roughness is a promising metric for detecting different landforms in diverse environments, and that OBIA assists significantly in detecting parts of lakes and snow avalanches that may not be correctly assigned by applying only the thresholding of spectral properties of data and their derivatives. The curvature-based surface roughness parameter allows the detection of gullies, dunes, lava fields and landslides with a user’s accuracy of 0.63, 0.21, 0.53, and 0.45, respectively. The OBIA algorithms for detecting lakes and snow avalanches obtained user’s accuracy of 0.98, and 0.78, respectively. Most of the analysed landforms constituted only a small part of the entire dataset, and therefore the user’s accuracy is the most appropriate performance measure that should be given in a such classification, because it tells how many automatically-extracted pixels in fact represent the object that one wants to classify, and its calculation does not take the second (background) class into account. One advantage of the proposed roughness parameter is that it allows the extraction of the heterogeneity of the surface without the need for data detrending. The OBIA approach is novel in that it allows the classification of lakes regardless of the physical state of their water, and also allows the separation of frozen lakes from glaciers that have very similar water indices used in purely optical remote sensing applications. The algorithm proposed for snow avalanches allows the detection of release zones, tracks, and deposition zones by verifying the snow heterogeneity based on a roughness metric evaluated from a water index, and by analysing the local relation of segments with their neighbouring objects. This algorithm contains few steps, which allows for the simultaneous classification of avalanches that occur on diverse mountain slopes and differ in size and shape. This thesis contributes to natural hazard research as it provides automatic solutions to tracking six different landforms that are diagnostic of natural hazards over large regions. This is a step toward delineating areas susceptible to the processes producing these landforms and the improvement of hazard maps. N2 - Naturgefahren und potenziell gefährliche Ereignisse der Erdoberfläche treten jeden Tag auf. Prozesse mit Zerstörungswirkungen sollten identifiziert werden, weil sie Gefahren für besiedelte Gebiete sowie menschliches Leben haben können. Naturgefahren haben erhebliche Einflüsse auf die Umwelt. Eine Vielzahl von Fernerkundungstechnologien, die heutzutage verfügbar sind, erlauben die Aufnahme und Speicherung von Datensätzen, die bei der Erkennung solcher Naturgefahren helfen können. Eine wichtige Grundlage dafür stellt die diagnostische Landform dar, welche die Naturgefahr ausbildet. Für eine effiziente Analyse sind automatische Methoden wünschenswert. Die Verwendung einer universellen Methode zur Erkennung von Naturgefahren ist deshalb eine Herausforderung, weil die räumlichen Ausdehnungen unterschiedlich sind. So können diese unterschiedlichen Alters sein und verschiedene räumliche Auflösungen in Fernerkundungsdaten besitzen. Dies beeinflusst den Detailierungsgrad bei der Abbildung der Erdoberfläche. Frühere Studien zeigen, dass Ableitungen wie beispielweise die Rauheit, die von Fernerkundungsdaten erfasst werden kann, es erlauben, Naturgefahrenphänomene wie z. B. Erosionsrinnen, Dünen, Lavafelder, Erdrutsche und Schneelawinen zu erkennen, weil sie heterogener sind als umgebende Objekte. Dennoch ist es nicht zulässig, allein mittels der eigenständigen Rauheit eine Unterscheidung zwischen den erfassten Landschaftsformen vorzunehmen. Hier ist ein komplexer Ansatz wie die Objektbasierte Bildanalyse (OBIA) wünschenswert, weil ein solcher sowohl die räumliche Relation als auch die Lage von Objekten verwendet. In dieser Dissertation schlage ich einen Oberflächenrauhigkeitsindex, abgeleitet aus einem durch Airborne Laserscanning (ALS) erfassten digitalen Geländemodells (DTM), vor und diskutiere die Faktoren, die die Darstellung von Naturgefahrenphänomenen mittels dieser Variable beeinflussen. Ich präsentiere auch OBIA-basierte, automatische Algorithmen für die Erkennung von Schneelawinen welche aus Nah-Infrarot (NIR) Luftbildern ausgewertet wurden sowie den Verlauf einer Seegrenze, die auf LANDSAT Satellitenbildern abgebildet wird. Ich zeige weiterhin, dass der Schwierigkeitsgrad für die Erfassung der analysierten Phänomene variabel und abhängig von den Dateneigenschaften, der Komplexität der getrackten Phänomene sowie von den qualitativen Ausprägungen des Informationsgehaltes ist. Ferner werde ich zeigen, dass die vorgeschlagene Oberflächenrauhigkeit die räumliche Ausdehnung der verschiedenen Phänomene zu bestimmen erlaubt, und dass der OBIA-Ansatz deutlich bei der Erkennung von Objekten und derjenigen Teile hilft, die nicht korrekt nur durch Verwendung spektraler Eigenschaften von Daten und deren Derivaten zugewiesen werden konnten. Der krümmungsbasierte Oberflächenrauhigkeitindex ermöglicht die Erkennung von Erosionsrinnen, Dünen, Lavafeldern, und Erdrutschen mit einer Benutzergenauigkeit von: 0.63, 0.21, 0.53 und 0.45. Vergleichend dazu erzielen die vorgestellten OBIA-Algorithmen für die Erfassung von Seen und Schneelawinen eine Benutzergenauigkeit von 0.98 und 0.78. Die in dieser Arbeit analysierten Landformen stellen einen Ausschnitt aus dem Gesamtspektrum vorkommender Strukturen dar. Die Benutzergenauigkeit stellt dabei den am besten geeigneten Leistungsindex dar, auf dem basierend eine Klassifikation durchgeführt werden kann. Die Benutzergenauigkeit gibt an, wie viele der automatisch extrahierten Pixel das zu klassifizierende Objekt tatsächlich repräsentieren. Eine Betrachtung einer zweiten (Hintergrund-) Klasse muss durch diesen Ansatz nicht erfolgen. Ein Vorteil des vorgeschlagenen Oberflächenrauhigkeitindex ist, dass er die Extraktion der Heterogenität der Oberfläche ohne die Notwendigkeit eines Daten-detrendings ermöglicht. Der OBIA-Ansatz für die Erfassung von Seegrenzen erlaubt es einerseits, Seen ungeachtet der physikalischen Zustände des Wassers zu klassifizieren und anderseits gefrorene Seen von den Gletschern zu unterschieden, welche ähnliche Eigenschaften beim Wasserindex aufweisen. Der für Schneelawinen vorgeschlagene Algorithmus wiederum ermöglicht insgesamt die Erfassung von Anbruchgebieten, Sturzbahnen und Ablagerungszonen durch Verifikation der Schneeheterogenität sowie die lokalen Beziehungen zu benachbarten Objekten. Dieser Algorithmus enthält einige Schritte, die es erlauben, gleichzeitig Lawinen zu klassifizieren, die in verschiedenen Berghängen auftreten und unterschiedliche Größen und Formen haben. Diese Dissertation trägt zur Naturgefahrenforschung bei, da sie automatische Lösungen für das Monitoring von sechs verschiedenen Landformen bietet, die typisch für Naturgefahren sind. Es wird somit dazu beigetragen, Gebiete abgrenzbar zu machen, welche für das Auftreten von Gefahrenphänomenen besonders anfällig sind. Zudem können damit auch Verbesserungen bei der Erstellung von Gefahrenkarten erreicht werden. KW - object based image analysis KW - automatic classification KW - GIS KW - satellite images KW - photogrammetry KW - landforms KW - natural hazards KW - snow avalanches KW - lakes KW - roughness KW - objektbasierte Bildanalyse KW - automatische Klassifizierung KW - GIS KW - Satellitenbilder KW - Photogrammetrie KW - Landformen KW - Naturgefahren KW - Lawinen KW - Seen KW - Rauheit Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-402240 ER - TY - GEN A1 - Korzeniowska, Karolina A1 - Bühler, Yves A1 - Mauro, Marty A1 - Korup, Oliver T1 - Regional snow-avalanche detection using object-based image analysis of near-infrared aerial imagery N2 - Snow avalanches are destructive mass movements in mountain regions that continue to claim lives and cause infrastructural damage and traffic detours. Given that avalanches often occur in remote and poorly accessible steep terrain, their detection and mapping is extensive and time consuming. Nonetheless, systematic avalanche detection over large areas could help to generate more complete and up-to-date inventories (cadastres) necessary for validating avalanche forecasting and hazard mapping. In this study, we focused on automatically detecting avalanches and classifying them into release zones, tracks, and run-out zones based on 0.25 m near-infrared (NIR) ADS80-SH92 aerial imagery using an object-based image analysis (OBIA) approach. Our algorithm takes into account the brightness, the normalised difference vegetation index (NDVI), the normalised difference water index (NDWI), and its standard deviation (SDNDWI) to distinguish avalanches from other land-surface elements. Using normalised parameters allows applying this method across large areas. We trained the method by analysing the properties of snow avalanches at three 4 km−2 areas near Davos, Switzerland. We compared the results with manually mapped avalanche polygons and obtained a user's accuracy of > 0.9 and a Cohen's kappa of 0.79–0.85. Testing the method for a larger area of 226.3 km−2, we estimated producer's and user's accuracies of 0.61 and 0.78, respectively, with a Cohen's kappa of 0.67. Detected avalanches that overlapped with reference data by > 80 % occurred randomly throughout the testing area, showing that our method avoids overfitting. Our method has potential for large-scale avalanche mapping, although further investigations into other regions are desirable to verify the robustness of our selected thresholds and the transferability of the method. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 398 Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-403942 ER -