Detection of deforestation using remote sensing time series analysis
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE |
Texto Completo: | http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.30.14.25 |
Resumo: | The Amazon rainforest plays an important role in the global carbon and water cycles, having direct influence on Earths atmosphere and it suffers the consequences of the current climate crisis. Deforestation monitoring systems are a source of information on the forest condition for the scientific community, policy makers, and the general public. In this thesis, we identified three areas on which such systems could be improved: data processing, information extraction, and information distribution. Processing data of Earth observation satellites is subject to atmospheric noise. In particular, clouds obstruct the surveying of the Amazon rainforest. They introduce discontinuities on the the spatial and temporal patterns, which reduce the ability of analyst to extract information about features on the surface and reducing the reliability of the information obtained. Any information on Earths surface in our particular case, information on Land Use and Land Cover change increases its value through sharing, validation, and reuse in broader communities. Regarding data processing, we tested several cloud detection algorithms on Sentinel-2 imagery and we found that Fmask4 provides the best performance under frequent cloud coverage. With this knowledge, we proceed to extract deforestation information using time series of the Landsat 8 and Sentinel-2 satellites, applying machine learning techniques of Deep Learning and Random Forest, respectively. We obtained the best results by using time series of Sentinel-2 images processed with Random Forest. Finally, we demonstrated the best way to provide scientists with access to massive amounts or Earth observation data and processing tools is through collaborative analysis environments offered through Internet, such as Jupyter notebooks. |
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info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisDetection of deforestation using remote sensing time series analysisDetecção de desmatamento usando análise de series de tempo de sensoriamento remoto na Amazônia brasileira2020-06-26Gilberto Camara NetoPedro Ribeiro de Andrade NetoTiago Garcia de Senna CarneiroAlexandre Camargo CoutinhoAlber Hamersson Sánchez IpiaInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)Programa de Pós-Graduação do INPE em Ciência do Sistema TerrestreINPEBRFloresta Amazônicadesmatamentoaprendizagem de máquinasensoriamento remotoAmazon forestdeforestationmachine learningremote sensingThe Amazon rainforest plays an important role in the global carbon and water cycles, having direct influence on Earths atmosphere and it suffers the consequences of the current climate crisis. Deforestation monitoring systems are a source of information on the forest condition for the scientific community, policy makers, and the general public. In this thesis, we identified three areas on which such systems could be improved: data processing, information extraction, and information distribution. Processing data of Earth observation satellites is subject to atmospheric noise. In particular, clouds obstruct the surveying of the Amazon rainforest. They introduce discontinuities on the the spatial and temporal patterns, which reduce the ability of analyst to extract information about features on the surface and reducing the reliability of the information obtained. Any information on Earths surface in our particular case, information on Land Use and Land Cover change increases its value through sharing, validation, and reuse in broader communities. Regarding data processing, we tested several cloud detection algorithms on Sentinel-2 imagery and we found that Fmask4 provides the best performance under frequent cloud coverage. With this knowledge, we proceed to extract deforestation information using time series of the Landsat 8 and Sentinel-2 satellites, applying machine learning techniques of Deep Learning and Random Forest, respectively. We obtained the best results by using time series of Sentinel-2 images processed with Random Forest. Finally, we demonstrated the best way to provide scientists with access to massive amounts or Earth observation data and processing tools is through collaborative analysis environments offered through Internet, such as Jupyter notebooks.carbono e água, tendo influência direta na atmosfera terrestre e sofrendo as consequências da atual crise climática. Daí a importância dos sistemas de monitoramento de desmatamento como fonte de informação sobre a condição da floresta para comunidade científica, formadores de políticas e o público em geral. Nós identificamos três áreas nas quais esses sistemas poderiam ser aprimorados: processamento de dados, extração e distribuição de informações. O processamento de dados dos satélites de observação da Terra está sujeito ao ruído atmosférico; as nuvens, em particular, dificultam o mapeamento da floresta Amazônica. As nuvens introduzem descontinuidades nos padrões espaciais e temporais, o que reduz a capacidade dos analistas de extrair informações sobre os elementos da superfície, e também reduz a confiabilidade das informações obtidas. Qualquer informação sobre superfície da Terra, em nosso caso particular, informações sobre mudança no uso e cobertura, incrementa seu valor por meio do compartilhamento, validação e reutilização em comunidades mais amplas. Em relação ao processamento dos dados, testamos vários algoritmos de detecção de nuvens e descobrimos que o Fmask4 oferece o melhor desempenho em imagens de satélite com frequente cobertura de nuvens. Com esse conhecimento, procedemos à extração de informações sobre desmatamento usando séries temporais dos satélites Landsat 8 e Sentinel-2, aplicando as técnicas de aprendizado de máquina Deep Learning e Random Forest. Obtivemos os melhores resultados usando séries temporais de imagens Sentinel-2 processadas com Random Forest. Finalmente, demonstramos que a melhor maneira de fornecer aos cientistas acesso a grandes quantidades de dados de observação da Terra é com ferramentas de processamento e através de ambientes de análise colaborativa oferecidos pela Internet, como os notebooks Jupyter.http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.30.14.25info:eu-repo/semantics/openAccessengreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:56:18Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.30.14.25.45-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:56:19.55Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false |
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