Διαχρονική παρακολούθηση φυσικών οικοσυστημάτων με τη χρήση χρονοσειρών δορυφορικών εικόνων
Creators: name: Παπαϊορδανίδης, Στέφανος Αθανασίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Παρακολούθηση οικοσυστημάτων
Χαρτογράφηση διαταραχών
Δορυφορικές εικόνες
Ecosystem monitoring
Disturbance mapping
Satellite imagery

description: Οι διαταραχές στα φυσικά οικοσυστήματα είναι μέρος της φυσικής τους πορείας, ενώ παράλληλα διαδραματίζουν καθοριστικό ρόλο στην εξέλιξη της ανθρώπινης κοινωνίας. Η συνεχής παρακολούθηση των χερσαίων οικοσυστημάτων είναι πρωτεύουσας σημασίας για την εκτίμηση της παρούσας κατάστασης της βλάστησης, για τον εντοπισμό διαταραχών, και για την πρόβλεψη μελλοντικών αλλαγών. Ακριβείς, συχνές και ποιοτικές πληροφορίες απαιτούνται για την χωρική και χρονική ανάλυση των διαταραχών, τόσο ως προς την επιρροή τους στο κλίμα, όσο και προς την επιρροή του κλίματος προς αυτές. Η δορυφορική τηλεπισκόπηση είναι ένα εργαλείο που έχει χρησιμοποιηθεί ευρέως για την παρακολούθηση των φυσικών οικοσυστημάτων τις τελευταίες δεκαετίες, με πολλές έρευνες να επικεντρώνονται στην χρήση χρονοσειρών δορυφορικών εικόνων πολυφασματικών δεδομένων. Τα τελευταία χρόνια παρατηρείται αύξηση του αριθμού των μεθόδων που βασίζονται στην ανάλυση των οπτικών εικόνων υψηλότερης χωρικής ανάλυσης, κυρίως από τους αισθητήρες Landsat και Sentinel, λόγω των πολιτικών τους ελεύθερης πρόσβασης. Η αξιοποίηση των πυκνών χρονοσειρών εικόνων θεωρείται απαραίτητη για την εξαγωγή χωροχρονικών προφίλ της βλάστησης και επομένως για την αξιόπιστη αξιολόγηση τόσο των βραχυπρόθεσμων όσο και των μακροπρόθεσμων επιπτώσεων των διαταραχών στα φυσικά οικοσυστήματα. Προηγμένες τεχνικές για την ανάλυση των τάσεων των χρονοσειρών έχουν έρθει στο προσκήνιο, ενώ νέα εργαλεία και τεχνολογίες που προσανατολίζονται προς το υπολογιστικό νέφος για τη διαχείριση των γεωχωρικών δεδομένων, καθίστανται διαθέσιμα στην επιστημονική κοινότητα. Σε αυτή τη διατριβή μελετάται η αποδοτικότητα δύο αλγόριθμων, που χρησιμοποιούνται ευρέως στον εντοπισμό τάσεων και εποχικών αλλαγών στα φυσικά οικοσυστήματα και στη δημιουργία χαρτών αλλαγών/διαταραχών, σε ένα μεσογειακό οικοσύστημα με τη χρήση πυκνών χρονοσειρών εικόνων Landsat. Η πρώτη μέθοδος βασίστηκε στον αλγόριθμο BFAST (Breaks For Additive Seasonal and Trend), ο οποίος ενσωματώνει στατιστικά μοντέλα και λογιστική παλινδρόμηση με σκοπό την αποδόμηση χρονοσειρών και τον εντοπισμό τάσεων και στατιστικά σημαντικών σημείων διάσπασης. Η δεύτερη μέθοδος που ερευνήθηκε, βασίστηκε στον αλγόριθμο LandTrendR (Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery), ο οποίος εκτελεί χωρική και χρονική κατάτμηση πυκνών χρονοσειρών δορυφορικών εικόνων σε ετήσια βάση, μέσω της πλατφόρμας υπολογιστικού νέφους Google Earth Engine. Οι παραπάνω αλγόριθμοι παρήγαγαν χάρτες αλλαγών/διαταραχών για την περιοχή της Θάσου το χρονικό διάστημα μεταξύ του Ιανουαρίου του 1986 και του Δεκεμβρίου του 2005, με ικανοποιητική χωρική και χρονική ακρίβεια. Οι δύο προσεγγίσεις αξιολογήθηκαν ως προς ικανότητα και την αποδοτικότητά τους να παράγουν ποιοτικά χαρτογραφικά προϊόντα
description: Disturbances in ecosystems are an integral part of their natural course, while at the same time they play a major role in the future of human society. The continuous monitoring of land ecosystems is of great importance for the assessment of the present condition of vegetation, for the detection disturbances, and for the forecasting of future changes. Precise, frequent, and high-quality information is required for spatial and temporal analysis of disturbances, regarding both their impact on the global climate and the climate’s impact on the them. Satellite remote sensing has been widely utilized in monitoring natural ecosystems the past decades with many studies focusing on the exploitation of multi-temporal datasets for disturbance monitoring. In the recent years, there is an increase in methods relying on analysis of higher spatial resolution optical imagery, mainly from Landsat and Sentinel-2 sensors, due to their free access policies. Taking advantage of dense time series of imagery is considered essential for extracting accurate spatio-temporal profiles of vegetation and therefore for assessing reliably both short and long-term effects of disturbances of natural ecosystems. Advanced techniques for analyzing time-series trends have been developed, while emerging cloud-oriented tools and technologies for managing geospatial datasets are becoming available to the scientific community. In this study, we investigate the efficiency of two algorithms, which are widely utilized in detection of seasonal and trend changes of ecosystems, for creating change/disturbance maps, in a Mediterranean ecosystem with the use of long-term series of Landsat images. The first method was based on the BFAST (Breaks For Additive Seasonal and Trend) algorithm which integrates statistical models and logistic regression for decomposing time series and detecting significant breaks and trends. The second method that was tested is the LandTrendr (Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery) algorithm through the cloud-based Google Earth Engine (GEE) platform. These two algorithms created change/disturbance maps for the island of Thasos, for the time between January 1986 to December 2005, with satisfactory spatial accuracy. Both applications were assessed for their accuracy in fire detection and burned area mapping, as well as for the overall effort required by the user, including computation times and level of expertise