Characterization of Arctic Environment by Means of Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) Data and Digital Elevation Models (DEM)

• Main Author: Ullmann, Tobias
• Format: Doctoral or Postdoctoral Thesis
• Language: English
• Published: 2015
• Subjects: Mackenzie-River-Delta; Banks Islands; Radarfernerkundung; Topografie; Formmessung; Klassifikation; Relief <Geografie>; ddc:004; ddc:550; Arctic; Mackenzie Delta; Mackenzie River; Signalen; Voll; Wandel; Arktis; Arktis*; Banks Island; Mackenzie river; Tundra
• Online Access: https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/frontdoor/index/index/docId/11571; https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:20-opus-115719; https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/11571/Tobias_Ullmann_PolSAR_Arctic_Thesis.pdf

The ecosystem of the high northern latitudes is affected by the recently changing environmental conditions. The Arctic has undergone a significant climatic change over the last decades. The land coverage is changing and a phenological response to the warming is apparent. Remotely sensed data can assist the monitoring and quantification of these changes. The remote sensing of the Arctic was predominantly carried out by the usage of optical sensors but these encounter problems in the Arctic environment, e.g. the frequent cloud cover or the solar geometry. In contrast, the imaging of Synthetic Aperture Radar is not affected by the cloud cover and the acquisition of radar imagery is independent of the solar illumination. The objective of this work was to explore how polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) data of TerraSAR-X, TanDEM-X, Radarsat-2 and ALOS PALSAR and interferometric-derived digital elevation model data of the TanDEM-X Mission can contribute to collect meaningful information on the actual state of the Arctic Environment. The study was conducted for Canadian sites of the Mackenzie Delta Region and Banks Island and in situ reference data were available for the assessment. The up-to-date analysis of the PolSAR data made the application of the Non-Local Means filtering and of the decomposition of co-polarized data necessary. The Non-Local Means filter showed a high capability to preserve the image values, to keep the edges and to reduce the speckle. This supported not only the suitability for the interpretation but also for the classification. The classification accuracies of Non-Local Means filtered data were in average +10% higher compared to unfiltered images. The correlation of the co- and quad-polarized decomposition features was high for classes with distinct surface or double bounce scattering and a usage of the co-polarized data is beneficial for regions of natural land coverage and for low vegetation formations with little volume scattering. The evaluation further revealed that the X- and C-Band were most sensitive to the generalized land cover classes. It was found that the X-Band data were sensitive to low vegetation formations with low shrub density, the C-Band data were sensitive to the shrub density and the shrub dominated tundra. In contrast, the L-Band data were less sensitive to the land cover. Among the different dual-polarized data the HH/VV-polarized data were identified to be most meaningful for the characterization and classification, followed by the HH/HV-polarized and the VV/VH-polarized data. The quad-polarized data showed highest sensitivity to the land cover but differences to the co-polarized data were small. The accuracy assessment showed that spectral information was required for accurate land cover classification. The best results were obtained when spectral and radar information was combined. The benefit of including radar data in the classification was up to +15% accuracy and most significant for the classes wetland and sparse vegetated tundra. The best classifications were realized with quad-polarized C-Band and multispectral data and with co-polarized X-Band and multispectral data. The overall accuracy was up to 80% for unsupervised and up to 90% for supervised classifications. The results indicated that the shortwave co-polarized data show promise for the classification of tundra land cover since the polarimetric information is sensitive to low vegetation and the wetlands. Furthermore, co-polarized data provide a higher spatial resolution than the quad-polarized data. The analysis of the intermediate digital elevation model data of the TanDEM-X showed a high potential for the characterization of the surface morphology. The basic and relative topographic features were shown to be of high relevance for the quantification of the surface morphology and an area-wide application is feasible. In addition, these data were of value for the classification and delineation of landforms. Such classifications will assist the delineation of geomorphological units and have potential to identify locations of actual and future morphologic activity. Die polaren Regionen der Erde zeigen eine hohe Sensitivität gegenüber dem aktuell stattfindenden klimatischen Wandel. Für den Raum der Arktis wurde eine signifikante Erwärmung der Landoberfläche beobachtet und zukünftige Prognosen zeigen einen positiven Trend der Temperaturentwicklung. Die Folgen für das System sind tiefgehend, zahlreich und zeigen sich bereits heute - beispielsweise in einer Zunahme der photosynthetischen Aktivität und einer Verstärkung der geomorphologischen Dynamik. Durch satellitengestützte Fernerkundungssysteme steht ein Instrumentarium bereit, welches in der Lage ist, solch großflächigen und aktuellen Änderungen der Landoberfläche nachzuzeichnen und zu quantifizieren. Insbesondere optische Systeme haben in den vergangen Jahren ihre hohe Anwendbarkeit für die kontinuierliche Beobachtung und Quantifizierung von Änderungen bewiesen, bzw. durch sie ist ein Erkennen der Änderungen erst ermöglicht worden. Der Nutzen von optischen Systemen für die Beobachtung der arktischen Landoberfläche wird dabei aber durch die häufige Beschattung durch Wolken und die Beleuchtungsgeometrie erschwert, bzw. unmöglich gemacht. Demgegenüber eröffnen bildgebende Radarsystem durch die aktive Sendung von elektromagnetischen Signalen die Möglichkeit kontinuierlich Daten über den Zustand der Oberfläche aufzuzeichnen, ohne von den atmosphärischen oder orbitalen Bedingungen abhängig zu sein. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es den Nutzen und Mehrwert von polarimetrischen Synthetic Aperture Radar (PolSAR) Daten der Satelliten TerraSAR-X, TanDEM-X, Radarsat-2 und ALOS PALSAR für die Charakterisierung und Klassifikation der arktischen Landoberfläche zu identifizieren. Darüber hinaus war es ein Ziel das vorläufige interferometrische digitale Höhenmodel der TanDEM-X Mission für die Charakterisierung der Landoberflächen-Morphologie zu verwenden. Die Arbeiten erfolgten hauptsächlich an ausgewählten Testgebieten im Bereich des kanadischen Mackenzie Deltas und im Norden von Banks Islanld. Für diese Regionen standen in situ erhobene Referenzdaten zur Landbedeckung zur Verfügung. Mit Blick auf den aktuellen Stand der Forschung wurden die Radardaten mit einem entwickelten Non-Local-Means Verfahren gefiltert. Die co-polarisierten Daten wurde zudem mit einer neu entwickelten zwei Komponenten Dekomposition verarbeitet. Das entwickelte Filterverfahren zeigt eine hohe Anwendbarkeit für alle Radardaten. Der Ansatz war in der Lage die Kanten und Grauwerte im Bild zu erhalten, bei einer gleichzeitigen Reduktion der Varianz und des Speckle-Effekts. Dies verbesserte nicht nur die Bildinterpretation, sondern auch die Bildklassifikation und eine Erhöhung der Klassifikationsgüte von ca. +10% konnte durch die Filterung erreicht werden. Die Merkmale der Dekomposition von co-polarisierten Daten zeigten eine hohe Korrelation zu den entsprechenden Merkmalen der Dekomposition von voll-polarisierten Daten. Die Korrelation war besonders hoch für Landbedeckungstypen, welche eine double oder single bounce Rückstreuung hervorrufen. Eine Anwendung von co-polarisierten Daten ist somit besonders sinnvoll und aussagekräftig für Landbedeckungstypen, welche nur einen geringen Teil an Volumenstreuung bedingen. Die vergleichende Auswertung der PolSAR Daten zeigte, dass sowohl X- als auch C-Band Daten besonders sensitiv für die untersuchten Landbedeckungsklassen waren. Die X-Band Daten zeigten die höchste Sensitivität für niedrige Tundrengesellschaften. Die C-Band Daten zeigten eine höhere Sensitivität für mittelhohe Tundrengesellschaften und Gebüsch (shrub). Die L-Band Daten wiesen im Vergleich dazu die geringste Sensitivität für die Oberflächenbedeckung auf. Ein Vergleich von verschiedenen dual-polarisierten Daten zeigte, dass die Kanalkombination HH/VV die beste Differenzierung der Landbedeckungsklassen lieferte. Weniger deutlich war die Differenzierung mit den Kombinationen HH/HV und VV/VH. Insgesamt am besten waren jedoch die voll-polarisierten Daten geeignet, auch wenn die Verbesserung im Vergleich zu den co-polarisierten Daten nur gering war. Die Analyse der Klassifikationsgenauigkeiten bestätigte dieses Bild, machte jedoch deutlich, dass zu einer genauen Landbedeckungsklassifikation die Einbeziehung von multispektraler Information notwendig ist. Eine Nutzung von voll-polarisierten C-Band und multispektralen Daten erbrachte so eine mittlere Güte von ca. 80% für unüberwachte und von ca. 90% für überwachte Klassifikationsverfahren. Ähnlich hohe Werte wurden für die Kombination von co-polarisierten X-Band und multispektralen Daten erreicht. Im Vergleich zu Klassifikation die nur auf Grundlage von multispektralen Daten durchgeführt wurden, erbrachte die Einbeziehung der polarisierten Radardaten eine zusätzliche durchschnittliche Klassifikationsgüte von ca. +15%. Der Zugewinn und die Möglichkeit zur Differenzierung war vor allem für die Bedeckungstypen der Feuchtgebiete (wetlands) und der niedrigen Tundrengesellschaften festzustellen. Die Analyse der digitalen Höhenmodelle zeigte ein hohes Potential der TanDEM-X Daten für die Charakterisierung der topographischen Gegebenheiten. Die aus den Daten abgeleiteten absoluten und relativen topographischen Merkmale waren für eine morphometrische Quantifizierung der Landoberflächen-Morphologie geeignet. Zudem konnten diese Merkmale auch für eine initiale Klassifikation der Landformen genutzt werden. Die Daten zeigten somit ein hohes Potential für die Unterstützung der geomorphologischen Kartierung und für die Identifizierung der aktuellen und zukünftigen Dynamik der Landoberfläche.