Application of advanced geospatial computation and technology to model and manage coastal environments

 |  Login

Show simple item record

dc.contributor Aalto-yliopisto fi
dc.contributor Aalto University en
dc.contributor.advisor Jolma, Ari, Dr., Biwatech Ltd., Finland
dc.contributor.author Altartouri, Anas
dc.date.accessioned 2015-06-17T09:01:18Z
dc.date.available 2015-06-17T09:01:18Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.isbn 978-952-60-6255-6 (electronic)
dc.identifier.isbn 978-952-60-6254-9 (printed)
dc.identifier.issn 1799-4942 (electronic)
dc.identifier.issn 1799-4934 (printed)
dc.identifier.issn 1799-4934 (ISSN-L)
dc.identifier.uri https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/16551
dc.description.abstract Modeling in the environmental domain aims at exploring, explaining, and predicting phenomena and communicating this knowledge to inform decisions in planning or management. It is an active area of research that evolves as knowledge of environmental systems advances and as progress in related fields, such as computational and information systems sciences, is made. Advancements in these fields enhance the performance and usability of environmental models and information systems. This thesis examines the utility and application of advanced geospatial computation and technology in environmental modeling and operational management in coastal areas through two applications. In the first application, the distribution of Phragmites australis, a perennial vascular plant that has spread intensively on southern Finnish coasts in the last few decades, is analyzed and modeled. Machine learning methods are used to model the species occurrence and spread and to provide transition probabilities for a cellular automata model of the species dynamics. Transition rules, effect of scale settings, and model training and validation are examined. In the second application, a number of species and habitats were considered for protection from oil spills in the Gulf of Finland, an area that has witnessed significant increase in maritime oil transportation during the past years. An environmental information system was developed using geospatial web services to assist oil combating teams in prioritizing influenced areas for protection. Data requirements and usage context are analyzed providing system design rationale. A prototype of the system is implemented and evaluated. The results of this research suggest high utility of advanced geospatial techniques and technologies in environmental modeling and management. Spatial models in this study help understand the distribution of Phragmites australis and provide quantification of relationships between factors of distribution and the species occurrence and close-range dynamics. Transition rules for a cellular automata model were successfully provided using machine learning methods. Advances in geospatial technology demonstrated great potential for responding to disasters and increasing the efficiency of operational management by bringing on-site information that facilitates real time decision making. The application of these methods, however, requires careful consideration of raising issues such as the appropriate scale and the adequate training and validation of models, and the usability of information systems. Appropriately used, geospatial computational techniques and technologies provide environmental scientists and managers with powerful instruments that help solve problems and advance sustainability. en
dc.description.abstract Ympäristömallinnuksen tavoitteena on tutkia, selittää ja ennustaa ilmiöitä ja viestiä tämä tieto ympäristön suunnitteluun ja hallintaan liittyvää päätöksentekoa varten. Ala on aktiivisen tutkimuksen kohteena, sillä ekosysteemeistä on yhä enemmän tietoa ja ympäristömallinnukseen linkittyvät tieteenalat kuten informaatioteknologia ja laskenta edistyvät jatkuvasti. Näiden alojen kehitys heijastuu myönteisesti ympäristömallien ja informaatiojärjestelmien suorituskykyyn ja käytettävyyteen. Tämä väitöskirja käsittelee edistyneiden geospatiaalisten laskentamenetelmien ja teknologioiden käyttöä rannikkoympäristön mallinnuksessa ja operatiivisessa hallinnassa kahden eri sovelluksen kautta. Näistä ensimmäisessä analysoidaan ja mallinnetaan Suomen etelärannikolle laajalti levinneen monivuotisen ruohovartisen kasvin, järviruo'on, levinneisyyttä. Koneoppimisen avulla mallinnetaan lajin esiintymistä ja määritetään lajin dynamiikkaa kuvaavalle soluautomaatille siirtymätodennäköisyydet. Lisäksi luodaan automaatin tilamuutossäännöt, arvioidaan mittakaavan vaikutusta ja testataan ja validoidaan malli. Toisessa sovelluksessa tarkastellaan tiettyjen lajien ja elinympäristöjen suojelemista öljyvahinkotilanteessa Suomenlahdella, jolla öljykuljetusten määrä on viime vuosina merkittävästi kasvanut. Öljyn uhkaamien alueiden priorisointia tukemaan luotiin ympäristöinformaatiojärjestelmä käyttäen hyväksi geospatiaalisia verkkopalveluita. Tutkimuksessa analysoidaan järjestelmän tietovaatimuksia ja käyttötarkoitusta ja näiden pohjalta suunnitellaan järjestelmä ja toteutetaan ja evaluoidaan prototyyppi. Tutkimuksen perusteella geospatiaalisten laskentamenetelmät ja teknologiat ovat erittäin hyödyllisiä ympäristön mallinnuksessa ja hallinnassa. Spatiaaliset mallit auttavat ymmärtämään järviruo'on levinneisyyttä ja mahdollistavat kasvin levinneisyyteen vaikuttavien tekijöiden, kasvin esiintymisen ja ruovikon sisäisen dynamiikan kvantifioinnin. Siirtymäsäännöt saatiin onnistuneesti määritettyä soluautomaatille koneoppimisen avulla. Geospatiaaliset teknologiat osoittautuivat hyvin lupaaviksi poikkeustilanteiden apuvälineiksi, sillä ne mahdollistavat tietojen tuomisen kentälle ja siten reaaliaikaisen päätöksenteon ja parantavat näin operatiivisen hallinnan tehokkuutta. Käytettyjen tutkimusmenetelmien soveltaminen edellyttää aina mm. tarkoituksenmukaisen mittakaavan määrittämistä, riittävää mallien testausta ja validointia ja informaatiojärjestelmien käyttökelpoisuuden arviointia. Oikein käytettynä geospatiaaliset laskentamenetelmät ja teknologiat tarjoavat ympäristötieteilijöille ja ympäristöä hallinnoiville tehokkaita työkaluja ongelmanratkaisuun ja kestävän kehityksen edistämiseen. fi
dc.format.extent 70 + app. 74
dc.format.mimetype application/pdf en
dc.language.iso en en
dc.publisher Aalto University en
dc.publisher Aalto-yliopisto fi
dc.relation.ispartofseries Aalto University publication series DOCTORAL DISSERTATIONS en
dc.relation.ispartofseries 86/2015
dc.relation.haspart [Publication 1]: Altartouri, Anas; Jolma, Ari (2013). A Naive Bayes classifier for modeling distributions of the common reed in Southern Finland. In: J. Piantadosi, R. S. Anderssen, J. Boland (Eds.), Proceedings of MODSIM2013, the 20th International Congress on Modelling and Simulation, Adelaide, Australia, 1–6 December 2013. Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand. pp. 1645–1651. ISBN: 978-0-9872143-3-1.
dc.relation.haspart [Publication 2]: Altartouri, Anas; Nurminen, Leena; Jolma, Ari (2014). Modeling the role of the close-range effect and environmental variables in the occurrence and spread of Phragmites australis in four sites on the Finnish coast of the Gulf of Finland and the Archipelago Sea. Ecology and Evolution, 4(7), 987–1005. DOI: 10.1002/ece3.986.
dc.relation.haspart [Publication 3]: Altartouri, Anas; Jolma, Ari (2012). Mining cellular automata rules: The use of a Naïve Bayes classifier to provide transition rules in Phragmites simulation. In: N. N. Pinto, J. Dourado, A. Natálio (Eds.), Proceedings of CAMUSS, the International Symposium on Cellular Automata Modeling for Urban and Spatial Systems, Oporto, Portugal, 8–10 November 2012. Coimbra: Department of Civil Engineering of the University of Coimbra. pp. 79–90. ISBN: 978-972-96524-8-6.
dc.relation.haspart [Publication 4]: Altartouri, Anas; Nurminen, Leena; Jolma, Ari (2015). Spatial neighborhood effect and scale issues in the calibration and validation of a dynamic model of Phragmites australis distribution – a cellular automata and machine learning approach. Environmental Modelling and Software, 71, 15–29. DOI: 10.1016/j.envsoft.2015.04.010.
dc.relation.haspart [Publication 5]: Altartouri, Anas; Ehrnsten, Eva; Helle, Inari; Venesjärvi, Riikka; Jolma, Ari (2013). Geospatial web services for responding to ecological risks posed by oil spills. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 79(10), 905–914. DOI: 10.14358/PERS.79.10.905.
dc.subject.other Environmental science en
dc.title Application of advanced geospatial computation and technology to model and manage coastal environments en
dc.title Edistyneiden geospatiaalisten laskentamenetelmien ja teknologioiden käyttö rannikkoympäristön mallintamiseen ja hallintaan fi
dc.type G5 Artikkeliväitöskirja fi
dc.contributor.school Insinööritieteiden korkeakoulu fi
dc.contributor.school School of Engineering en
dc.contributor.department Yhdyskunta- ja ympäristötekniikan laitos fi
dc.contributor.department Department of Civil and Environmental Engineering en
dc.subject.keyword cellular automata en
dc.subject.keyword coastal ecosystem en
dc.subject.keyword geospatial web services en
dc.subject.keyword Gulf of Finland en
dc.subject.keyword machine learning en
dc.subject.keyword oil spill en
dc.subject.keyword Phragmites australis en
dc.subject.keyword spatial analysis en
dc.subject.keyword web GIS en
dc.subject.keyword Saaristomeri fi
dc.subject.keyword soluautomaatti fi
dc.subject.keyword geospatiaaliset verkkopalvelut fi
dc.subject.keyword Suomenlahti fi
dc.subject.keyword koneoppiminen fi
dc.subject.keyword öljyonnettomuus fi
dc.subject.keyword järviruoko fi
dc.subject.keyword spatiaalinen analyysi fi
dc.identifier.urn URN:ISBN:978-952-60-6255-6
dc.type.dcmitype text en
dc.type.ontasot Doctoral dissertation (article-based) en
dc.type.ontasot Väitöskirja (artikkeli) fi
dc.contributor.supervisor Sorvari, Jaana, Associate Prof., Aalto University, Department of Civil and Environmental Engineering, Finland
dc.opn Pilesjö, Petter, Prof., Lund University, Sweden
dc.rev Marceau, Danielle, Prof., University of Calgary, Canada
dc.rev Gilmore Pontius Jr, Robert, Prof., Clark University, USA
dc.date.defence 2015-06-24


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search archive


Advanced Search

article-iconSubmit a publication

Browse

My Account