Ice Detection for Small Lakes with Satellite Imagery and Machine Learning
No Thumbnail Available
Files
Arjanne_Juho_2024.pdf (1.27 MB) (opens in new window)
Aalto login required (access for Aalto Staff only).
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu |
Bachelor's thesis
Electronic archive copy is available locally at the Harald Herlin Learning Centre. The staff of Aalto University has access to the electronic bachelor's theses by logging into Aaltodoc with their personal Aalto user ID. Read more about the availability of the bachelor's theses.
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2024-12-08
Department
Major/Subject
Informaatioteknologia
Mcode
ELEC3015
Degree programme
Sähkötekniikan kandidaattiohjelma
Language
en
Pages
33
Series
Abstract
The role of satellite imagery in the continuous surface classification of the Earth has grown rapidly through the start of the 21st century. Advancements in machine learning and satellite imaging technology have facilitated the realisation of automated ice cover detection. Whilst sea ice detection has garnered great interest from researchers, the detection of lake ice has amassed considerably less focus. Specifically, few studies have evaluated ice detection methods for small lakes, which, albeit less prominent than larger water bodies, possess environmental and economic significance. This bachelor's thesis compares combinations of prevalent satellite imagery technologies and machine learning methods to find the optimal combination for small-lake ice detection. To discern the prevalent machine learning methods and imaging technologies, the trends and results of previous ice detection studies were explored. Synthetic aperture radar (SAR) and multispectral imaging (MSI) were identified as the two major imaging technologies applied to ice detection. For the machine learning methods, support vector machines (SVMs) and convolutional neural networks (CNNs) were found to be widely employed for ice detection research. The open availability and resolution of the SAR and MSI data provided by the Sentinel-1 and Sentinel-2 pairs of satellites led to their selection as the data source for an ice detection experiment detailed in this thesis. The experiment was performed by constructing several machine learning models for each combination of the chosen satellite imagery technologies and machine learning methods. The models were trained and initially assessed on data from two Canadian lakes. The global applicability of the models was then evaluated with a test set of images from lakes, which were not sources for the training set. The results of the experiment showed a significant difference in water-ice classification performance between the SAR and MSI models. Perfect validation accuracies were achieved with the MSI models, while the highest validation accuracy reached with a SAR model was 89.29%. For the test set, a CNN trained with MSI data attained the highest accuracy of 98.57%. The most accurate classification performance for SAR models was acquired with an SVM model, which managed a 73.20% accuracy. While the models trained on SAR data were only qualified for local indicative ice predictions, the test results suggest the CNN trained on MSI data to be globally applicable for small-lake ice detection.Satelliittikuvien merkitys maapallon pinnan jatkuvassa luokittelussa on kasvanut eksponentiaalisesti läpi nykyisen vuosisadan alun. Koneoppimismenetelmien sekä satelliittien kuvausteknologian kehitys on mahdollistanut jääpeitteiden automaattisen havaitsemisen avaruudesta käsin kerätyn datan avulla. Vaikka merijään havaitseminen on herättänyt tutkijoiden keskuudessa suurta kiinnostusta, järvijään tunnistamista on tutkittu huomattavasti vähemmän. Tässä kandidaatintyössä vertaillaan olennaisimpia pienten järvien jääpeitteen määrittämiseen hyödynnettyjä satelliittikuvausteknologioita sekä koneoppimismenetelmiä. Työn tarkoitus on selvittää pienten järvien jääpeitteen tarkimmin havaitseva kuvaus- ja koneoppimismenetelmän yhdistelmämalli. Olennaisimmat menetelmät valittiin aiempiin jääpeitteiden kaukokartoitustutkimuksiin vedoten. Valituiksi teknologioiksi päätyivät synteettisen apertuurin tutka (engl. synthetic aperture radar, SAR) sekä monispektrinen kuvantaminen (engl. multispectral imaging, MSI) ja koneoppimismenetelmiksi tukivektorikone (engl. support vector machine, SVM) sekä konvoluutiohermoverkko (engl. convolutional neural network, CNN). Sentinel-1 sekä Sentinel-2 satelliittiparien tarjoama SAR- ja MSI-data valittiin datalähteeksi tässä työssä suoritettavaan kokeeseen. Koneoppimismenetelmiä sekä kuvausteknologioita vertaileva koe suoritettiin kouluttamalla useita koneoppimismalleja kullekin satelliittikuvatekniikan ja koneoppimismenetelmän yhdistelmälle. Mallit koulutettiin sekä arvioitiin alustavasti kahdesta Kanadassa sijaitsevasta järvestä saadulla datalla. Tämän jälkeen mallien yleistä soveltuvuutta järvijään tunnistukseen arvioitiin opetusjoukkoon kuulumattomista järvistä koostetulla testijoukolla. Kokeen tulokset paljastivat huomattavan luokittelutarkkuuseron SAR- ja MSI-datalla koulutettujen mallien välillä. MSI-malleilla saavutettiin täydellinen validointitarkkuus, kun taas korkein SAR-mallilla saatu validointitarkkuus oli 89,29 %. Testijoukon osalta MSI-datalla koulutettu CNN ylsi 98,57 % tarkkuuteen, joka oli testijoukon korkein. SAR-datalla tarkin luokittelusuorituskyky taas saavutettiin SVM-mallilla, jonka tarkkuus oli 73,20 %. Vaikka SAR-datalla koulutetut mallit soveltuivat vain paikallisiin suuntaa antaviin jääennusteisiin, testitulokset viittaavat MSI-datalla koulutetun CNN:än soveltuvan pienten järvien jääpeitteen havaitsemisongelmiin maailmanlaajuisesti.Description
Supervisor
Lassila, PasiThesis advisor
Nyman, SamuliKeywords
lake ice, remote sensing, satellite imagery, machine learning