search query: @keyword Kaukokartoitus / total: 67
reference: 41 / 67
« previous | next »
Author:Tahvonen, Kati
Title:Öljynhavainnointi tutkakuvien avulla - havaintoepävarmuuteen liittyvät tekijät ja epävarmuuden arvioiminen
Oil spill detection by radar imagery - sources of uncertainty and their evaluation
Publication type:Master's thesis
Publication year:2005
Pages:ix + 104 + [10]      Language:   fin
Department/School:Maanmittausosasto
Main subject:Fotogrammetria   (Maa-57)
Supervisor:Haggrén, Henrik
Instructor:Pyhälahti, Timo
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark M80     | Archive
Keywords:uncertainty
uncertainty map
oil spill detection
remote sensing
SAR-imagery
havaintoepävarmuus
epävarmuuskartta
öljynhavainnointi
kaukokartoitus
SAR-kuva
Abstract (eng): This thesis examines oil spill detection by radar imagery, paying special attention to sources of uncertainty and the assessment of potential oil spills detected on Synthetic Aperture Radar (SAR) images.
The aim of this study is to develop a method that classifies sea areas into 'regions of uncertainty'.
The classification is based on external data sources.
A sample uncertainty map is also presented.

Oil spill detection by radar imagery is based on the fact that floating oil has the capability of dampening down small waves in the water.
Oil-covered smooth sea areas appear black in SAR images, while wavy surrounding areas appear lighter, In this way, oil spills can be distinguished from clean areas, Unfortunately, there are various phenomena that can account for similar dark areas in SAR images, These include algae blooms, fish oil, low wind areas, eddies, currents, heavy rains, upwelling, river mouth areas and ice, At the same time, heavy winds may also impede detection of oil spills by causing oil to be mixed into the water, In addition to the abovementioned problems, the properties of the radar instrument itself cause uncertainty in the oil spill detection process.

The literature describes several automatic or semiautomatic oil spill detection systems, but these systems provide no specific uncertainty estimates for every single detected oil slick.
No examples of the usage of external data in order to produce regional uncertainty maps were found either.
The use of external data -in many cases, environmental information -in the production of uncertainty maps always involves many kinds of uncertainty.
Generalized Information Theory, e.g. fuzzy set theory, is a good alternative for dealing with these kinds of problems as well as for combining different kinds of data.

The experimental part of this thesis examines SAR images captured in 2003 alongside external data in order to pinpoint uncertainty factors involved in the oil spill detection process.
The effect of wind speed proved to be as expected, though the impact of sudden changes in wind direction and upwelling areas seemed to be a greater source of uncertainty than expected.
Further research is required for determining the effect of intensive algae blooms.
Likewise, the impact of rain requires more detailed research.
As a result, the sample uncertainty map presented in this thesis was based on wind speed, wind direction and upwelling areas.
The map indicates sea areas where oil spill detection is likely to be uncertain.
Abstract (fin): Tämä diplomityö keskittyy selvittämään tutkakuvilta tehtävään öljynhavainnointiin liittyviä epävarmuustekijöitä ja niiden vaikutusta.
Tavoitteena on luoda kuvan ulkopuolisiin epävarmuustekijöihin pohjautuva menetelmä, jonka avulla tutkakuvan kattamat merialueet voidaan jakaa epävarmuusalueisiin.
Työssä tehdään myös esimerkki tällaisesta epävarmuuskartasta.

Tutkakuvilta tehtävä öljynhavainnointi perustuu siihen, että öljy vaimentaa merenpinnan pientä aaltoilua.
Öljyn peittämät, tasaiset alueet näyttävät tutkakuvalla tummilta, kun taas ympäröivät aaltoilevat alueet näyttävät vaaleammilta.
Näin ollen öljyiset alueet on mahdollista erottaa tutkakuvilta.
Ongelmia tuottavat kuitenkin muut tummia alueita aiheuttavat ilmiöt.
Tällaisia ovat mm. levälautat, kalaöljy, heikko tuuli, meripyörteet, sade, kumpuamisalueet, jokivesien purkauspaikat ja jaa.
Toisaalta myös liian voimakas tuuli aiheuttaa ongelmia, sillä sen vaikutuksesta pinnalla kelluva öljy saattaa sekoittua veteen.
Lisäksi kuvausinstrumentin omat ominaisuudet aiheuttavat epävarmuutta öljynhavainnointiin.

Kirjallisuudessa kuvataan useita erilaisia automaattisia tai puoliautomaattisia öljynhavainnointijärjestelmiä.
Nämä järjestelmät eivät pyri tarjoamaan käyttäjälle arviota siitä, kuinka luotettavana yksittäistä öljyhavaintoa voidaan pitää.
Myöskään esimerkkejä tutkakuvan ulkopuoliseen tietoon pohjautuvasta, koko kuva-alan kattavasta epävarmuuskartasta ei löytynyt.
Tutkakuvan ulkopuolisten - usein ympäristön tilaa kuvaavien - aineistojen käyttäminen epävarmuuskartan laatimisessa sisältää aina monenlaista epävarmuutta.
Epäeksaktit päättelymenetelmät, mm. sumea logiikka, tarjoavat erään keinon hallita tällaisia haasteita sekä yhdistää erilaisia aineistoja keskenään.

Diplomityön käytännön osuudessa tutkittiin vuoden 2003 tutkakuvamateriaalin sekä kuvien ulkopuolisten aineistojen avulla öljynhavainnointiin liittyvää epävarmuutta.
Tuulen nopeuden vaikutus havaintoepävarmuuteen osoittautui odotusten mukaiseksi.
Sen sijaan tuulen suunnan äkillinen muuttuminen ja kumpuaminen tuntuivat vaikuttavan havaintoepävarmuuteen huomattavasti odotettua enemmän.
Levätilannetta parhaiten kuvaavan aineiston löytäminen ja sen vaikutuksen arvioiminen vaatii tätä työtä tarkempaa tutkimusta.
Myös sateen vaikutus epävarmuuteen kaipaa lisätutkimuksia.
Tuulen nopeuden ja suunnan sekä kumpuamistietojen pohjalta laadittiin epävarmuuskartta.
Sen avulla voidaan hahmottaa tutkakuvan alueet, joilta öljynhavainnointi on muita alueita epävarmempaa.
ED:2005-03-29
INSSI record number: 28207
+ add basket
« previous | next »
INSSI