Browsing by Author "Voormansik, Kaupo, juhendaja"

Now showing 1 - 12 of 12

Classification of urban areas from Sentinel-1 coherence maps
(Tartu Ülikool, 2017) Reiu, Andy; Zalite, Karlis, juhendaja; Voormansik, Kaupo, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Füüsika instituut
Ehitiste tuvastamine radarsatelliidi Sentinel-1A mõõtmiste põhjal
(Tartu Ülikool, 2015) Sisas, Anni; Voormansik, Kaupo, juhendaja; Tamm, Tanel, juhendaja; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond
Hemiboreal Forest Mapping with Interferometric Synthetic Aperture Radar
(2016-10-10) Olesk, Aire; Noorma, Mart, juhendaja; Praks, Jaan, juhendaja; Voormansik, Kaupo, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond.
Käesolev doktoritöö uurib tehisavaradari (SAR) kasutusvõimalusi metsa kõrguse hindamiseks hemiboreaalsete metsade vööndis. Uurimistöö viidi läbi Tartu Üli¬kooli, Tartu Observatooriumi, Aalto Ülikooli, Euroopa Kosmoseagentuuri (ESA) kaugseire keskuse ESRIN ja Reach-U koostöös. Uurimistöös kasutatud satelliidi¬andmed on pärit Saksa Kosmosekeskuse (DLR) kõrglahutusega bistaatilise X-laineala tehisavaradari TanDEM-X satelliidipaarilt. Sagedasti uuenevad satelliidiandmed, nende globaalne katvus ja kõrge ruumi¬line lahutus võimaldavad tehisavaradari abil kaardistada metsi ning nendes toimu¬vaid muutusi suurtel maa-aladel. Radari abil on võimalik saada kõrge lahutusvõimega pilte, mis on tundlikud taimestikule, maapinna karedusele ja dielektrilistele omadustele. Sünkroonis lendava radaripaari samaaegselt tehtud pildid elimineerivad võimalikud ajalised muutused taimestikus ning tänu sellele on radariandmetest võimalik tuletada metsade vertikaalset struktuuri ja kõrgust. Uurimistöös käsitletakse tehisavaradari interferomeetrilise koherentsuse tund¬likkust metsa kõrguse suhtes ning analüüsitakse, millised keskkonna ja klimaati¬lised tingimused ning satelliidi orbiidiga seotud parameetrid mõjutavad radari¬piltidelt erinevate puuliikide kõrguse hindamise täpsust. Lisaks keskendub väitekiri interferomeetrilisele koherentsusele tuginevate mudelite analüüsi¬misele ning nende täpsuse hindamisele operatiivse metsa kõrguse kaardistamise raken-duseks. Vaatluse alla on võetud kolm testala, mis asuvad Soomaa rahvuspargis, Võrtsjärve idakaldal Rannus ja Peipsiveere looduskaitsealal ning katavad kokku 2291 hektarit metsa. 23 TanDEM-X satelliidipildi koherentsuspilte võrreldakse samadel testaladel aerolaserskaneerimise (LiDAR) abil mõõdetud puistute kõrgu¬sega, mis on omakorda jagatud kolme rühma (kuused, männid ja laia¬lehised segametsad). RVoG (Random Volume over Ground) taimekatte mudel ning sellest tule¬tatud lihtsamad pooleempiirilised mudelid sobituvad olemasolevate TanDEM-X koherentsuse ning LiDARi metsa puistute kõrgusandmetega hästi. Töö tule¬mused kinnitavad, et tulevikus on suurte ja erinevatest metsatüüpidest koosne¬vate metsade kõrguse kosmosest kaardistamisel otstarbekas kasutusele võtta esmalt just soovitatud lihtsamad ja universaalsemad mudelid.
Maapinna ja hoonete liikumiste tuvastamine interferomeetrilise tehisavaradari abil
(Tartu Ülikool, 2014) Valgur, Martin; Voormansik, Kaupo, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond; Tartu Ülikool. Füüsika instituut
Maapinna ja majade vertikaalliikumise mõõtmine Tartu linnas PSInSAR meetodil
(Tartu Ülikool, 2013) Voormansik, Villem; Voormansik, Kaupo, juhendaja; Aunap, Raivo, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus ja tehnoloogiateaduskond; Tartu Ülikool. Geograafia osakond
Maapinna ja vee optiliseks kaugseireks sobivate aastaaegade analüüs Eesti alal METEOSAT satelliitpilvisuse andmete põhjal
(Tartu Ülikool, 2015) Kullamaa, Maanus; Voormansik, Kaupo, juhendaja; Post, Piia, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond; Tartu Ülikool. Füüsika instituut
Metsatüüpide eristamine multispektraalsetel WorldView-2 satelliidipiltidel
(Tartu Ülikool, 2013) Laatsarus, Iris; Voormansik, Kaupo, juhendaja; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond
Põllukultuuride tuvastamise masinõppe mudeli tunnuste olulisuse hindamine
(Tartu Ülikool, 2021) Järveoja, Mihkel; Voormansik, Kaupo, juhendaja; Matiisen, Tambet, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Remotely sensed, in particular satellite data, is already widely used in agricultural parcels monitoring, and this trend is not showing signs of diminishing. Wide range of machine learning algorithms have significantly reduced the burden to interpret bulky and often complex satellite data, contributing to the exploration of new use-cases and services. In this study Random Forest classification model is used to separate 28 crop type classes in Estonia. Input data consisted of two seasons (2018, 2019) of Estonian agricultural parcels and features calculated from Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite images, meteorological records and soil maps. Achieved multiclass weighted F1 score for year 2018 test set was 0.82 and for year 2019 0.85. Among most important features were Sentinel-1 VH and VV polarization back-scatter intensities and Sentinel-2 PSRI, NDVI and TC-vegetation indices. It was discovered that Sentinel-2 features were more prominent in early (May) and late season (August), but during mid-season (June, July) their importance decreased significantly. Sentinel-1 back-scatter features were more important during mid-season. It was concluded, that using both radar and optical satellite data ensure better classification result than using any of them separately, since they complement each other.
Radar Remote Sensing for Monitoring Forest Floods and Agricultural Grasslands
(2015) Zalite, Karlis; Noorma, Mart, juhendaja; Voormansik, Kaupo, juhendaja; Reinart, Anu, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond.
Käesolev doktoritöö keskendub radarkaugseire rakenduste arendamisele kahes keerukas looduskeskkonnas: üleujutatud metsas ja põllumajanduslikel rohumaadel. Uurimistöö viidi läbi Tartu Observatooriumis, Tartu Ülikoolis, Ventspilsi Kõrgkoolis ja Aalto Ülikoolis. Töö esimene osa käsitleb X-laineala polarimeetrilise radarisignaali käitumist regulaarselt üleujutatavas metsas Soomaa näitel ning teine osa põllumajanduslike rohumaade seisundi ja polarimeetriliste ning interferomeetriliste tehisava-radari parameetrite vahelisi seoseid. 2012 kevadel Soomaa testalal TerraSAR-X andmetega läbi viidud eksperiment näitas, et topelt-peegeldusele tundlik HH-VV polarimeetriline kanal pakub tõesti kontrastsemat tagasihajumisepõhist üleujutatud metsa eristust üleujutamata metsast kui traditsiooniline HH polarimeetriline kanal. HH-VV kanali eelis HH kanali ees on seda suurem, mida madalam on mets ning raagus tingimustes lehtmetsas oli HH-VV kanali eelis HH kanali ees suurem kui okasmetsas. Lisaks on üleujutusele tundlik HH ja VV kanali polarimeetriline faasivahe, mida on soovitatud ka varasemates töödes kasutada täiendava andmeallikana üleujutuste kaardistamisel. Käesolevas doktoritöös mõõdeti polarimeetrilise X-laineala tehisava-radari HH/VV faasivahe suurenemine üleujutuste tõttu erineva kõrgusega okas- ja lehtmetsas. 2013 a vegetatsiooniperioodil korraldati Rannu test-alal välimõõtmistega toetatud eksperiment uurimaks X- ja C-laineala polarimeetrilise ning X-laineala interferomeetrilise tehisava-radari parameetrite undlikkust rohumaade tingimuste muutustele. Ilmnes, et ühepäevase vahega kogutud X-laineala tehisava-radari interferomeetriliste paaride koherentsus korreleerus rohu kõrgusega. Koherentsus oli seda madalam, mida kõrgem oli rohi - leitud seost on võimalik potentsiaalselt rakendada niitmise tuvastamiseks. TerraSAR-X ja RADARSAT-2 polarimeetriliste aegridade analüüsi tulemusel leiti kaks niitmisele tundlikku parameetrit: HH/VV polarimeetriline koherentsus ja polarimeetriline entroopia. Niitmise järel langes HH/VV polarimeetriline koherentsus järsult ning polarimeetriline entroopia tõusis järsult. Rohu tagasikasvamise faasis hakkas HH/VV polarimeetriline koherentsus aeglaselt kasvama ning entroopia aeglaselt kahanema. Täheldatud efekt oli tugevam TerraSARX X-laineala aegridadel kui RADARSAT-2 C-riba tehisava-radari mõõtmistel ning seda selgemini nähtav mida rohkem biomassi niitmise järgselt maha jäi. Leitud HH/VV polarimeetrilise koherentsuse ja polarimeetrilise entroopia käitumine vastas taimkatte osakestepilve radarikiirguse tagasihajumismudelile. Mudeli järgi põhjus- 60 tas eelnimetatud parameetrite iseloomulikku muutust rohukõrte kui dipoolide orientatsiooni ja korrastatuse muut niitmise tõttu, mis on kooskõlas meie välimõõtmiste andmetega.
Satelliidipiltidelt põllukultuuride pikselhaaval klassifitseerimine 3D sidumnärvivõrguga
(Tartu Ülikool, 2019) Allas, Aksel; Voormansik, Kaupo, juhendaja; Sünter, Indrek, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Füüsika instituut
Synthetic Aperture Radar based flood mapping in the Alam-Pedja Nature Reserve in years 2005-2011
(Tartu Ülikool, 2015) Jüssi, Martin; Voormansik, Kaupo, juhendaja; Tamm, Tanel, juhendaja; Zalite, Karlis, juhendaja; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond
Talve ja lumikatte mõju püsivate peegeldajate tihedusele sõltuvalt maakattetüübist
(Tartu Ülikool, 2014) Kalam, Kristjan; Voormansik, Kaupo, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond; Tartu Ülikool. Füüsika instituut