Surface Water Mapping from SAR Images Using Optimal Threshold Selection Method and Reference Water Mask
Loading...
Date
2022
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
MDPI
Abstract
ENG: Water resources are an important component of ecosystem services. During long periods of cloudiness and precipitation, when a ground-based sample is not available, the water bodies are detected from satellite SAR (synthetic-aperture radar) data using threshold methods (e.g., Otsu and Kittler–Illingworth). However, such methods do not enable to obtain the correct threshold value for the backscattering coefficient (s0) of relatively small water areas in the image. The paper proposes and substantiates a method for the mapping of the surface of water bodies, which makes it possible to correctly identify water bodies, even in “water”/“land” class imbalance situations. The method operates on a principle of maximum compliance of the resulting SAR water mask with a given reference water mask. Therefore, the method enables the exploration of the possibilities of searching and choosing the optimal parameters (polarization and speckle filtering), which provide the maximum quality of SAR water mask. The method was applied for mapping natural and industrial water bodies in the Pohjois-Pohjanmaa region (North Ostrobothnia), Finland, using Sentinel-1A and -1B ground range detected (GRD) data (ascending and descending orbits) in 2018–2021. Reference water masks were generated based on optical spectral indices derived from Sentinel-2A and -2B data. The polarization and speckle filtering parameters were chosen since they provide the most accurate s0 threshold (on average for all observations above 0.9 according to the Intersection over Union criterion) and are resistant to random fluctuations. If a reference water mask is available, the proposed method is more accurate than the Otsu method. Without a reference mask, the s0 threshold is calculated as an average of thresholds obtained from previous observations. In this case, the proposed method is as good in accuracy as the Otsu method. It is shown that the proposed method enables the identification of surface water bodies under significant class imbalance conditions, such as when the water surface covers only a fraction of a percent of the area under study.
UKR: Водні ресурси є важливим складником екосистемних послуг. У тривалі періоди хмарності та опадів за відсутності наземної вибірки еталонів детектування водних об'єктів здійснюється за супутниковими радарними даними пороговими методами (наприклад, Оцу, Kittler-Illingwort та ін.). Однак такі методи не дозволяють отримати коректне значення порога коефіцієнта зворотного розсіювання (σ0) за відносно малих площ водойм на знімку. У роботі запропоновано та обґрунтовано метод картування поверхневих водойм, у тому числі, в умовах дисбалансу класів “вода”/“суша.” Метод діє за принципом максимальної відповідності результуючої радарної маски води заданій опорній масці. Завдяки цьому метод дозволяє дослідити ландшафт пошуку і вибирати оптимальні параметри (поляризацію, спекл-фільтрацію), що забезпечують максимальну якість радарної маски. Метод застосований для картування природних та промислових водойм у Pohjois-Pohjanmaa region, Finland за даними Sentinel-1A, -1B GRD (висхідна та низхідна орбіти) за 2018-2021 роки. Як опорні маски використані маски води, побудовані на основі оптичних спектральних індексів NDWI і MNDWI за даними Sentinel-2A, 2B. Обґрунтовано вибір поляризації та параметрів спекл-фільтрації, що забезпечують найбільш точний (в середньому для всіх спостережень – вище 0.9 за критерієм Intersection-Over-Union) та стійкий до випадкових коливань порога σ0 результат. Показано, що за наявності опорної маски запропонований метод перевищує точності метод Оцу. У відсутності опорної маски поріг σ0 розраховується як середнє порогів, отриманих з минулих спостережень, і в цьому випадку запропонований метод не поступається точності методу Оцу. Показано, що запропонований метод дозволяє виділяти поверхневі водоймища в умовах суттєвого дисбалансу класів, коли водна поверхня займає частки відсотка площі ділянки.
UKR: Водні ресурси є важливим складником екосистемних послуг. У тривалі періоди хмарності та опадів за відсутності наземної вибірки еталонів детектування водних об'єктів здійснюється за супутниковими радарними даними пороговими методами (наприклад, Оцу, Kittler-Illingwort та ін.). Однак такі методи не дозволяють отримати коректне значення порога коефіцієнта зворотного розсіювання (σ0) за відносно малих площ водойм на знімку. У роботі запропоновано та обґрунтовано метод картування поверхневих водойм, у тому числі, в умовах дисбалансу класів “вода”/“суша.” Метод діє за принципом максимальної відповідності результуючої радарної маски води заданій опорній масці. Завдяки цьому метод дозволяє дослідити ландшафт пошуку і вибирати оптимальні параметри (поляризацію, спекл-фільтрацію), що забезпечують максимальну якість радарної маски. Метод застосований для картування природних та промислових водойм у Pohjois-Pohjanmaa region, Finland за даними Sentinel-1A, -1B GRD (висхідна та низхідна орбіти) за 2018-2021 роки. Як опорні маски використані маски води, побудовані на основі оптичних спектральних індексів NDWI і MNDWI за даними Sentinel-2A, 2B. Обґрунтовано вибір поляризації та параметрів спекл-фільтрації, що забезпечують найбільш точний (в середньому для всіх спостережень – вище 0.9 за критерієм Intersection-Over-Union) та стійкий до випадкових коливань порога σ0 результат. Показано, що за наявності опорної маски запропонований метод перевищує точності метод Оцу. У відсутності опорної маски поріг σ0 розраховується як середнє порогів, отриманих з минулих спостережень, і в цьому випадку запропонований метод не поступається точності методу Оцу. Показано, що запропонований метод дозволяє виділяти поверхневі водоймища в умовах суттєвого дисбалансу класів, коли водна поверхня займає частки відсотка площі ділянки.
Description
O. Kavats: ORCID 0000-0002-0172-7856
Keywords
water mask, SAR, Sentinel-1, Sentinel-2, NDWI, MNDWI, threshold, intersection over union, method Otsu, Finland, водяна маска, поріг, метод Otsu, Фінляндія, КІТС
Citation
Kavats O., Khramov D., Sergieieva K. Surface Water Mapping from SAR Images Using Optimal Threshold Selection Method and Reference Water Mask. Water. 2022. Vol. 14, Iss. 24. 4030. DOI: https://doi.org/10.3390/w14244030.