kth.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
GOES-R Time Series for Early Detection of Wildfires with Deep GRU-Network
KTH, School of Architecture and the Built Environment (ABE), Urban Planning and Environment, Geoinformatics.ORCID iD: 0000-0002-4230-2467
KTH, School of Architecture and the Built Environment (ABE), Urban Planning and Environment, Geoinformatics.ORCID iD: 0000-0003-1369-3216
2022 (English)In: Remote Sensing, E-ISSN 2072-4292, Vol. 14, no 17, article id 4347Article in journal (Refereed) Published
Abstract [en]

Early detection of wildfires has been limited using the sun-synchronous orbit satellites due to their low temporal resolution and wildfires' fast spread in the early stage. NOAA's geostationary weather satellites GOES-R Advanced Baseline Imager (ABI) can acquire images every 15 min at 2 km spatial resolution, and have been used for early fire detection. However, advanced processing algorithms are needed to provide timely and reliable detection of wildfires. In this research, a deep learning framework, based on Gated Recurrent Units (GRU), is proposed to detect wildfires at early stage using GOES-R dense time series data. GRU model maintains good performance on temporal modelling while keep a simple architecture, makes it suitable to efficiently process time-series data. 36 different wildfires in North and South America under the coverage of GOES-R satellites are selected to assess the effectiveness of the GRU method. The detection times based on GOES-R are compared with VIIRS active fire products at 375 m resolution in NASA's Fire Information for Resource Management System (FIRMS). The results show that GRU-based GOES-R detections of the wildfires are earlier than that of the VIIRS active fire products in most of the study areas. Also, results from proposed method offer more precise location on the active fire at early stage than GOES-R Active Fire Product in mid-latitude and low-latitude regions.

Place, publisher, year, edition, pages
MDPI AG , 2022. Vol. 14, no 17, article id 4347
Keywords [en]
GOES-R, GRU, deep learning, wildfires, active fires, early detection, monitoring
National Category
Remote Sensing
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-319069DOI: 10.3390/rs14174347ISI: 000851735000001Scopus ID: 2-s2.0-85137862844OAI: oai:DiVA.org:kth-319069DiVA, id: diva2:1698931
Note

QC 20220926

Available from: 2022-09-26 Created: 2022-09-26 Last updated: 2024-11-15Bibliographically approved
In thesis
1. Deep Learning for Active Fire Detection Using Multi-Source Satellite Image Time Series
Open this publication in new window or tab >>Deep Learning for Active Fire Detection Using Multi-Source Satellite Image Time Series
2023 (English)Licentiate thesis, comprehensive summary (Other academic)
Abstract [en]

In recent years, climate change and human activities have caused increas- ing numbers of wildfires. Earth observation data with various spatial and temporal resolutions have shown great potential in detecting and monitoring wildfires. Advanced Baseline Imager (ABI) onboarding NOAA’s geostation- ary weather satellites Geostationary Operational Environmental Satellites R Series (GOES-R) can acquire images every 15 minutes at 2km spatial resolu- tion and has been used for early fire detection. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) onboarding sun-synchronous satellites offer twice daily revisit and are widely used in active fire detection. VIIRS Active Fire product (VNP14IMG) has 375 m spatial resolution and MODIS Active Fire product (MCD14DL) has 1 km spatial resolution. While these products are very useful, the existing solutions have flaws, including many false alarms due to cloud cover or build- ings with roofs in high-temperature. Also, the multi-criteria threshold-based method does not leverage rich temporal information of each pixel at different timestamps and rich spatial information between neighbouring pixels. There- fore, advanced processing algorithms are needed to provide reliable detection of active fires. 

In this thesis, the main objective is to develop deep learning-based meth- ods for improved active fire detection, utilizing multi-sensor earth observation images. The high temporal resolution of the above satellites makes temporal information more valuable than spatial resolution. Therefore, sequential deep learning models like Gated Recurrent Unit (GRU), Long-Short Term Memory (LSTM), and Transformer are promising candidates for utilizing temporal in- formation encoded in the variation of the thermal band values. In this thesis, a GRU-based early fire detection method is proposed using GOES-R ABI time-series which shows earlier detection time of wildfires than VIIRS active fire product by NASA. In addition, a Transformer based method is proposed utilizing the Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi-NPP) VIIRS time-series which shows better accuracy in active fire detection than VIIRS active fire product. 

The GRU-based GOES-R early detection method utilizes GOES-R ABI time-series which is composed of normalized difference between Mid Infra-red (MIR) Band 7 and Long-wave Infra-red Band 14. And Long-wave Infra-red Band 15 is used as the cloud mask. A 5-layer GRU network is proposed to process the time-series of each pixel and classify the active fire pixels at each time step. For 36 study areas across North America and South America, the proposed method detects 26 wildfires earlier than VIIRS active fire product. Moreover, the method mitigates the problem of coarse resolution of GOES- R ABI images by upsampling and the results show more reliable early-stage active fire location and suppresses the noise compared to GOES-R active fire product. 

For active fire detection utilizing the VIIRS time-series, a Transformer based solution is proposed. The VIIRS time-series images are tokenized into vectors of pixel time-series as the input to the proposed Transformer model. The attention mechanism of the Transformer helps to find the relations of the pixel at different time steps. By detecting the variation of the pixel values, the proposed model classifies the pixel at different time steps as an active fire pixel or a non-fire pixel. The proposed method is tested over 18 study areas across different regions and provides a 0.804 F1-Score. It outperforms the VIIRS active fire products from NASA which has a 0.663 F1-Score. Also, the Transformer model is proven to be superior for active fire detection to other sequential models like GRU (0.647 F1-Score) and LSTM (0.756 F1- Score). Also, both F1 scores and IoU scores of all sequential models indicate sequential models perform much better than spatial ConvNet models, for example, UNet (0.609 F1-Score) and Trans-U-Net (0.641 F1-Score). 

Future research is planned to explore the potential of both optical and SAR satellite data such as VIIRS, Sentinel-2, Landsat-8/9, Sentinel-1 C-band SAR and ALOS Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) for daily wildfire progression mapping. Advanced deep learning models, for example, Swin-Transformer and SwinUNETR will also be investigated to im- prove multi-sensor exploitation. 

Abstract [sv]

Under de senaste åren har klimatförändringar och mänsklig verksamhet orsakat allt fler skogsbränder. Jordobservationsdata med olika rumsliga och tidsmässiga upplösningar har visat sig ha stor potential när det gäller att upp- täcka och övervaka skogsbränder. Advanced Baseline Imager (ABI) på NO- AA:s geostationära vädersatelliter Geostationary Operational Environmental Satellites R Series (GOES-R) kan ta bilder var 15:e minut med en rumslig upplösning på 2 km och har använts för tidig upptäckt av bränder. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) och Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) på solsynkrona satelliter har två gånger per dag och används ofta för att upptäcka aktiva bränder. VIIRS Active Fire product (VNP14IMG) har en geografisk upplösning på 375 m och MODIS Active Fire product (MCD14DL) har en geografisk upplösning på 1 km. Även om dessa produkter är mycket användbara har de befintliga lösningarna brister, bl.a. många falska larm på grund av molntäcke eller byggnader med tak med hög temperatur. Den multikriteriebaserade tröskelmetoden utnyttjar inte heller den rika tidsmässiga informationen för varje pixel vid olika tidpunkter och den rika rumsliga informationen mellan närliggande pixlar. Därför behövs avancerade bearbetningsalgoritmer för att tillförlitligt kunna upptäcka aktiva bränder. 

Huvudsyftet med den här avhandlingen är att utveckla metoder baserade på djupinlärning för förbättrad aktiv branddetektering med hjälp av jordob- servationsbilder med flera sensorer. Den höga tidsmässiga upplösningen hos ovannämnda satelliter gör att den tidsmässiga informationen är mer värdefull än den spatiala upplösningen. Därför är sekventiella djupinlärningsmodeller som Gated Recurrent Unit (GRU), Long-Short Term Memory (LSTM) och Transformer lovande kandidater för att utnyttja den tidsmässiga informatio- nen som är kodad i variationen av värmebandsvärdena. I den här avhand- lingen föreslås en GRU-baserad metod för tidig branddetektering med hjälp av GOES-R ABI-tidsserier som visar att skogsbränder upptäcks tidigare än VIIRS Active Fire Product från NASA. Dessutom föreslås en transforma- torbaserad metod som utnyttjar Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi-NPP) VIIRS-tidsserier som visar bättre noggrannhet vid aktiv brand- detektering än VIIRS aktiva brandprodukt. 

Den GRU-baserade GOES-R-metoden för tidig upptäckt använder GOES- R ABI-tidsserier som består av den normaliserade skillnaden mellan MIR- bandet 7 (Mid Infra-Red) och 14 (Long-wave Infra-Red). Det långvågiga in- fraröda bandet 15 används som molnmask. Ett GRU-nätverk i fem lager fö- reslås för att bearbeta tidsserierna för varje pixel och klassificera de aktiva brandpixlarna vid varje tidssteg. För 36 undersökningsområden i Nord- och Sydamerika upptäcker den föreslagna metoden 26 skogsbränder tidigare än VIIRS-produkten för aktiva bränder. Dessutom mildrar metoden problemet med GOESR ABI-bildernas grova upplösning genom uppgradering, och resul- taten visar en mer tillförlitlig lokalisering av aktiva bränder i ett tidigt skede och undertrycker bruset jämfört med GOES-R:s produkt för aktiva bränder. 

För aktiv branddetektering med hjälp av VIIRS-tidsserier föreslås en transformatorbaserad lösning. VIIRS-tidsseriebilderna omvandlas till vektorer av pixeltidsserier som indata till den föreslagna transformatormodellen. Transformatorns uppmärksamhetsmekanism hjälper till att hitta relationen mellan pixlarna vid olika tidssteg. Genom att upptäcka variationen i pixel- värdena klassificerar den föreslagna modellen pixeln vid olika tidssteg som en aktiv brandpixel eller en icke-brandpixel. Den föreslagna metoden testas på 18 undersökningsområden i olika regioner och ger ett F1-värde på 0,804. Den överträffar VIIRS-produkterna för aktiva bränder från NASA som har en F1- poäng på 0,663. Transformatormodellen har också visat sig vara överlägsen för aktiv branddetektering jämfört med andra sekvensmodeller som GRU (0,647 F1-Score) och LSTM (0,756 F1-Score). Dessutom visar både F1-poäng och IoU-poäng för alla sekvensmodeller att sekventiella modeller presterar myc- ket bättre än spatiala ConvNet-modeller, till exempel UNet (0,609 F1-poäng) och Trans-U-Net (0,641 F1-poäng). 

Framtida forskning planeras för att utforska potentialen hos både optiska och SAR-satellitdata, t.ex. VIIRS, Sentinel-2, Landsat-8/9, Sentinel-1 C-band SAR och ALOS Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR), för daglig kartläggning av skogsbränders utveckling. Avancerade modeller för djupinlärning, t.ex. Swin-Transformer och SwinUNETR, kommer också att undersökas för att förbättra utnyttjandet av flera sensorer. 

Place, publisher, year, edition, pages
Stockholm: KTH Royal Institute of Technology, 2023. p. 67
Series
TRITA-ABE-DLT ; 2315
Keywords
Wildfire, Remote Sensing, Active Fire Detection, GOES-R ABI, Suomi-NPP VIIRS, Image Segmentation, Deep Learning, Gated Recurrent Units (GRU), Transformer., Vilda Bränder, Fjärranalys, Aktiv Branddetektering, GOES- R ABI, Suomi-NPP VIIRS, Bildsegmentering, Djupinlärning, Gated Recurrent Units (GRU), Transformer
National Category
Remote Sensing
Research subject
Geodesy and Geoinformatics, Geoinformatics
Identifiers
urn:nbn:se:kth:diva-327380 (URN)978-91-8040-529-4 (ISBN)
Presentation
2023-06-15, E53, Osquarsbacke 18, KTH Campus, video conference link [MISSING], Stockholm, 10:00 (English)
Opponent
Supervisors
Note

QC 20230526

Available from: 2023-05-26 Created: 2023-05-25 Last updated: 2023-12-05Bibliographically approved
2. Deep Learning for Wildfire Detection Using Multi-Sensor Multi-Resolution Satellite Images
Open this publication in new window or tab >>Deep Learning for Wildfire Detection Using Multi-Sensor Multi-Resolution Satellite Images
2024 (English)Doctoral thesis, comprehensive summary (Other academic)
Abstract [en]

In recent years, climate change and human activities have caused increasing numbers of wildfires. Earth observation data with various spatial and temporal resolutions have shown great potential in detecting and monitoring wildfires. Sensors with different spatial and temporal resolutions detect wildfires in different stages. For low spatial resolution and high temporal resolution satellites, they are mostly used in active fire detection and early-stage burned area mapping because of their frequent revisit. While these products are very useful, the existing solutions have flaws, including many false alarms due to cloud cover or buildings with roofs in high temperatures. Also, the multi-criteria threshold-based method does not leverage rich temporal information of each pixel at different timestamps and rich spatial information between neighbouring pixels. Therefore, advanced processing algorithms are needed to detect active fires. For medium spatial resolution and low temporal resolution satellites, they are often used to detect post-fire burned areas. Optical sensors like Sentinel-2 and Landsat-8/9 are commonly used but their low temporal resolution makes them difficult to monitor ongoing wildfire as they are likely to be affected by clouds and smoke. Synthetic Aperture Radar (SAR) satellites like Sentinel-1, ALOS-2 and RADARSAR Constellation Mission (RCM) can penetrate through the cloud and their spatial resolutions are around 30 meters. However, limited studies have compared the effectiveness of C-band and L-band data and investigating the usage of compact polarization on burned area mapping.

The main objective of this thesis is to develop deep learning methods for improved active fire detection, daily burned area mapping and post-fire burned area mapping utilizing multi-sensor multi-resolution earth observation images. 

 Temporal models such as Gated Recurrent Unit (GRU), Long Short-Term Memory (LSTM), and Transformer networks are promising for effectively capturing temporal information embedded in the image time-series produced by high temporal resolution sensors. Spatial models, including ConvNet-based and Transformer-based architectures, are well-suited for leveraging the rich spatial details in images from mid-resolution sensors. Furthermore, when dealing with image time-series that contain both abundant temporal and spatial information, spatial-temporal models like 3D ConvNet-based and Transformer-based models are ideal for addressing the task. 

In this thesis, the GRU-based GOES-R early detection method consists of a 5-layer GRU network that utilizes GOES-R ABI pixel time-series and classifies the active fire pixels at each time step. For 36 study areas, the proposed method detects 26 wildfires earlier than VIIRS active fire product. Moreover, the method mitigates the problem of coarse resolution of GOES-R ABI images by upsampling and the results show more reliable early-stage active fire location and suppresses the noise compared to GOES-R active fire product.

Furthermore, the VIIRS time-series images are investigated for both active fire detection and daily burned area mapping. For active fire detection, the image time-series are tokenized into vectors of pixel time-series as the input to the proposed Transformer model. For daily burned area mapping, the 3-dimensional Swin-Transformer model is directly applied to the image time-series. The attention mechanism of the Transformer helps to find the spatial-temporal relations of the pixel. By detecting the variation of the pixel values, the proposed model classifies the pixel at different time steps as an active fire pixel or a non-fire pixel. The proposed method is tested over 18 study areas across different regions and provides a 0.804 F1-Score. It outperforms the VIIRS active fire products from NASA which has a 0.663 F1-Score. For daily burned area mapping, it also outperforms the accumulation of VIIRS active fire hotspots in the F1 Score (0.811 vs 0.730). Also, the Transformer model is proven to be superior for active fire detection to other sequential models GRU and spatial models like U-Net. Additionally, for burned area detection, the proposed AR-SwinUNETR also shows superior performance over spatial models and other baseline spatial-temporal models.

To address the limitation of optical images due to cloud cover,  C-bBand data from Sentinel-1 and RCM, as well as L-band data from ALOS-2 PALSAR-2, are evaluated for post-fire burned area detection. To assess the effectiveness of SAR at different wavelengths, the performance of the same deep learning model is cross-compared on burned areas of varying severities in broadleaf and needleleaf forests using both Sentinel-1 SAR and PALSAR-2 SAR data. The results indicate that L-band SAR is more sensitive to detecting low and medium burn severities. Overall, models using L-band data achieve superior performance, with an F1 Score of 0.840 and an IoU Score of 0.729, compared to models using C-band data, which scored 0.757 and 0.630, respectively, across 12 test wildfires. For the RCM data, which provides compact polarization (compact-pol) at C-band, the inclusion of features generated from m-$\chi$ compact polarization decomposition and the radar vegetation index, combined with the original images, further enhances performance. The results demonstrate that leveraging polarization decomposition and the radar vegetation index improves detection accuracy for baseline deep learning models compared to using compact-pol images alone.

In conclusion, this thesis demonstrates the potential of advanced deep learning methods and multi-sensor Earth observation data for improving wildfire detection and burned area mapping, achieving superior performance across various sensors and methodologies.

Abstract [sv]

De senaste åren har klimatförändringar och mänskliga aktiviteter orsakat ett ökande antal skogsbränder. Jordobservationsdata med olika rumsliga och tidsmässiga upplösningar har visat stor potential för att upptäcka och övervaka skogsbränder. Sensorer med olika rumsliga och tidsmässiga upplösningar upptäcker skogsbränder i olika steg. För satelliter med låg rumslig upplösning och hög tidsupplösning används de mest i aktiv branddetektering och kartläggning av brända områden i ett tidigt skede på grund av deras frekventa återbesök. Även om dessa produkter är mycket användbara har de befintliga lösningarna brister, inklusive många falska larm på grund av molntäcke eller byggnader med tak i höga temperaturer. Den tröskelbaserade metoden med flera kriterier utnyttjar inte heller rik tidsinformation för varje pixel vid olika tidsstämplar och rik rumslig information mellan angränsande pixlar. Därför behövs avancerade bearbetningsalgoritmer för att upptäcka aktiva bränder. För satelliter med medium rumslig upplösning och låg tidsupplösning används de ofta för att upptäcka brända områden efter brand. Optiska sensorer som Sentinel-2 och Landsat-8/9 används ofta men deras låga tidsupplösning gör dem svåra att övervaka pågående löpeld eftersom de sannolikt kommer att påverkas av moln och rök. Synthetic Aperture Radar (SAR) satelliter som Sentinel-1, ALOS-2 och RADARSAR Constellation Mission (RCM) kan penetrera genom molnet och deras rumsliga upplösningar är cirka 30 meter. Emellertid har begränsade studier jämfört effektiviteten av C-bands- och L-bandsdata och undersökt användningen av kompakt polarisering på kartläggning av brända områden.

Huvudsyftet med detta examensarbete är att utveckla metoder för djupinlärning för förbättrad aktiv branddetektering, daglig kartläggning av brända områden och kartläggning av brända områden efter brand med hjälp av multi-sensor flerupplösta jordobservationsbilder.Temporala modeller såsom Gated Recurrent Unit (GRU), Long Short-Term Memory (LSTM) och Transformer-nätverk lovar att effektivt fånga tidsinformation inbäddad i bildtidsserierna som produceras av sensorer med hög tidsupplösning. Rumsliga modeller, inklusive ConvNet-baserade och Transformer-baserade arkitekturer, är väl lämpade för att utnyttja de rika rumsliga detaljerna i bilder från medelupplösningssensorer. Dessutom, när det handlar om bildtidsserier som innehåller både riklig tids- och rumsinformation, är rumsliga-temporala modeller som 3D ConvNet-baserade och Transformer-baserade modeller idealiska för att ta itu med uppgiften. 

I detta examensarbete består den GRU-baserade GOES-R tidig detekteringsmetoden av ett 5-lagers GRU-nätverk som använder GOES-R ABI-pixeltidsserier och klassificerar de aktiva brandpixlarna vid varje tidssteg. För 36 studieområden upptäcker den föreslagna metoden 26 skogsbränder tidigare än VIIRS aktiva brandprodukt. Dessutom mildrar metoden problemet med grov upplösning av GOES-R ABI-bilder genom uppsampling och resultaten visar mer tillförlitlig lokalisering av aktiv brand i tidigt skede och dämpar bruset jämfört med GOES-R aktiv brandprodukt.

Vidare undersöks VIIRS tidsseriebilder för både aktiv branddetektering och daglig kartläggning av brända områden. För aktiv branddetektering tokeniseras bildtidsserierna till vektorer av pixeltidsserier som indata till den föreslagna transformatormodellen. För daglig kartläggning av brända områden appliceras den 3-dimensionella Swin-Transformer-modellen direkt på bildtidsserien. Transformatorns uppmärksamhetsmekanism hjälper till att hitta pixelns rumsliga-temporala relationer. Genom att detektera variationen av pixelvärdena klassificerar den föreslagna modellen pixeln vid olika tidssteg som en aktiv brandpixel eller en icke-brandpixel. Den föreslagna metoden testas över 18 studieområden i olika regioner och ger en 0,804 F1-Score. Den överträffar VIIRS aktiva brandprodukter från NASA som har 0,663 F1-poäng. För daglig kartläggning av brända områden överträffar den också ackumuleringen av VIIRS aktiva brandhärdar i F1-poängen (0,811 mot 0,730). Transformer-modellen har också visat sig vara överlägsen för aktiv branddetektering jämfört med andra sekventiella GRU-modeller och rumsliga modeller som U-Net. Dessutom, för detektering av bränt område, visar den föreslagna AR-SwinUNETR också överlägsen prestanda jämfört med rumsliga modeller och andra baslinje-rums-temporala modeller.

För att komma till rätta med begränsningen av optiska bilder på grund av molntäcke utvärderas C-bBand-data från Sentinel-1 och RCM, samt L-bandsdata från ALOS-2 PALSAR-2, för detektering av bränt område efter brand. För att bedöma effektiviteten av SAR vid olika våglängder korsjämförs prestandan för samma djupinlärningsmodell på brända områden av varierande svårighetsgrad i löv- och barrskogar med hjälp av både Sentinel-1 SAR- och PALSAR-2 SAR-data. Resultaten indikerar att L-band SAR är känsligare för att detektera låga och medelhöga brännskador. Sammantaget uppnår modeller som använder L-bandsdata överlägsen prestanda, med ett F1-poäng på 0,840 och ett IoU-poäng på 0,729, jämfört med modeller som använder C-bandsdata, som fick 0,757 respektive 0,630 i 12 testskogsbränder. För RCM-data, som ger kompakt polarisering (compact-pol) vid C-bandet, förbättrar inkluderingen av funktioner genererade från m-$\chi$ kompakt polarisationsupplösning och radarvegetationsindex, i kombination med originalbilderna, prestandan ytterligare. Resultaten visar att utnyttjande av polarisationsnedbrytning och radarvegetationsindex förbättrar detekteringsnoggrannheten för baslinjemodeller för djupinlärning jämfört med att använda enbart kompakta polbilder. 

Sammanfattningsvis visar denna avhandling potentialen hos avancerade metoder för djupinlärning och jordobservationsdata med flera sensorer för att förbättra detektering av skogsbränder och kartläggning av brända områden, för att uppnå överlägsen prestanda över olika sensorer och metoder.

Place, publisher, year, edition, pages
KTH Royal Institute of Technology, 2024. p. 121
Series
TRITA-ABE-DLT ; 2430
Keywords
Wildfire, Remote Sensing, Active Fire Detection, Burned Area Mapping, GOES-R ABI, Suomi-NPP VIIRS, Sentinel-1, PALSAR-2, RADARSAT Constellation Mission, Image Segmentation, Deep Learning, Gated Recurrent Units (GRU), Transformer, Convolutional Neural Network., Vilda Bränder, Fjärranalys, Aktiv Branddetektering, Kartläggning av Bränt Område, GOES-R ABI, Suomi-NPP VIIRS, Sentinel-1, PALSAR-2, Bildsegmentering, Djupinlärning, Gated Recurrent Units (GRU), Transformer, Convolutional Neural Network.
National Category
Engineering and Technology
Research subject
Geodesy and Geoinformatics, Geoinformatics
Identifiers
urn:nbn:se:kth:diva-356334 (URN)978-91-8106-113-0 (ISBN)
Public defence
2024-12-06, https://kth-se.zoom.us/j/62299317578, Kollegiesalen, Brinellvägen 26, KTH Campus, Stockholm, 09:00 (English)
Opponent
Supervisors
Funder
Swedish Research Council Formas, H72100
Note

QC 20241118

Available from: 2024-11-18 Created: 2024-11-15 Last updated: 2024-12-04Bibliographically approved

Open Access in DiVA

No full text in DiVA

Other links

Publisher's full textScopus

Authority records

Zhao, YuBan, Yifang

Search in DiVA

By author/editor
Zhao, YuBan, Yifang
By organisation
Geoinformatics
In the same journal
Remote Sensing
Remote Sensing

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetric score

doi
urn-nbn
Total: 78 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf