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Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Data Science Global warming has been a topic of discussion for many decades, however its impact on the thaw of permafrost and vice-versa has not been very well captured or documented in the past. This may be due to most permafrost being in the Arctic and similarly vast remote areas, which makes data collection difficult and costly. A partial solution to this problem is the use of Remote Sensing imagery, which has been widely used for decades in documenting the changes in permafrost regions. Despite its many benefits, this methodology still required a manual assessment of images, which could be a slow and laborious task for researchers. Over the last decade, the growth of Deep Learning has helped address these limitations. The use of Deep Learning on Remote Sensing imagery has risen in popularity, mainly due to the increased availability and scale of Remote Sensing data. This has been fuelled in the last few years by open-source multi-spectral high spatial resolution data, such as the Sentinel-2 data used in this project. Notwithstanding the growth of Deep Learning for Remote Sensing Imagery, its use for the particular case of identifying the thaw of permafrost, addressed in this project, has not been widely studied. To address this gap, the semantic segmentation model proposed in this project performs pixel-wise classification on the satellite images for the identification of Retrogressive Thaw Slumps (RTSs), using a U-Net architecture. In this project, the successful identification of RTSs using Satellite Images is achieved with an average of 95% Dice score for the 39 test images evaluated, concluding that it is possible to pre-process said images and achieve satisfactory results using 10-meter spatial resolution and as little as 4 spectral bands. Since these landforms can be a proxy for the thaw of permafrost, the aim is that this project can help make progress towards the mitigation of the impact of such a powerful geophysical phenomenon. O aquecimento global tem sido tópico de discussão nas últimas décadas. Apesar deste debate, o impacto do aquecimento global no degelo do pergelissolo e vice-versa não está amplamente estudado nem documentado. Uma das causas que pode ter levado a esta escassez de estudos é o facto do pergelissolo se encontrar no Ártico ou em regiões igualmente remotas e inacessíveis, o que faz com que a recolha de dados seja difícil e com custos elevados. Uma das soluções parciais para este problema, usada há várias décadas, é a recolha de imagens de satélite para estudar as mudanças nas regiões de pergelissolo. Apesar dos inúmeros benefícios, esta técnica requer uma análise detalhada das imagens adquiridas, o que, por conseguinte, se traduz num processo exaustivo e demorado quando é feito manualmente por cientistas. Ao longo das últimas décadas, o crescimento de “Deep Learning” propõe resolver estas limitações. O uso desta ferramenta para a análise de imagens de satélite tem crescido em popularidade, em particular devido ao aumento da quantidade e disponibilidade de dados. Este aumento de dados tem sido sustentado em grande parte pela disponibilização, na modalidade de “open-source” de dados de sensores multiespectrais de alta resolução espacial, como aqueles usados neste projeto, provenientes da missão “Sentinel-2”. No entanto, apesar de um crescimento do uso de “Deep Learning” na análise de imagens de satélite a sua aplicação concreta especificamente na análise do degelo do pergelissolo, abordada neste projeto, não tem sido amplamente estudado. Para abordar esta lacuna, o modelo de “semantic segmentation” proposto neste projeto, classifica cada pixel nas imagens de satélite para identificar "Retrogressive Thaw Slumps (RTSs)”, usando a arquitetura “U-Net”. Neste projeto, a identificação de RTSs usando imagens de satélite é bem sucedida, conseguindo um “Dice Score” médio de 95%, nas 39 imagens de teste analisadas. Este resultado levou a conclusão que é possível processar imagens de satélite e atingir resultados satisfatórios usando imagens com 10 metros de resolução espacial e apenas 4 bandas espectrais. Como estas formas de relevo são uma boa indicação do degelo do Pergelissolo, a esperança é que este projeto possa ajudar na mitigação do impacto deste poderoso fenómeno geofísico. |
