Detection and delineation of water bodies in high-resolution satellite images with deep learning

A preliminary study with Detectron2

Authors

  • Samuel Fernandes Agência Portuguesa do Ambiente
  • Alice Fialho Agência Portuguesa do Ambiente ARH Alentejo
  • Isabel Patriarca Agência Portuguesa do Ambiente/ ARH Tejo e Oeste

DOI:

https://doi.org/10.59192/mapping.442

Keywords:

Image Segmentation, Satellite Images, Detectron2, Bodies of water, Deep Learning, Water Recources, Computer vision, Machine Learning

Abstract

Thesegmentationof water bodies through satellite imagery plays a crucial role invarious applications, including environmental monitoring, water resource planning,defence against fires, and climate change analysis.In this articleaimsto explore theapplication of deep learning based on the Detectron2 framework for the automaticgeneration of polygons representing water bodiessuch as small reservoirs, lakes,ponds, and reservoirs.Efficient characterization of water resources insmallreservoirs,and damsallows a better and moreeffective monitoring of Water Plans (PA) and theproper management of these resources.The geographical area of study and thedeveloped methodologies are situated within the jurisdictions of theAdministração daRegião Hidrográficado Alentejo,decentralized departments of the AgênciaPortuguesado Ambiente, I.P..A comprehensive and customized dataset was developed, consisting of high-resolutionsatellite imageswithmanually annotated labels identifying areas corresponding towaterbodies,usedformodel training.The ResNet-50 architecturewascombined withMask R-CNNavailable in Detectron2, to perform the task of object detection in generaland segmentation respectively.Subsequently, we trained the deep learning modelusing our dataset on the Google Colab platform, leveraging the computational powerof Graphics Processing Units (GPUs).The advantage of employing the Detectron2 framework lies in its swift and efficientcapacity for of waterbodies segmentationwithin extensive datasets, in contrast to theconventional approachwhich involves the analysis and marking of polygons in satelliteimages by specialized personnel,incurring substantial costs in terms of humanresources and economic resources while also being notably time-consuming.Two water bodies segmented using the proposed procedurecan be observed in(Figure-1).This approach has the potential to drive the development of more preciseand efficient techniques for thedetectionandsegmentationof hydrological featuresin satellite images, as it allows the segmentation of water bodies with dimensions assmall as 121 m².The methodology implemented in this work can be applied to otherthematic areas, such as fire detection, algae blooms, identification of urban structures, delineation of forests, and agricultural crop mapping.

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Author Biographies

Samuel Fernandes, Agência Portuguesa do Ambiente

Concluiu a Licenciatura em Engenharia do Ambiente no Instituto Politécnico de Bragança, Portugal,em 2014, onde foi distinguido como o melhor aluno do curso nesse ano. Obteve o grau de Mestre emTecnologia Ambiental no Instituto Politécnico de Bragança, em2015, tendo desenvolvido um sistemade monitorização e controlo da qualidade do ar interior: construção, validação e aplicação como partedo seu projeto de mestrado. Em 2023, concluiu com sucesso o seu Programa Doutoral na Universidadede Évora, obtendo ograu de Doutor em Engenharia Mecatrónica e Energética, com especialização emMecatrónica. Durante o seu percurso de doutoramento, contribuiu significativamente para odesenvolvimento de instrumentação optoeletrónica de última geração especialmente concebida paraa avaliação da qualidade da água. Recebeu um prestigioso convite da Universidade de Évora paraintegrar o corpo docente como professor no próximo ano letivo de 2023. A Universidade solicitouespecificamente que lecionasse o curso "Energia Solar Fotovoltaica" como parte do programa delicenciatura em Engenharia de Energias Renováveis. Desde 2019, exerce a função de Técnico Séniorna Agência Portuguesa do Ambiente/Administração Regional de Recursos Hídricos do Alentejo, nodepartamento de Planeamento eInformação. Recebeu da Agência para a ModernizaçãoAdministrativa uma menção honrosa pelo Sistema de Incentivo à Inovação Pública na categoria deDesenvolvimento de Modelos de Gestão. Na vanguarda dos seus interesses de pesquisa está o avançodas técnicasde deteção remota com vista à otimização dos processos de gestão e tomada de decisão.Em particular, dedica-se ao desenvolvimento de dispositivos optoelectrónicos que permitem amonitorização em tempo real da qualidade da água. Com experiência em espectroscopia UV/Vis,sistemas embarcados, modelos numéricos e análise de grandes volumes de dados, possui umconhecimento abrangente das várias áreas que contribuem para os seus objetivos de investigação

Alice Fialho, Agência Portuguesa do Ambiente ARH Alentejo

Licenciada em Engenhariados Recursos Hídricos (1997)—Universidade de ÉvoraMestre em Georrecursos (2008)—Instituto Superior TécnicoFormação profissional: Curso de ArcGis (9.2) AvançadoTécnica Superior na Agência Portuguesa do Ambiente, I.P.Assume as funções de Chefe deDivisão de Planeamento e Informação da Administração da RegiãoHidrográfica do Alentejo, na Agência Portuguesa do Ambiente, I.P., desde abril de 2013 até aopresente.Possui 26 anos de experiência profissional nas áreas de planeamento, gestão, monitorização elicenciamento de recursos hídricos, no âmbito da qual se destacam as seguintes tarefas:—Conceção, implementação, gestão e exploração de redes de monitorização de recursos hídricos eprodução de informação técnica;-Coordenação regional de Planos deGestão de Região Hidrográfica (PGRH) e de Planos de Gestão deRiscos de Inundações (PGRI);—Acompanhamento técnico de projetos, direção e coordenação de obras de execução depiezómetros de redes de monitorização; seleção de equipamentos de aquisição de dadosautomáticos com vista à instrumentação de redes de monitorização e elaboração de processos deconcurso para implementação de estações de monitorização.—Articulação entre atividades de monitorização e de licenciamento de utilizações de recursoshídricos, no contexto da análise de dados de autocontrolo e do estado das massas de água, bem como tarefas de apoio à definição de metodologias e procedimentos de trabalho, propostas deorientação técnica e modelos e atuação, no âmbito da análise e emissão detítulos de utilização derecursos hídricos.—Elaboração de registo de zonas protegidas de captação de recursos hídricos superficiais esubterrâneos, e de propostas para regulamentação de zonas protegidas.—Emissão de pareceres de afetação de recursos hídricos no âmbito de: ações com potenciaisimpactes de poluição difusa; avaliação de impacte ambiental; áreas estratégicas de proteção erecarga de aquíferos, entre outros.

Isabel Patriarca, Agência Portuguesa do Ambiente/ ARH Tejo e Oeste

Licenciada em Engenharia Geográfica(Pré-Bolonha, 5 anos),fez parte doorganismopertencente ao Ministério da Defesa Português, o Instituto Hidrográfico desde meados dosanos 90até 2018.Foipioneirano lançamento da cartografia náutica digital eletrónica oficial(CEN)para navegação segura, produto baseadoem Sistemas de Informação Geográfica,tendointegrado a equipa responsávelde produção e validaçãoem Portugal. Seguiu-se umperíodo em que foi responsávelno mesmo Institutopela gestão dosSistemas de Informaçãona produção de cartografia náutica oficial eletrónica e em papel e atualização destes produtoscartográficos. Atualmente encontra-se a exercer funçõesno âmbito dosSistemas deInformaçãoGeográficae Observação da Terra,dando também apoio aosSistemas deInformaçãona Agência Portuguesa do AmbienteI.P./Administração da Região Hidrográficado Tejo e Oeste, no departamento de Planeamentoe Informação.Tem conhecimentos emlinguagem de programação Phyton,Machine Learninge manipulação de imagens de satélite.Autora deartigosapresentados nas JiiDESde 2021 e 2022 e publicados na revista Mapping-Jornal Internacional de Geomática e Ciências da Terra. Autora de diversos outros artigosapresentados em conferências e jornadas e publicados nas respetivas revistas daespecialidade. Membro da Ordem dos Engenheiros.

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Published

2024-01-15

How to Cite

Fernandes, S., Fialho, A., & Patriarca, I. (2024). Detection and delineation of water bodies in high-resolution satellite images with deep learning: A preliminary study with Detectron2. REVISTA INTERNACIONAL MAPPING, 32(214), 10–24. https://doi.org/10.59192/mapping.442

Issue

Vol. 32 No. 214 (2023): Revista MAPPING 214

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Artículos Científicos

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Copyright (c) 2023 Revista MAPPING

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