On Importance of Acoustic Backscatter Corrections for Texture-based Seafloor Characterization

Seafloor segmentation and characterization based on local textural properties of acoustic backscatter has been a subject of research since 1980s due to the highly textured appearance of sonar images. The approach consists of subdivision of sonar image in a set of patches of certain size and calculation of a vector of features reflecting the patch texture. Advance of multibeam echosounders (MBES) allowed application of texture-based techniques to real geographical space, and predicted boundaries between acoustic facies became experimentally verifiable. However, acoustic return from uncalibrated MBES produces artifacts in backscatter mosaics, which in turn affects accuracy of delineation. Development of Geocoder allowed creation of more visually consistent images, and reduced the number of factors influencing mosaic creation. It is intuitively clear that more accurate backscatter mosaics lead to more reliable classification results. However, this statement has never been thoroughly verified. It has not been investigated which corrections are important for texture-based characterization and which are not essential. In this paper the authors are investigating the Stanton Banks common dataset. Raw data files from the dataset have been processed by the Geocoder at different levels of corrections. Each processing resulted in a backscatter mosaic demonstrating artifacts of different levels of severity. Mosaics then underwent textural analysis and unsupervised classification using Matlab package SonarClass. Results of seafloor characterization corresponding to varying levels of corrections were finally compared to the one generated by the best possible mosaic (the one embodying all the available corrections), providing an indicator of classification accuracy and giving guidance about which mosaic corrections are crucial for acoustic classification and which could be safely ignored

An innovative data mining procedure, using clean algorithm and factor analysis, for irregularly sampled temporal environmental data sets

Οι περιβαλλοντικές βάσεις δεδομένων συχνά αντιμετωπίζουν τα προβλήματα της άτακτης δειγματοληψίας στον χρόνο και της έλλειψης μετρήσεων για κάποιες περιόδους. Το γεγονός αυτό εμποδίζει τη χρήση των κλασικών μεθόδων ανάλυσης χρονοσειρών, οι οποίες απαιτούν σταθερό χρονικό βήμα ενώ ταυτόχρονα τα χρονικά κενά εισάγουν δυσκολίες στην χρήση των περισσοτέρων μεθόδων πολυδιάστατης σταπστικής ανάλυσης. Η παρούσα εργασία προτείνει ένα πλήρες μεθοδολογικό σχήμα ανάλυσης χρονικών περιβαλλονπκών δεδομένων με δειγματοληπτική ανομοιογένεια, στο οποίο γίνεται χρήση του αλγορίθμου CLEAN και της Παραγοντικής ανάλυσης (Factor Analysis). Ο αλγόριθμος CLEAN έχει την ικανότητα να αναπλάθει τις αρχικές χρονοσειρές της βάσης δεδομένων χρησιμοποιώντας φασματική ανάλυση και να δημιουργεί καινούργιες με σταθερό χρονικό βήμα και έλλειψη κενών. Λαμβάνει χώρα δηλαδή τόσο συμπλήρωση των κενών τ?/ς βάσης, όσο και «εξυγίανση» της δειγματοληψίας της. Η παραγοντική ανάλυση ομαδοποιεί τις μεταβλητές, ανάλογα με τον περιβαλλοντικό μηχανισμό από τον οποίο κάθε μια ελέγχεται και επιπλέον αποκαλύπτει τη χαρακτηριστική χρονική διακύμανση της κάθε ομάδας. Το συγκεκριμένο μεθοδολογικό σχήμα εφαρμόστηκε με πλήρη επιτυχία σε μια βάση υδροχημικών δεδομένων μεγάλης χρονικής περιόδου (1980-94) στον ποταμό ΣτρυμόναEnvironmental data are often irregularly collected in the time domain due to various reasons which affect the field sampling schedule. As a result, data sets with uneven time step and time periods with no measurements are frequently built. Many problems occur in such data sets when processed owing to that neither statistical nor spectral analysis methods can easily be applied to them without any specific pre-treatment. In our study it is demonstrated a unified methodological scheme especially designed to deal with incomplete and unevenly sampled temporal data sets. This method consists of the CLEAN algorithm and the Factor analysis. The proposed methodology is successfully applied to data sets that belong to two sampling sites of the Greek river Strimona

Matched‐pair and propensity score comparisons of outcomes of patients with clinical stage I non–small cell lung cancer treated with resection or stereotactic radiosurgery

Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/98996/1/cncr28100.pd

An innovative data mining procedure, using clean algorithm and factor analysis, for irregularly sampled temporal environmental data sets

Οι περιβαλλοντικές βάσεις δεδομένων συχνά αντιμετωπίζουν τα προβλήματα της άτακτης δειγματοληψίας στον χρόνο και της έλλειψης μετρήσεων για κάποιες περιόδους. Το γεγονός αυτό εμποδίζει τη χρήση των κλασικών μεθόδων ανάλυσης χρονοσειρών, οι οποίες απαιτούν σταθερό χρονικό βήμα ενώ ταυτόχρονα τα χρονικά κενά εισάγουν δυσκολίες στην χρήση των περισσοτέρων μεθόδων πολυδιάστατης σταπστικής ανάλυσης. Η παρούσα εργασία προτείνει ένα πλήρες μεθοδολογικό σχήμα ανάλυσης χρονικών περιβαλλονπκών δεδομένων με δειγματοληπτική ανομοιογένεια, στο οποίο γίνεται χρήση του αλγορίθμου CLEAN και της Παραγοντικής ανάλυσης (Factor Analysis). Ο αλγόριθμος CLEAN έχει την ικανότητα να αναπλάθει τις αρχικές χρονοσειρές της βάσης δεδομένων χρησιμοποιώντας φασματική ανάλυση και να δημιουργεί καινούργιες με σταθερό χρονικό βήμα και έλλειψη κενών. Λαμβάνει χώρα δηλαδή τόσο συμπλήρωση των κενών τ?/ς βάσης, όσο και «εξυγίανση» της δειγματοληψίας της. Η παραγοντική ανάλυση ομαδοποιεί τις μεταβλητές, ανάλογα με τον περιβαλλοντικό μηχανισμό από τον οποίο κάθε μια ελέγχεται και επιπλέον αποκαλύπτει τη χαρακτηριστική χρονική διακύμανση της κάθε ομάδας. Το συγκεκριμένο μεθοδολογικό σχήμα εφαρμόστηκε με πλήρη επιτυχία σε μια βάση υδροχημικών δεδομένων μεγάλης χρονικής περιόδου (1980-94) στον ποταμό ΣτρυμόναEnvironmental data are often irregularly collected in the time domain due to various reasons which affect the field sampling schedule. As a result, data sets with uneven time step and time periods with no measurements are frequently built. Many problems occur in such data sets when processed owing to that neither statistical nor spectral analysis methods can easily be applied to them without any specific pre-treatment. In our study it is demonstrated a unified methodological scheme especially designed to deal with incomplete and unevenly sampled temporal data sets. This method consists of the CLEAN algorithm and the Factor analysis. The proposed methodology is successfully applied to data sets that belong to two sampling sites of the Greek river Strimona

PALAEOCLIMATIC AND PALAEOCEANOGRAPHIC EVOLUTION OF THE MEDITERRANEAN SEA OVER THE LAST 18KA

he aim of the present study is the reconstruction of the palaeoclimatic and palaeoceanographic evaluation of the Mediterranean Sea over the last 18ka based on the distribution of the planktonic foraminifera species. Planktonic foraminifera species have been proven excellent indicators of the palaeoclimatic and palaeoceanographic variability. The data set of the present study consists of the variability in the abundances of planktonic foraminifera species as has been reported and published in previous studies, after the examination of marine sediments from cores selected all over the Mediterranean Sea. The evolution in the abundance of each planktonic species is examined on a time interval spacing of 1000years suggesting implications for the palaeoclimatic and palaeoceanographic evolution of the Mediterranean Sea for the same time sampling interval (1000yrs). The most pronounced results of this study suggest that: (i) the increase in surface temperature during the warm intervals always follow a decreasing trend from eastern to western areas, (ii) the eutrophication of the Mediterranean Sea in most of the time exhibits a decreasing trend from northern to southern areas, and (iii) during the Holocene two cool spells (at around 8ka and 4ka) seems that had affected the majority of the Mediterranean region

Remote sensing for underwater archaeology: case stud-ies from Greece and Eastern Mediterranean

Τις τελευταίες δύο δεκαετίες οι θαλάσσιες γεωφυσικές μέθοδοι έχουν αναδειχθεί σε εξαιρετικά αποτελεσματικό μέσο στη μελέτη της παράκτιας παλαιογεωγραφίας καθώς είναι εφικτό να εντοπί-ζουν και να αναγνωρίζουν καταβυθισμένες παλαιοακτές και γεωμορφές σχετιζόμενες με αυτές. Η επίκληση της θάλασσας και η εμφάνιση καταστροφικών φαινομένων (σεισμοί, παλιρροιακά κύματα) έχουν οδηγήσει στην καταβύθιση αρχαίων πόλεων, οικισμών και λιμενικών εγκαταστάσεων. Επι-πλέον, αυτές χρησιμοποιούνται πλέον συστηματικά για τον εντοπισμό και τη μελέτη κινητών μαρτυ-ριών (ναυάγια) της ανθρώπινης δραστηριότητας στον πυθμένα. Τα όργανα γεωφυσικής διασκόπη-σης του πυθμένα, που χρησιμοποιούνται για τις παραπάνω εφαρμογές είναι : (i) το μονοδεσμι-κό/πολυδεσμικό βυθόμετρο, (ii) o τομογράφος υποδομής πυθμένα υψηλής διακριτικής ικανότητας, (iii) ο ηχοβολιστής πλευρικής σάρωσης, (iv) το θαλάσσιο μαγνητόμετρο, ενώ τα αποτελέσματα της γεωφυσικής διασκόπησης επιβεβαιώνονται με μεθόδους οπτικής παρατήρησης του πυθμένα (δύτες, υποβρύχια οχήματα). Στην εργασία αυτή παρουσιάζονται παραδείγματα εφαρμογής των μεθόδων θαλάσσιας γεωφυσικής διασκόπησης σε περιοχές με μεγάλο αρχαιολογικό ενδιαφέρον από τον Ελληνικό θαλάσσιο χώρο (νησίδα Δοκός, κόλπος Ναβαρίνου, αρχαίο λιμάνι Κυλλήνης) και την Ανα-τολική Μεσόγειο Θάλασσα (Αλεξάνδρεια Αιγύπτου, ναυάγιο Μαζωτού Κύπρου).Modern underwater remote sensing technology introduces many advantages that extend the range of conventional diving work providing the means to survey in a detailed and systematic fashion large seafloor area. There are two general approaches regarding the application of these techniques in underwater archaeology; they are being increasingly used to identify, locate and map (i) ancient and historical shipwrecks lying on the seafloor or partly buried in it and (ii) the coastal palaeogeogra-phy and thus submerged sites of archaeological interest (submerged ancient cities, settlements, ports and man-made structures). The underwater remote sensing techniques most commonly applied to underwater archaeology employ: (i) single and multi-beam echosounders (ii) side scan sonar (acousting imaging), (iii) laser line scan (optical imaging) (iv) subbottom profiler, (v) marine magne-tometer and (vi) undersea vehicles. The objectives of this paper are twofold: (i) to present the results of remote sensing surveys that carried out at sites of archaeological and historical interest, in Greece (Dokos Island, ancient harbour of Kyllene and Navarino Bay whereas a historical naval Battle took place) and in Eastern Mediterranean Sea (Alexandria Egypt and Mazotos shipwreck Cyprus), and (ii) to prove the applicability of remote sensing techniques in underwater archaeology showing that a combination of these can be a very effective tool

Improved predictive modelling of coralligenous formations in the Greek Seas incorporating large-scale, presence–absence, hydroacoustic data and oceanographic variables

Our understanding of the distribution of coralligenous formations, throughout but mostly on the Eastern Mediterranean seafloor, is still poor and mostly relies on presence-only opportunistic trawling and fishermen reports. Previous efforts to gather this information created relevant geodatabases that led to a first draft predictive spatial distribution of coralligenous formations in the Mediterranean Sea using habitat suitability modelling techniques. In the last few decades, the use of hydroacoustics to map the seafloor for various geotechnical and habitat mapping projects accumulated high amounts of detailed spatial information about these formations, which remains majorly unexploited. Repurposing these datasets towards mapping key habitats is a valuable stepping stone to implementing the EU Habitat Directive. In Greece, a unique volume of seafloor mapping data has been gathered by the Laboratory of Marine Geology and Physical Oceanography, Geology Department, University of Patras. It accounts for more than 33 marine geophysical expeditions during the last three decades, having collected hydroacoustic data for a total seafloor area of 3,197.68 km2. In the present work, this information has been curated, re-evaluated, and archived to create the most complete, until now, atlas of coralligenous formations in the Greek Seas and the only integrating presence–absence data. This atlas has been used to train and validate a predictive distribution model, incorporating environmental variables derived from open data repositories, whose importance has been assessed and discussed. The final output is an improved probability map of coralligenous formation occurrence in the Greek Seas, which shall be the basis for effective spatial planning, gap detection, and design of future mapping and monitoring activities on this priority habitat