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«Incorporating uncertainty information into exploratory land cover change analysis: a geovisual analytics approach A Dissertation by Christoph ...»

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Incorporating uncertainty

information into exploratory

land cover change analysis:

a geovisual analytics approach

A Dissertation by

Christoph Kinkeldey

Submitted in Partial Fulfillment

of the Requirements

for the Degree of

Doktor-Ingenieur (Dr.-Ing.)

October 2014

Reviewers:

Jochen Schiewe

Alan M. MacEachren

Alexander Klippel

“Although our intellect always longs for clarity and certainty,

our nature often finds uncertainty fascinating.” Carl Philipp Gottlieb von Clausewitz (1780-1831) Abstract During the last decades, research in the field of geographic information science (GIScience) has been conducted to describe, quantify, and utilize information about uncertainty in geodata.

However, practically usable models and methods for this purpose are still rare and the supposed positive effect of communicating uncertainty during spatial analyses is still subject to research.

This dissertation deals with these challenges, focusing on land cover (LC) change analysis based on remote sensing data, a field in which uncertainty plays an important role. It has been shown that when uncertainty is ignored during change analysis, misleading results can be the consequence.

The project described in this dissertation aims to establish uncertainty-aware change analysis by following a Geovisual Analytics (GVA) approach. This approach utilizes workflows that integrate automated algorithms with interactive visual interfaces to combine the strengths of computation and human reasoning. The central question of this work is if users are able to benefit from information on change uncertainty using a GVA tool: Does it help with hypotheses they make and with insights they gain during change analysis? This question is addressed in the following stages: (1) development of a concept for uncertainty-aware land cover change analysis, (2) literature review on uncertainty visualization user studies, (3) design and implementation of a GVA software prototype including a usability assessment, and (4) a user study with expert

analysts who apply the prototype to analysis tasks and evaluate the concept:

(1) A concept to incorporate uncertainty into land cover change analysis is the basis of this work. Here, the most important steps include the definition of an uncertainty measure for LC change, the selection, implementation, and evaluation of a technique to portray uncertainty in LC change maps (noise annotation lines), as well as the creation of a task categorization for exploratory change analysis. A case study with real-world land cover change data demonstrates the applicability of the concept.

(2) A systematic review of uncertainty visualization user studies is a fundament for the selection of a suitable visualization technique. Findings from the studies are summarized and lessons learned, as well as recommendations for future studies in the field, are provided. This includes a novel categorization model (Uncertainty Visualization Cube, UVis3) for more systematic selection and evaluation of uncertainty visualization techniques in the future.

(3) A software prototype for uncertainty-aware change analysis (ICchange) serves as a proofof-concept and as a vehicle for an expert user study to assess the practicability of the concept developed in this doctoral research. The prototype development includes a verbal protocol analysis (VPA) study to assess its usability. The description of the task-based development

i Abstract

approach is intended to support developers creating GVA software tools for land cover change analysis or related fields.

(4) An expert user study assesses the practicability of the developed concept with three groups of remote sensing experts who conduct land cover change analyses in practice. In semistructured group interviews, the software prototype is utilized to demonstrate real-world change scenarios that the experts have analyzed before, enriched by information about uncertainty in the results. The participants generally see the concept as useful for supporting change analysis and a number of potential applications are discussed. Barriers for the use in practice are addressed as well, such as user acceptance issues and the lack of support in standard GIS. The experts’ opinions about the ICchange software prototype and the noise annotation lines visualization technique were predominantly positive. From the results of the study and experience from prototype development, recommendations are given for the implementation of the concept in practice and for questions to be addressed in future research.

This dissertation provides various novel findings regarding geodata uncertainty visualization and uncertainty-aware exploratory analysis. It contributes to bridging the gap between theory and practice and represents a crucial step to come closer to the goal of making uncertainty usable in real world geodata analysis.

iiZusammenfassung

Im Fachgebiet der Geographischen Informationswissenschaft (GIScience) wurde in den letzten Jahrzehnten intensiv Forschung betrieben, um Unsicherheiten in Geodaten zu beschreiben, zu quantifizieren und nutzbar zu machen. Praktisch einsetzbare Modelle und Methoden für diesen Zweck sind allerdings noch selten, und der vermeintliche positive Effekt, wenn Informationen zu Unsicherheiten bei räumlicher Analysen kommuniziert werden, ist noch Teil der Forschung. Die vorliegende Arbeit stellt sich diesen Herausforderungen und konzentriert sich dabei auf Veränderungsanalysen von Landbedeckung auf Basis von Fernerkundungsdaten. In der Vergangenheit wurde gezeigt, dass bei solchen Analysen Unsicherheiten eine wichtige Rolle spielen, und dass falsche und irreführende Ergebnisse die Folge sein können, wenn diese ignoriert werden.





Das in dieser Dissertation beschriebene Projekt zielt darauf ab, ein Konzept nach dem Geovisual Analytics-(GVA)-Ansatz zu entwickeln, um Unsicherheiten bei Veränderungsanalysen zu berücksichtigen. Dieser Ansatz ermöglicht Arbeitsabläufe, die automatische Algorithmen mit interaktiven visuellen Schnittstellen vereinen, um die Stärken von maschineller Berechnung mit denen der menschlichen Interpretation zu verbinden. Die zentrale Frage dieser Arbeit ist, ob Nutzer in der Lage sind, bei Verwendung eines GVA-Tools von Unsicherheitsinformationen zu profitieren: Helfen diese beim Aufstellen von Hypothesen und beim Erlangen von Erkenntnissen während Veränderungsanalysen? Dieser Frage wird sich in folgenden Schritten gewidmet: (1) Entwicklung eines Konzepts für Veränderungsanalysen unter Einbeziehung von Unsicherheiten, (2) Erstellung einer systematischen Übersichtsarbeit zu Nutzerstudien im Bereich Unsicherheitsvisualisierung, (3) Design, Implementierung und Evaluation eines GVA-SoftwarePrototypen und (4) Durchführung einer Nutzerstudie mit Experten-Nutzern, welche den

Prototyp einsetzen und das Konzept bewerten:

(1) Ein Konzept für die Einbeziehung von Unsicherheiten in Veränderungsanalysen der Landbedeckung wird entwickelt. Dabei sind die wichtigsten Schritte die Definition eines Unsicherheitsmaßes für Landbedeckungsveränderungen, die Auswahl, Implementierung und Evaluierung einer Technik zur Darstellung von Unsicherheiten in Veränderungskarten (Noise Annotation Lines), sowie die Erstellung einer Kategorisierung von Tasks in explorativen Veränderungsanalysen. Eine Fallstudie mit realen Veränderungsdaten zur Landbedeckung demonstriert die Anwendbarkeit des Konzepts.

(2) Eine systematische Übersichtsarbeit von Nutzerstudien zur Visualisierung von Unsicherheiten dient als Basis für die Auswahl einer geeigneten Visualisierungsmethode.

Ergebnisse der Studien werden zusammengefasst, „Lessons Learned“ formuliert, sowie

iii Zusammenfassung

Empfehlungen für zukünftige Studien gegeben. Ein neuartiges Modell für die Kategorisierung von Visualisierungsmethoden (Uncertainty Visualization Cube, UVis3) wird vorgeschlagen, als Basis für eine systematischere Auswahl und Evaluation von Methoden zur Unsicherheitsvisualisierung in der Zukunft.

(3) Als Machbarkeitsnachweis (Proof-of-Concept), sowie als Grundlage für eine Expertenstudie, welche die Praktikabilität des hier entwickelten Konzepts überprüft, wird ein Software-Prototyp für die Änderungsanalyse mit Unsicherheiten (ICchange) entwickelt. Im Rahmen der Entwicklung wird eine Verbal Protocol Analysis (VPA)-Studie durchgeführt, um die Gebrauchstauglichkeit des Prototypen zu überprüfen. Die Beschreibung des task-basierten Entwicklungsansatzes für den Prototpen soll als Unterstützung dienen für Entwickler, die GVATools für Veränderungsanalysen oder ähnliche Anwendungen entwickeln.

(4) In einer Studie mit drei Gruppen von Experten, die Landbedeckungsanalysen in der Praxis durchführen, wird die Praktikabilität des entwickelten Konzepts überprüft. In semistrukturierten Gruppeninterviews wird der Software-Prototyp eingesetzt, um verschiedene, den Experten bereits vertraute Änderungsszenarien zu demonstrieren, angereichert mit Informationen über Unsicherheiten in den Ergebnissen. Generell sehen die Teilnehmer das Konzept für die Unterstützung von Änderungsanalysen als nützlich an, und eine Vielzahl potenzieller Anwendungen wird diskutiert. Barrieren für den Einsatz in der Praxis werden ebenfalls angesprochen, wie beispielweise die fehlende Unterstützung durch gängige GISSoftware, sowie Vorbehalte, Unsicherheitsinformationen an die Nutzer der Daten zu weiterzugeben. Die Meinungen der Experten zum ICChange-Software-Prototyp und zur Noise Annotation Lines-Methode sind vorwiegend positiv. Aus den Ergebnissen der Studie und aus Erfahrungen während der Entwicklung des Prototyps werden Empfehlungen für die Umsetzung des Konzepts in die Praxis gegeben, sowie zukünftige Forschungsfragen formuliert.

Diese Doktorarbeit liefert neuartige Erkenntnisse im Hinblick auf Visualisierung von Unsicherheiten in Geodaten, sowie bezüglich der Unterstützung explorativer Analysen durch Unsicherheiten. Sie trägt dazu bei, die Kluft zwischen Theorie und Praxis zu schließen und stellt einen wichtigen Schritt dar in Richtung des Ziels, Unsicherheiten für Analysen von Geodaten in der Praxis nutzbar zu machen.

–  –  –

This PhD project was a long, exciting, sometimes exhausting journey with a lot to learn and to be curious and enthusiastic about. This great experience would not have been possible without several people whom I would like to thank.

Thank you, Jochen Schiewe, my advisor, mentor, and valued colleague from the g²lab, HafenCity University Hamburg, for all his guidance, for countless discussions, hints and tips, and for being a patient, balancing person, getting me back on track whenever I was stuck again.

Thank you, Alan MacEachren and Alexander Klippel, for a wonderful time at PennState University, for our inspring joint work, for being my thesis co-advisors, and – last but not least – for coming to my defense in Hamburg.

Thank you, Beate Weninger, Sarah Goodwin, Anna-Lena Kornfeld, and Tonio Fincke, my office mates at the g²lab, for countless discussions, mutual support, enjoyable times at doctoral meetings and the “HCU visualizes!” group, coffee breaks, conference visits etc. – all that made my time at HCU unforgettable.

Thank you, Jenny Mason, David Retchless, Alexander (Sasha) Savelyev, Paolo Raposo, and my other colleagues at PennState University, for a great time during my research stay in 2012, for inspiration from the uncertainty reading group, and for fun at conferences.

Thank you, Till Nagel, for all the discussions, support, and geovis gossip, Michael Rigby, for helping me with the final works and for being my wingman in “Raiden”, Christian Rudeloff, for our “439” sessions and chit-chat about science, life and everything, and Raphael Drechsel, for my GREAT temporary workspace in Vienna, for printing, help and support, and Schnitzel.

Thank you, Brigitte, Christine, Andreas, my close family, for supporting me morally and for never asking “why aren’t you finished yet?”.

Thank you, Juliane, for being the most important person in my life, and for your love and support over all the years.

–  –  –

Abstract

Zusammenfassung

Acknowledgments

List of figures

List of tables

1 Introduction

1.1 Background

1.1.1 Uncertainty research

1.1.2 Geovisual analytics

1.1.3 Land cover change analysis

1.2 Research questions and methodology

1.3 Thesis Structure

2 A Concept for Uncertainty-Aware Analysis of Land Cover Change Using Geovisual Analytics

2.1 Introduction

2.2 Concept

2.2.1 Geovisual Analytics

2.2.2 Change Uncertainty

2.3 Applications

2.3.1 Enable Better Informed Analysis

2.3.2 Optimize Change Detection Parameters

2.3.3 Reduce False-Positive Change

2.4 Case Study

2.4.1 Change Detection

2.4.2 Change Analysis

2.4.3 Reduce False-Positive Change

2.4.4 Discussion

2.5 Conclusions

3 How to Assess Visual Communication of Uncertainty? A Systematic Review of Geospatial Uncertainty Visualisation User Studies

3.1 Introduction

3.2 Analysis of the literature

3.2.1 Uncertainty categories

3.2.2 Visualisation techniques

3.2.3 Application domains

3.2.4 Participants

vi Contents

3.2.5 Tasks

3.3 Discussion of findings

3.3.1 User performance

3.3.2 Acceptance

3.3.3 User confidence

3.3.4 User preference

3.3.5 Intuitiveness

3.4 Lessons learned

3.4.1 Evaluation goals

3.4.2 Uncertainty visualisation techniques

3.4.3 Is uncertainty ‘just another variable’?

3.4.4 Classed/unclassed representations

3.4.5 Types of uncertainty

3.4.6 User issues

3.4.7 Task dependency

3.5 Conclusion

4 Evaluating the effect of visually represented geodata uncertainty on decision-making:

systematic review, lessons learned, and recommendations

4.1 Introduction

4.2 Method

4.2.1 Study categorization

4.2.2 Categorization of visualization techniques



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