Historical topographic maps are valuable resources for studying past landscapes, but two-dimensional cartographic features are unsuitable for geospatial analysis. They must be extracted and converted into digital formats. This has been accomplished by researchers using sophisticated image processing and pattern recognition techniques, and more recently, artificial intelligence. While these methods are sometimes successful, they require a high level of technical expertise, limiting their accessibility. This research presents a straightforward method practitioners can use to create digital representations of historical topographic data within commercially available Geographic Information Systems (GIS) software. This study uses convolutional neural networks to extract elevation contour lines from a 1940 United States Geological Survey (USGS) topographic map in Sevier County, TN, ultimately producing a Digital Elevation Model (DEM). The topographically derived DEM (TOPO-DEM) is compared to a modern LiDAR-derived DEM to analyze its quality and utility. GIS-capable historians, archaeologists, geographers, and others can use this method in their research and land management practices.

The construction of levees along the Mississippi River [MR], beginning in the mid-to-late nineteenth century, have isolated the river along many segments from its floodplain. Sediment from the river is currently deposited in the hydrologically connected floodplain [HCF], the area between the channel margin at low water and the levees. Researchers have studied the amount and rates of sediment deposition along the Upper and Lower Mississippi River segments from the headwaters to Pool 22 and from the Ohio River to the delta; however, no such assessments have been undertaken along the Middle Mississippi River [MMR]. This study attempts to fill the knowledge gap by assessing sedimentation along three islands within the Middle Mississippi River National Wildlife Refuge. On these islands two approaches were undertaken to assess sedimentation along the MMR’s HCF: dendrogeomorphology and the DEM of Difference [DoD] approach. The dendrogeomorphic approach uses tree-ring analyses to document and interpret geomorphic processes and the rates at which they are occurring. The DoD approach subtracts an older DEM from a newer DEM in order to see the change in elevation/depth over time. The geomorphology of the islands and then the entire MMR HCF (from the confluence of the Missouri River to Thebes, IL) were mapped. Using the sedimentation rates for the geomorphic landforms from the three study islands, the sedimentation rates and volumes for the aforementioned portion of the MMR’s HCF were estimated. The estimated volume of sediment was then compared to the MMR’s suspended sediment flux to determine how much of the suspended sediment was going into storage within the MMR’s HCF. The dendrogeomorphic and DoD methods for the study islands yielded average sedimentation rates of 13.3-16.9 mm year-1 and 21.5-80.1 mm year-1, respectively. The rates for the individual landforms on the islands using the dendrogeomorphic results ranged from 5.2 mm year-1 for the splay to 21.8 mm year-1 for the natural levee and splay, with a weighted average of 16.6 mm year-1 for the MMR HCF. Using these rates and the likely range of densities for the floodplain sediments, it is estimated that 4.9-6.6 million metric tons of sediment is accumulating within the MMR annually. This is approximately 5.4-7.4% of the average annual suspended sediment load of the Mississippi River at St. Louis. This means that the MMR is a major sediment sink. If these relatively rapid rates of deposition continue, they have the potential to substantially reduce the HCF’s ability to convey and store flood water which will result in increased flood levels and, consequently, flood risk within the MMR’s levee protected floodplain in the coming decades.

Historical topographic maps are valuable resources for studying past landscapes, but they are unsuitable for geospatial analysis. Cartographic map elements must be extracted and digitized for use in GIS. This can be accomplished by sophisticated image processing and pattern recognition techniques, and more recently, artificial intelligence. While these methods are generally effective, they require high levels of technical expertise. This study presents a straightforward method to digitally extract historical topographic map elements from within popular GIS software, using new and rapidly evolving toolsets. A convolutional neural network deep learning model was used to extract elevation contour lines from a 1940 United States Geological Survey (USGS) quadrangle in Sevier County, TN, ultimately producing a Digital Elevation Model (DEM). The topographically derived DEM (TOPO-DEM) is compared to a modern LiDAR-derived DEM to analyze its quality and utility. GIS-capable historians, archaeologists, geographers, and others can use this method in research and land management.

[EN] Hydric soil erosion is an economic and ecological problem throughout the world. Current investigation of the processes intervening in the erosion needs detailed information about the soil's surface topography appropriate in resolution and precision for the work's scale. Part of the studies trying to model and quantify the erosive processes are carried out in laboratories, in detailed scales (millimetric), and need methods capable of giving accurate measurements of the surface, in an efficient way. Experiments carried out in a laboratory to measure hydric erosion are based on the use of rain simulators on small soil plots. Soil's rugosity or micro relief influences considerably the distribution of rain water among infiltration and run-off, and is a key factor when modelling erosive processes. Accurate measurement of the plot's relief before and after the rain simulation allows estimation based on the volume differences. In recent years there is an increasing demand for accurate topographical data in the area of geomorphological science. Reproduction of the soil's surface is done by means of Digital Elevation Models (DEM), generated from massive altimetric data acquired by means of laser scanners or image-based photogrammetric techniques. These data have been collected by means of classical photogrammetric techniques (among others) up until recently; it is not, however, an easy task, and furthermore, to achieve the necessary accuracy, a strict methodology is needed, taking into account all the error sources in the process. Advances in digital photogrammetry and related fields, such as image processing and computer vision, have brought new software tools with potential application in various fields, such as geomorphology and erosion study. Structure from Motion (SfM) method produces automatically a 3D model of an object from multiple converging images, using automatic image to image registry methods and image correspondence algorithms, which allow a great degree of automatization and a greater ease of use, with a very low cost. This thesis tries to establish a DEM collection methodology of an experimental zone in a laboratory after repeated episodes of simulated rain by means of photogrammetric techniques based on SfM. Based on the obtained DEM, an estimation of the erosion using DEM of Difference (DoD) techniques will be carried out, comparing these estimations with the results of the obtained run-off and infiltration to validate the method. The results show the suitability of this technique for laboratory erosion studies. / [ES] La erosión hídrica del suelo es hoy un problema económico y ecológico en todo el mundo. La investigación actual de los procesos que intervienen en la erosión requiere información detallada sobre la topografía de la superficie del suelo con resolución y precisión adecuadas a la escala de trabajo. Una parte de los estudios que se realizan para la modelización y cuantificación de los procesos erosivos se llevan a cabo en laboratorio, a escalas de detalle (milimétricas), y necesitan métodos capaces de proporcionar mediciones precisas de la superficie, de una manera eficiente. Los experimentos realizados en laboratorio para la medición de la erosión hídrica se basan en el uso de simuladores de lluvia sobre parcelas de suelo de reducidas dimensiones. La rugosidad o microrrelieve del suelo influye considerablemente en el reparto de agua de lluvia entre infiltración y escorrentía, y es un parámetro importante para la modelización de procesos erosivos. La medición precisa del relieve de la parcela antes y después de la simulación de la lluvia permite estimar la erosión a partir de las diferencias de volumen. Así, en los últimos años se ha producido una creciente demanda de datos topográficos de precisión en el ámbito de las ciencias geomorfológicas. La representación de la superficie del suelo se realiza a través de Modelos Digitales de Elevaciones (MDE), generados a partir de datos altimétricos masivos, adquiridos mediante escáneres láser o por técnicas fotogramétricas basadas en imágenes. La obtención de estos datos se ha realizado mediante técnicas fotogramétricas clásicas (entre otras) hasta hace poco; sin embargo, no es una tarea trivial, y además para conseguir las precisiones necesarias se ha de trabajar con una metodología rigurosa que tenga en cuenta todas las fuentes de error en el proceso. Los avances experimentados en fotogrametría digital y otros ámbitos relacionados, como el procesamiento de imágenes y la visión por computador, han proporcionado nuevas herramientas software disponibles con gran potencial de aplicación en muchas y variadas disciplinas, entre ellas la geomorfología y el estudio de la erosión. El método Structure from Motion (SfM) obtiene de forma automática un modelo 3D de un objeto a partir de múltiples imágenes convergentes empleando métodos automáticos de registro imagen a imagen y algoritmos de correspondencia de imágenes, lo que permite un alto nivel de automatización y una mayor facilidad de uso, con un coste muy bajo. En esta tesis se pretende establecer una metodología para la obtención de MDE de una zona experimental en laboratorio tras sucesivos episodios de simulación de lluvia mediante técnicas fotogramétricas basadas en SfM. A partir de los MDE obtenidos se realizará una estimación de la erosión aplicando técnicas de diferencias de MDE (DoD), contrastando estas estimaciones con los resultados de los sedimentos arrastrados por la escorrentía y la infiltración para validar el método. Los resultados han demostrado la idoneidad de esta técnica en los estudios de erosión en laboratorio. / [CAT] L'erosió hídrica del sòl és actualment un problema econòmic i ecològic en tot el món. La investigació actual dels processos que intervenen en l'erosió requereix informació detallada sobre la topografia de la superfície del sòl amb resolució i precisió adequades a l'escala de treball. Una part dels estudis que es realitzen per a la modelització i quantificació dels processos erosius es duen a terme en laboratori, a escales de detall (mil·limètriques) , i necessiten mètodes capaços de proporcionar mesuraments precisos de la superfície, d'una manera eficient. Els experiments realitzats en laboratori per al mesurament de l'erosió hídrica es basen en l'ús de simuladors de pluja sobre parcel·les de sòl de reduïdes dimensions. La rugositat o microrrelleu del sòl influeix considerablement en el repartiment d'aigua de pluja entre infiltració i escolament, i és un paràmetre important per a la modelització de processos erosius. La medició precisa del relleu de la parcel·la abans i després de la simulació de la pluja permet estimar l'erosió a partir de les diferències de volum. Així, en els últims anys s'ha produït una creixent demanda de dades topogràfiques de precisió en l'àmbit de les ciències geomorfològiques. La representació de la superfície del sòl es realitza a través de Models Digitals d'Elevacions (MDE) , generats a partir de dades altimètriques massives, adquirides per mitjà d'escàners làser o per tècniques fotogramètriques basades en imatges. La obtenció d'estes dades s'ha realitzat amb tècniques fotogramètriques clàssiques (entre altres) fins fa poc; no obstant això, no és una tasca trivial, i a més per a aconseguir les precisions necessàries s'ha de treballar amb una metodologia rigorosa que tinga en compte totes les fonts d'error en el procés. Els avanços experimentats en fotogrametria digital i altres àmbits relacionats, com el processament d'imatges i la visió per computador, han proporcionat noves ferramentes disponibles amb gran potencial d'aplicació en moltes i variades disciplines, entre elles la geomorfologia i l'estudi de l'erosió. El mètode Structure from Motion (SfM) obté de forma automàtica un model 3D d'un objecte a partir de múltiples imatges convergents emprant mètodes automàtics de registre imatge a imatge i algoritmes de correspondència d'imatges, la qual cosa permet un alt nivell d'automatització i una major facilitat d'ús, amb un cost molt baix. En esta tesi es pretén establir una metodologia per a l'obtenció de MDE d'una zona experimental en laboratori després de successius episodis de simulació de pluja per mitjà de tècniques fotogramètriques basades en SfM. A partir dels MDE obtinguts es realitzarà una estimació de l'erosió aplicant tècniques de diferències de MDE (DoD) , contrastant estes estimacions amb els resultats dels sediments arrossegats per l'escolament i la infiltració per a validar el mètode. Els resultats han demostrat la idoneïtat d'esta tècnica en els estudis d'erosió en laboratori. / Balaguer Puig, M. (2015). Análisis empírico de soluciones fotogramétricas en estudios de erosión hídrica en laboratorio [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/58989 / TESIS