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Monitoring of Forest Structure Dynamics by Means of L-Band SAR Tomography

Cazcarra-Bes, Victor und Tello Alonso, Maria und Fischer, Rico und Heym, Michael und Papathanassiou, Konstantinos (2017) Monitoring of Forest Structure Dynamics by Means of L-Band SAR Tomography. Remote Sensing, 9 (1229). Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/rs9121229. ISSN 2072-4292.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
40MB

Offizielle URL: http://www.mdpi.com/2072-4292/9/12/1229

Kurzfassung

Synthetic Aperture Radar Tomography (TomoSAR) allows the reconstruction of the 3D reflectivity of natural volume scatterers such as forests, thus providing an opportunity to infer structure information in 3D. In this paper, the potential of TomoSAR data at L-band to monitor temporal variations of forest structure is addressed using simulated and experimental datasets. First, 3D reflectivity profiles were extracted by means of TomoSAR reconstruction based on a Compressive Sensing (CS) approach. Next, two complementary indices for the description of horizontal and vertical forest structure were defined and estimated by means of the distribution of local maxima of the reconstructed reflectivity profiles. To assess the sensitivity and consistency of the proposed methodology, variations of these indices for different types of forest changes in simulated as well as in real scenarios were analyzed and assessed against different sources of reference data: airborne Lidar measurements, high resolution optical images, and forest inventory data. The forest structure maps obtained indicated the potential to distinguish between different forest stages and the identification of different types of forest structure changes induced by logging, natural disturbance, or forest management.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/114132/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Monitoring of Forest Structure Dynamics by Means of L-Band SAR Tomography
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Cazcarra-Bes, VictorVictor.CazcarraBes (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6776-4553NICHT SPEZIFIZIERT
Tello Alonso, MariaMaria.TelloAlonso (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fischer, RicoDepartment of Ecological Modelling, Helmholtz Centre for Environmental Research–UFZ, Permoserstr. 15, 04318, Leipzig, Germany.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Heym, MichaelTechnical University of Munich, Hans-Carl-v.-Carlowitz-Platz 2 85354 Freising, Germany.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Papathanassiou, KonstantinosKostas.Papathanassiou (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:28 November 2017
Erschienen in:Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:9
DOI:10.3390/rs9121229
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
ISSN:2072-4292
Status:veröffentlicht
Stichwörter:synthetic aperture radar (SAR); tomography; forest structure; forest dynamics; horizontal forest structure; vertical forest structure; L-band; compressive sensing
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Multi-dimensionale SAR-Auswertung (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Radarkonzepte
Hinterlegt von: Cazcarra-Bes, Victor
Hinterlegt am:25 Sep 2017 12:16
Letzte Änderung:02 Nov 2023 13:10

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