elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

Object-based feature extraction using high spatial resolution satellite data of urban areas

Taubenböck, Hannes und Esch, Thomas und Wurm, Michael und Roth, Achim und Dech, Stefan (2010) Object-based feature extraction using high spatial resolution satellite data of urban areas. Journal of Spatial Science, 55 (1), Seiten 117-132. Taylor & Francis Group .

Dieses Archiv kann nicht den gesamten Text zur Verfügung stellen.

Kurzfassung

Urban morphology is characterized by a complex and variable coexistence of diverse, spatially and spectrally heterogeneous objects. Built-up areas are among the most rapidly changing and expanding elements of the landscape. Thus, remote sensing becomes an essential field for up-to-date and area-wide data acquisition, especially in explosively sprawling cities of developing countries. The urban heterogeneity requires high spatial resolution image data for an accurate geometric differentiation of the small-scale physical features. This study proposes an object-based, multi-level, hierarchical classification framework combining shape, spectral, hierarchical and contextual information for the extraction of urban features. The particular focus is on high class accuracies and stable transferability by fast and easy adjustments on varying urban structures or sensor characteristics. The framework is based on a modular concept following a chronological workflow from a bottom-up segmentation optimization to a hierarchical, fuzzy-based decision fusion top-down classification. The workflow has been developed on IKONOS data for the megacity Istanbul, Turkey. Transferability is tested based on Quickbird data from the various urban structures of the incipient megacity Hyderabad, India. The validation of both land-cover classifications shows an overall accuracy of more than 81 percent.

Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Object-based feature extraction using high spatial resolution satellite data of urban areas
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-Adresse der Autoren
Taubenböck, Hanneshannes.taubenboeck@dlr.de
Esch, ThomasThomas.Esch@dlr.de
Wurm, Michaelmichael.wurm@dlr.de
Roth, AchimAchim.Roth@dlr.de
Dech, Stefanstefan.dech@dlr.de
Datum:Juni 2010
Erschienen in:Journal of Spatial Science
Referierte Publikation:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:55
Seitenbereich:Seiten 117-132
Verlag:Taylor & Francis Group
Status:veröffentlicht
Stichwörter:urban remote sensing; object-based classification; multi-level structure detection; fuzzy logic; decision fusion; transferability
HGF - Forschungsbereich:Verkehr und Weltraum (alt)
HGF - Programm:Weltraum (alt)
HGF - Programmthema:W EO - Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Weltraum
DLR - Forschungsgebiet:W EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):W - Vorhaben Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Landoberfläche
Hinterlegt von: Dr. Hannes Taubenböck
Hinterlegt am:16 Sep 2010 12:33
Letzte Änderung:22 Apr 2013 11:17

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Copyright © 2008-2013 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.