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Cloud Removal in Image Time Series through Sparse Reconstruction from Random Measurements

Cerra, Daniele und Bieniarz, Jakub und Beyer, Florian und Tian, Jiaojiao und Müller, Rupert und Jarmer, Thomas und Reinartz, Peter (2016) Cloud Removal in Image Time Series through Sparse Reconstruction from Random Measurements. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 9 (8), Seiten 3615-3628. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/JSTARS.2016.2550084. ISSN 1939-1404.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
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Offizielle URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=7457226

Kurzfassung

In this paper we propose a cloud removal algorithm for scenes within a satellite image time series based on synthetisation of the affected areas via sparse reconstruction. The high dimensionality of time series allows applying pixel-based sparse reconstruction techniques efficiently, estimating the values below a cloudy area by observing the spectral evolution in time of pixels in cloud-free areas. The process implicitly compensates the overall atmospheric interactions affecting a given image, and it is possible even if only one acquisition is available for a given period of time. The sparsifying basis is selected randomly from the time series in order to achieve a semi-automatic workflow, if the area containing clouds and their shadows is given. Favourable comparisons with the state of the art and application to supervised classification and change detection show that the proposed algorithm restores images locally contaminated by clouds and their shadows in a fast and efficient way.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/100309/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Cloud Removal in Image Time Series through Sparse Reconstruction from Random Measurements
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Cerra, DanieleDaniele.Cerra (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2984-8315NICHT SPEZIFIZIERT
Bieniarz, Jakubjakub.bieniarz (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Beyer, Florianfbeyer (at) igf.uos.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tian, Jiaojiaojiaojiao.tian (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8407-5098NICHT SPEZIFIZIERT
Müller, Rupertrupert.mueller (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3288-5814NICHT SPEZIFIZIERT
Jarmer, Thomastjarmer (at) igf.uni-osnabrueck.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2016
Erschienen in:IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:9
DOI:10.1109/JSTARS.2016.2550084
Seitenbereich:Seiten 3615-3628
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:1939-1404
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Clouds, image time series, SITS, declouding, image restoration, image processing, hyperspectral
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Cerra, Daniele
Hinterlegt am:02 Dez 2015 17:23
Letzte Änderung:27 Nov 2023 12:41

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