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Evaluating the sequential masking classification approach for improving crop discrimination in the Sudanian Savanna of West Africa

Forkour, Gerald und Conrad, Christopher und Thiel, Michael und Landmann, Tobias und Boubacar, Barry (2015) Evaluating the sequential masking classification approach for improving crop discrimination in the Sudanian Savanna of West Africa. Computers and Electronics in Agriculture, 118, Seiten 380-389. Elsevier. doi: 10.1016/j.compag.2015.09.020. ISSN 0168-1699.

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Offizielle URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169915002951

Kurzfassung

Classification of remotely sensed data to reveal the spatial distribution of crop types has high potential for improving crop area estimates and supporting decision making. However, remotely sensed crop maps still demand improvements as e.g. variations in farm management practices (e.g. planting and harvesting dates), soil and other environmental factors cause overlaps in features available for classification and thus confusion in error matrices. In this study, a variant of the sequential masking classification technique was applied to multi-temporal optical and microwave remote sensing data (RapidEye, Landsat, TerraSAR-X) to improve the accuracy of crop discrimination in West Africa. This approach employs different sets of multi-temporal images to sequentially classify individual crop classes. The efficiency of the sequential masking approach was tested by comparing the results with that of a one-step classification, in which all crop classes were classified at the same time. Compared to the one-step classification, the sequential masking approach improved overall classification accuracies by between 6% and 9% while increments in the accuracy of individual crop classes were between 4% and 19%. The McNemar’s statistical test showed that the observed differences in accuracy of the two approaches were statistically significant at the 1% significance level. The findings of this study are important for crop mapping efforts in West Africa, where data and methodological constraints often hinder the accurate discrimination of crops.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/101074/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Evaluating the sequential masking classification approach for improving crop discrimination in the Sudanian Savanna of West Africa
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Forkour, Geraldgerald.forkour (at) uni-wuerzburg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Conrad, Christopherchristopher.conrad (at) uni-wuerzburg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Thiel, MichaelMichael.Thiel (at) uni-wuerzburg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Landmann, Tobiastlandmann (at) icipe.orgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Boubacar, Barrybarry.b (at) wascal.orgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Oktober 2015
Erschienen in:Computers and Electronics in Agriculture
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:118
DOI:10.1016/j.compag.2015.09.020
Seitenbereich:Seiten 380-389
Verlag:Elsevier
ISSN:0168-1699
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Crop classification, Sequential masking, RapidEye, TerraSAR-X, West Africa
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 - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Hinterlegt von: Wöhrl, Monika
Hinterlegt am:09 Mär 2016 13:35
Letzte Änderung:08 Mär 2018 18:38

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