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A fuzzy logic-based approach for the detection of flooded vegetation by means of Synthetic Aperture Radar data

Tsyganskaya, Viktoriya und Martinis, Sandro und Twele, André und Cao, Wenxi und Schmitt, Andreas und Marzahn, Philip und Ludwig, Ralf (2016) A fuzzy logic-based approach for the detection of flooded vegetation by means of Synthetic Aperture Radar data. In: ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLI-B7, Seiten 371-378. ISPRS XXIII Congress, 12.-19. Jul. 2016, Prague, Czech Republic. doi: 10.5194/isprsarchives-XLI-B7-371-2016. ISSN 2194-9042.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Offizielle URL: http://www.int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XLI-B7/371/2016/isprs-archives-XLI-B7-371-2016.pdf

Kurzfassung

In this paper an algorithm designed to map flooded vegetation from synthetic aperture radar (SAR) imagery is introduced. The approach is based on fuzzy logic which enables to deal with the ambiguity of SAR data and to integrate multiple ancillary data containing topographical information, simple hydraulic considerations and land cover information. This allows the exclusion of image elements with a backscatter value similar to flooded vegetation, to significantly reduce misclassification errors. The flooded vegetation mapping procedure is tested on a flood event that occurred in Germany over parts of the Saale catchment on January 2011 using a time series of high resolution TerraSAR-X data covering the time interval from 2009 to 2015. The results show that the analysis of multi-temporal X-band data combined with ancillary data using a fuzzy logic-based approach permits the detection of flooded vegetation areas.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/103363/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:A fuzzy logic-based approach for the detection of flooded vegetation by means of Synthetic Aperture Radar data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Tsyganskaya, ViktoriyaDLRNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Martinis, Sandrosandro.martinis (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Twele, Andréandre.twele (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8035-2625NICHT SPEZIFIZIERT
Cao, Wenxiwenxi.cao (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9567-3053NICHT SPEZIFIZIERT
Schmitt, Andreasandreas.schmitt (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Marzahn, PhilipLMU MünchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ludwig, RalfLMU MunichNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:21 Juni 2016
Erschienen in:ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:XLI-B7
DOI:10.5194/isprsarchives-XLI-B7-371-2016
Seitenbereich:Seiten 371-378
Name der Reihe:The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
ISSN:2194-9042
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Fuzzy logic, Flooded vegetation; Synthetic Aperture Radar (SAR); Data fusion, TerraSAR-X
Veranstaltungstitel:ISPRS XXIII Congress
Veranstaltungsort:Prague, Czech Republic
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:12.-19. Jul. 2016
Veranstalter :ISPRS
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Zivile Kriseninformation und Georisiken (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Twele, Andre
Hinterlegt am:01 Apr 2016 10:00
Letzte Änderung:17 Jul 2023 15:18

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