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Unsupervised change detection in VHR remote sensing imagery – an object-based clustering approach in a dynamic urban environment

Leichtle, Tobias und Geiß, Christian und Wurm, Michael und Lakes, Tobia und Taubenböck, Hannes (2017) Unsupervised change detection in VHR remote sensing imagery – an object-based clustering approach in a dynamic urban environment. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 54, Seiten 15-27. Elsevier. doi: 10.1016/j.jag.2016.08.010. ISSN 1569-8432.

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Offizielle URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2016.08.010

Kurzfassung

Monitoring of changes is one of the most important inherent capabilities of remote sensing. The steadily increasing amount of available very-high resolution (VHR) remote sensing imagery requires highly automatic methods and thus, largely unsupervised concepts for change detection. In addition, new procedures that address this challenge should be capable of handling remote sensing data acquired by different sensors. Thereby, especially in rapidly changing complex urban environments, the high level of detail present in VHR data indicates the deployment of object-based concepts for change detection. This paper presents a novel object-based approach for unsupervised change detection with focus on individual buildings. First, a principal component analysis together with a unique procedure for determination of the number of relevant principal components is performed as a predecessor for change detection. Second, k-means clustering is applied for discrimination of changed and unchanged buildings. In this manner, several groups of object-based difference features that can be derived from multi-temporal VHR data are evaluated regarding their discriminative properties for change detection. In addition, the influence of deviating viewing geometries when using VHR data acquired by different sensors is quantified. Overall, the proposed workflow returned viable results in the order of κ statistics of 0.8–0.9 and beyond for different groups of features, which demonstrates its suitability for unsupervised change detection in dynamic urban environments. With respect to imagery from different sensors, deviating viewing geometries were found to deteriorate the change detection result only slightly in the order of up to 0.04 according to κ statistics, which underlines the robustness of the proposed approach.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/106056/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Unsupervised change detection in VHR remote sensing imagery – an object-based clustering approach in a dynamic urban environment
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Leichtle, Tobiastobias.leichtle (at) slu-web.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Geiß, Christianchristian.geiss (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7961-8553NICHT SPEZIFIZIERT
Wurm, Michaelmichael.wurm (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5967-1894NICHT SPEZIFIZIERT
Lakes, Tobiatobia.lakes (at) geo.hu-berlin.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, Hanneshannes.taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Februar 2017
Erschienen in:International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:54
DOI:10.1016/j.jag.2016.08.010
Seitenbereich:Seiten 15-27
Verlag:Elsevier
ISSN:1569-8432
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Change detection; Object-based image analysis; Principal component analysis; Clustering; Very-high resolution (VHR) remote sensing; Urban environment
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Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Leichtle, Tobias
Hinterlegt am:19 Sep 2016 11:41
Letzte Änderung:28 Mär 2023 23:46

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