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Exploring Digital Surface Models from Nine Different Sensors for Forest Monitoring and Change Detection

Tian, Jiaojiao und Schneider, Thomas und Straub, Christoph und Kugler, Florian und Reinartz, Peter (2017) Exploring Digital Surface Models from Nine Different Sensors for Forest Monitoring and Change Detection. Remote Sensing, 9 (3), Seiten 1-26. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/rs9030287. ISSN 2072-4292.

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6MB

Offizielle URL: http://www.mdpi.com/2072-4292/9/3/287

Kurzfassung

Digital surface models (DSMs) derived from spaceborne and airborne sensors enable the monitoring of the vertical structures for forests in large areas. Nevertheless, due to the lack of an objective performance assessment for this task, it is difficult to select the most appropriate data source for DSM generation. In order to fill this gap, this paper performs change detection analysis including forest decrease and tree growth. The accuracy of the DSMs is evaluated by comparison with measured tree heights from inventory plots (field data). In addition, the DSMs are compared with LiDAR data to perform a pixel-wise quality assessment. DSMs from four different satellite stereo sensors (ALOS/PRISM, Cartosat-1, RapidEye and WorldView-2), one satellite InSAR sensor (TanDEM-X), two aerial stereo camera systems (HRSC and UltraCam) and two airborne laser scanning datasets with different point densities are adopted for the comparison. The case study is a complex central European temperate forest close to Traunstein in Bavaria, Germany. As a major experimental result, the quality of the DSM is found to be robust to variations in image resolution, especially when the forest density is high. The forest decrease results confirm that besides aerial photogrammetry data, very high resolution satellite data, such as WorldView-2, can deliver results with comparable quality as the ones derived from LiDAR, followed by TanDEM-X and Cartosat DSMs. The quality of the DSMs derived from ALOS and Rapid-Eye data is lower, but the main changes are still correctly highlighted. Moreover, the vertical tree growth and their relationship with tree height are analyzed. The major tree height in the study site is between 15 and 30 m and the periodic annual increments (PAIs) are in the range of 0.30–0.50 m.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/111803/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Exploring Digital Surface Models from Nine Different Sensors for Forest Monitoring and Change Detection
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Tian, Jiaojiaojiaojiao.tian (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8407-5098NICHT SPEZIFIZIERT
Schneider, Thomastechnische universitaet muenchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Straub, Christophchristoph.straub (at) lwf.bayern.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kugler, Florianflorian.kugler (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:18 März 2017
Erschienen in:Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:9
DOI:10.3390/rs9030287
Seitenbereich:Seiten 1-26
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Thenkabail, Prasad S.USGS Western Geographic Science Center, Flagstaff, AZ , USANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
ISSN:2072-4292
Status:veröffentlicht
Stichwörter:DSM; stereo imagery; TanDEM-X; LiDAR; forest heights; change detection
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: Tian, Dr Jiaojiao
Hinterlegt am:04 Apr 2017 11:58
Letzte Änderung:02 Nov 2023 14:52

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