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Fusion of TanDEM-X and Cartosat-1 DEMs using TV-Norm Regularization and ANN-Predicted Weights

Bagheri, Hossein und Schmitt, Michael und Zhu, Xiao Xiang (2017) Fusion of TanDEM-X and Cartosat-1 DEMs using TV-Norm Regularization and ANN-Predicted Weights. In: Proceedings of IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium, Seiten 3369-3372. IGARSS 2017, 2017-07-23 - 2017-07-28, Fort Worth, USA. doi: 10.1109/igarss.2017.8127720.

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Kurzfassung

This paper deals with TanDEM-X and Cartosat-1 DEM fusion over urban areas with support of weight maps predicted by an artificial neural network (ANN). Although the TanDEM-X DEM is a global elevation dataset of unprecedented accuracy (following HRTI-3 standard), its quality decreases over urban areas because of artifacts intrinsic to the SAR imaging geometry. DEM fusion techniques can be used to improve the TanDEM-X DEM in problematic areas. In this investigation, Cartosat-1 elevation data were fused with the TanDEMX DEM by weighted averaging and total variation (TV)-based regularization, resorting to weight maps derived by a specifically trained ANN. The results show that the proposed fusion strategy can significantly improve the final DEM quality.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/116073/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Fusion of TanDEM-X and Cartosat-1 DEMs using TV-Norm Regularization and ANN-Predicted Weights
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Bagheri, Hosseintu münchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schmitt, Michaelm.schmitt (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangdlr-imf/tum-lmfNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Erschienen in:Proceedings of IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/igarss.2017.8127720
Seitenbereich:Seiten 3369-3372
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Fusion, TanDEM-X, Cartosat-1, TV-Norm
Veranstaltungstitel:IGARSS 2017
Veranstaltungsort:Fort Worth, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 Juli 2017
Veranstaltungsende:28 Juli 2017
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 > SAR-Signalverarbeitung
Hinterlegt von: Häberle, Matthias
Hinterlegt am:06 Dez 2017 12:59
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:20

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