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Fusion of Urban Tandem-X Raw Dems Using Variational Models

Bagheri, Hossein und Schmitt, Michael und Zhu, Xiao Xiang (2018) Fusion of Urban Tandem-X Raw Dems Using Variational Models. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 11 (12), Seiten 4761-4774. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/JSTARS.2018.2878608. ISSN 1939-1404.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8540396

Kurzfassung

Recently, a new global Digital Elevation Model (DEM) with pixel spacing of 0.4 arcseconds and relative height accuracy finer than 2m for flat areas (slopes <20%) and better than 4m for rugged terrain (slopes >20%) was created trough the TanDEM-X mission. One important step of the chain of global DEM generation is to mosaic and fuse multiple raw DEM tiles to reach the target height accuracy. Currently, Weighted Averaging (WA) is applied as a fast and simple method for TanDEM-X raw DEM fusion in which the weights are computed from height error maps delivered from the Interferometric TanDEM-X Processor (ITP). However, evaluations show that WA is not the perfect DEM fusion method for urban areas especially in confrontation with edges such as building outlines. The main focus of this paper is to investigate more advanced variational approaches such as TV-L1 and Huber models. Furthermore, we also assess the performance of variational models for fusing raw DEMs produced from data takes with different baseline configurations and height of ambiguities. The results illustrate the high efficiency of variational models for TanDEM-X raw DEM fusion in comparison to WA. Using variational models could improve the DEM quality by up to 2m particularly in inner city subsets.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/122435/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Fusion of Urban Tandem-X Raw Dems Using Variational Models
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:2018
Erschienen in:IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:11
DOI:10.1109/JSTARS.2018.2878608
Seitenbereich:Seiten 4761-4774
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:1939-1404
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Tandem-X, Fusion
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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 > EO Data Science
Hinterlegt von: Häberle, Matthias
Hinterlegt am:23 Okt 2018 14:01
Letzte Änderung:03 Nov 2023 10:58

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