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An Enhanced Algorithm for Automatic Radiometric Harmonization of High-Resolution Optical Satellite Imagery Using Pseudoinvariant Features and Linear Regression

Langheinrich, Maximilian und Fischer, Peter und Probeck, Markus und Ramminger, Gernot und Wagner, Thomas und Krauß, Thomas (2017) An Enhanced Algorithm for Automatic Radiometric Harmonization of High-Resolution Optical Satellite Imagery Using Pseudoinvariant Features and Linear Regression. In: ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 41 (1). ISPRS Hannover Workshop, 2017-06-06 - 2017-06-09, Hannover, Germany. doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-1-W1-115-2017. ISSN 2194-9042.

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Offizielle URL: https://www.int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XLII-1-W1/115/2017/

Kurzfassung

The growing number of available optical remote sensing data providing large spatial and temporal coverage enables the coherent and gapless observation of the earth’s surface on the scale of whole countries or continents. To produce datasets of that size, individual satellite scenes have to be stitched together forming so-called mosaics. Here the problem arises that the different images feature varying radiometric properties depending on the momentary acquisition conditions. The interpretation of optical remote sensing data is to a great extent based on the analysis of the spectral composition of an observed surface reflection. Therefore the normalization of all images included in a large image mosaic is necessary to ensure consistent results concerning the application of procedures to the whole dataset. In this work an algorithm is described which enables the automated spectral harmonization of satellite images to a reference scene. As the stable and satisfying functionality of the proposed algorithm was already put to operational use to process a high number of SPOT-4/-5, IRS LISS-III and Landsat-5 scenes in the frame of the European Environment Agency's Copernicus/GMES Initial Operations (GIO) High-Resolution Layer (HRL) mapping of the HRL Forest for 20 Western, Central and (South)Eastern European countries, it is further evaluated on its reliability concerning the application to newer Sentinel-2 multispectral imaging products. The results show that the algorithm is comparably efficient for the processing of satellite image data from sources other than the sensor configurations it was originally designed for.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/124371/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:An Enhanced Algorithm for Automatic Radiometric Harmonization of High-Resolution Optical Satellite Imagery Using Pseudoinvariant Features and Linear Regression
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Langheinrich, Maximilianmaximilian.langheinrich (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fischer, PeterPeter.Fischer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Probeck, MarkusGAF AGNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ramminger, GernotGAF AGNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wagner, ThomasGAF AGNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Krauß, Thomasthomas.krauss (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6004-1435138806282
Datum:2017
Erschienen in:ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:41
DOI:10.5194/isprs-archives-XLII-1-W1-115-2017
ISSN:2194-9042
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Radiometric Harmonization, Pseudo-Invariant Features, Sentinel-2, Remote Sensing, Copernicus, GIO, HRL Forest
Veranstaltungstitel:ISPRS Hannover Workshop
Veranstaltungsort:Hannover, Germany
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:6 Juni 2017
Veranstaltungsende:9 Juni 2017
Veranstalter :ISPRS
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: Langheinrich, Maximilian
Hinterlegt am:06 Dez 2018 12:50
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:28

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