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High-Temporal Antarctic Glacier Terminus and Ice Shelf Front Mapping from Sentinel-1 – A Deep Learning Approach

Baumhoer, Celia und Dietz, Andreas und Kuenzer, Claudia (2019) High-Temporal Antarctic Glacier Terminus and Ice Shelf Front Mapping from Sentinel-1 – A Deep Learning Approach. IUGG 2019, Montreal.

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Kurzfassung

Antarctic glacier termini and ice shelf fronts are sensitive indicators of glaciological and environmental change. Mapping Antarctic calving front change in a high-temporal and spatial resolution has been difficult due to the lack of suitable data and the time-consuming manual delineation of fronts. Since the launch of Sentinel-1 year-round SAR imagery over the Antarctic coastline exists with at least weekly revisit times. To exploit the abundance of data it is necessary to implement an automated extraction algorithm for glacier and ice shelf fronts. Novel improvements in deep learning offer great opportunities for scene classification in remote sensing data even when facing complex structures. Our developed approach uses a modified U-Net for semantic segmentation classifying Sentinel-1 scenes for glacier ice and ocean. Accurate front positions can be obtained also for glacier termini enclosed by icebergs and mélange. Nevertheless, surface melt can be challenging in some regions. To demonstrate the model’s performance, we present high-temporal time-series of calving front positions for fast moving glaciers (e.g. David Glacier). The frequent mapping of glacier termini reveals changes in front fluctuations in unprecedented detail and could be used as input data for ice dynamic modelling.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/128848/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:High-Temporal Antarctic Glacier Terminus and Ice Shelf Front Mapping from Sentinel-1 – A Deep Learning Approach
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Baumhoer, CeliaCelia.Baumhoer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1339-2288NICHT SPEZIFIZIERT
Dietz, AndreasAndreas.Dietz (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kuenzer, Claudiaclaudia.kuenzer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:9 Juli 2019
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:calving front, deep learning, time-series, Antarctica, coastline, glacier front, ice shelf
Veranstaltungstitel:IUGG 2019
Veranstaltungsort:Montreal
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
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 - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Dynamik der Landoberfläche
Hinterlegt von: Baumhoer, Dr. Celia
Hinterlegt am:03 Sep 2019 15:16
Letzte Änderung:29 Mär 2023 00:42

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