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Crop type classification using a combination of optical and radar remote sensing data: a review

Orynbaikyzy, Aiym und Gessner, Ursula und Conrad, Christopher (2019) Crop type classification using a combination of optical and radar remote sensing data: a review. International Journal of Remote Sensing, 40 (17), Seiten 6553-6595. Taylor & Francis. doi: 10.1080/01431161.2019.1569791. ISSN 0143-1161.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
4MB

Offizielle URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01431161.2019.1569791

Kurzfassung

Reliable and accurate crop classification maps are an important data source for agricultural monitoring and food security assessment studies. For many years, crop type classification and monitoring were focused on single-source optical satellite data classification. With advancements in sensor technologies and processing capabilities, the potential of multi-source satellite imagery has gained increasing attention. The combination of optical and radar data is particularly promising in the context of crop type classification as it allows explaining the advantages of both sensor types with respect to e.g. vegetation structure and biochemical properties. This review article gives a comprehensive overview of studies on crop type classification using optical and radar data fusion approaches. A structured review of fusion approaches, classification strategies and potential for mapping specific crop types is provided. Finally, the partially untapped potential of radaroptical fusion approaches, research gaps and challenges for upcoming future studies are highlighted and discussed.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/129210/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Crop type classification using a combination of optical and radar remote sensing data: a review
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Orynbaikyzy, AiymAiym.Orynbaikyzy (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gessner, Ursulaursula.gessner (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Conrad, Christopherchristopher.conrad (at) geo.uni-halle.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Januar 2019
Erschienen in:International Journal of Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:40
DOI:10.1080/01431161.2019.1569791
Seitenbereich:Seiten 6553-6595
Verlag:Taylor & Francis
ISSN:0143-1161
Status:veröffentlicht
Stichwörter:data fusion, optical data, SAR data, remote sensing, crop type classification
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: Orynbaikyzy, Aiym
Hinterlegt am:18 Sep 2019 10:04
Letzte Änderung:31 Okt 2023 15:11

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