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Towards Sentinel-1 SAR Analysis-Ready Data: A Best Practices Assessment on Preparing Backscatter Data for the Cube

Truckenbrodt, John und Freemantle, Terri und Williams, Chris und Jones, Tom und Small, David und Dubois, Clémence und Thiel, Christian und Rossi, Cristian und Syriou, Asimina und Giuliani, Gregory (2019) Towards Sentinel-1 SAR Analysis-Ready Data: A Best Practices Assessment on Preparing Backscatter Data for the Cube. Data, 4 (3). Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/data4030093. ISSN 2306-5729.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
17MB

Offizielle URL: http://dx.doi.org/10.3390/data4030093

Kurzfassung

This study aims at assessing the feasibility of automatically producing analysis-ready radiometrically terrain-corrected (RTC) Synthetic Aperture Radar (SAR) gamma nought backscatter data for ingestion into a data cube for use in a large spatio-temporal data environment. As such, this study investigates the analysis readiness of different openly available digital elevation models (DEMs) and the capability of the software solutions SNAP and GAMMA in terms of overall usability as well as backscatter data quality. To achieve this, the study builds on the Python library pyroSAR for providing the workflow implementation test bed and provides a Jupyter notebook for transparency and future reproducibility of performed analyses. Two test sites were selected, over the Alps and Fiji, to be able to assess regional differences and support the establishment of the Swiss and Common Sensing Open Data cubes respectively.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/129404/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Towards Sentinel-1 SAR Analysis-Ready Data: A Best Practices Assessment on Preparing Backscatter Data for the Cube
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Truckenbrodt, Johnjohn.truckenbrodt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7259-101XNICHT SPEZIFIZIERT
Freemantle, TerriTerri.Freemantle (at) sa.catapult.org.ukhttps://orcid.org/0000-0002-3716-5891NICHT SPEZIFIZIERT
Williams, ChrisChris.Williams (at) sa.catapult.org.ukNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jones, TomTom.Jones (at) sa.catapult.org.ukNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Small, Daviddavid.small (at) geo.uzh.chhttps://orcid.org/0000-0002-1440-364XNICHT SPEZIFIZIERT
Dubois, Clémenceclemence.dubois (at) uni-jena.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Thiel, Christianchristian.thiel (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rossi, CristianCristian.Rossi (at) sa.catapult.org.ukNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Syriou, Asiminaasimina.syriou (at) esa.intNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Giuliani, Gregorygregory.giuliani (at) unige.chhttps://orcid.org/0000-0002-1825-8865NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:5 Juli 2019
Erschienen in:Data
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:4
DOI:10.3390/data4030093
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Giuliani, Gregorygreory.giuliani (at) unige.chNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Camara, Gilbertogcamara (at) geosec.orgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Killough, BrianBrian.D.Killough (at) nasa.govNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Minchin, StuartStuart.Minchin (at) ga.gov.auNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
Name der Reihe:Earth Observation Data Cubes
ISSN:2306-5729
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Sentinel-1; SAR; analysis ready data; ARD; interoperability; data cube; Earth observation; pyroSAR
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - keine Zuordnung
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > Bürgerwissenschaften
Hinterlegt von: Truckenbrodt, John
Hinterlegt am:01 Okt 2019 15:20
Letzte Änderung:14 Okt 2020 04:17

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