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Leveraging Commercial High-Resolution Multispectral Satellite and Multibeam Sonar Data to Estimate Bathymetry: The Case Study of the Caribbean Sea

Pike, Samuel und Traganos, Dimosthenis und Poursanidis, Dimitris und Williams, Jamie und Medcalf, Katie und Reinartz, Peter und Chrysoulakis, Nektarios (2019) Leveraging Commercial High-Resolution Multispectral Satellite and Multibeam Sonar Data to Estimate Bathymetry: The Case Study of the Caribbean Sea. Remote Sensing, 11 (1830), Seiten 1-16. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/rs11151830. ISSN 2072-4292.

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Kurzfassung

The global coastal seascape offers a multitude of ecosystem functions and services to the natural and human-induced ecosystems. However, the current anthropogenic global warming above pre-industrial levels is inducing the degradation of seascape health with adverse impacts on biodiversity, economy, and societies. Bathymetric knowledge empowers our scientific, financial, and ecological understanding of the associated benefits, processes, and pressures to the coastal seascape. Here we leverage two commercial high-resolution multispectral satellite images of the Pleiades and two multibeam survey datasets to measure bathymetry in two zones (0-10 m and 10-30 m) in the tropical Anguilla and British Virgin Islands, northeast Caribbean. A methodological framework featuring a combination of an empirical linear transformation, cloud masking, sun-glint correction, and pseudo-invariant features allows spatially independent calibration and test of our satellite-derived bathymetry approach. The best R2 and RMSE for training and validation vary between 0.44-0.56 and 1.39-1.76 m, respectively, while minimum vertical errors are less than 1 m in the depth ranges of 7.8–10 and 11.6-18.4 m for the two explored zones. Given available field data, the present methodology could provide simple, time-efficient, and accurate spatio-temporal satellite-derived bathymetry intelligence in scientific and commercial tasks i.e., navigation, coastal habitat mapping and resource management, and reducing natural hazards.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/129867/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Leveraging Commercial High-Resolution Multispectral Satellite and Multibeam Sonar Data to Estimate Bathymetry: The Case Study of the Caribbean Sea
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Pike, SamuelEnvironment Systems Ltd., Aberystwyth SY23 3AH, UKNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Traganos, DimosthenisDimosthenis.Traganos (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Poursanidis, DimitrisFoundation for Research and Technology—Hellas (FORTH), Institute of Applied and Computational Mathematics, Heraklion, GreeceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Williams, JamieEnvironment Systems Ltd., Aberystwyth SY23 3AH, UKNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Medcalf, KatieEnvironment Systems Ltd., Aberystwyth SY23 3AH, UKNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Chrysoulakis, Nektariosfoundation for research and technology - hellas (forth), heraklion, crete, greeceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:August 2019
Erschienen in:Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:11
DOI:10.3390/rs11151830
Seitenbereich:Seiten 1-16
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
ISSN:2072-4292
Status:veröffentlicht
Stichwörter:satellite-derived bathymetry; IHO; commercial satellite; Pleiades; empirical; tropical environment; linear transformation; vertical error; sun-glint correction; pseudo-invariant features
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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: Berlin-Adlershof , Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Knickl, Sabine
Hinterlegt am:25 Okt 2019 13:15
Letzte Änderung:14 Dez 2019 04:27

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