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SAR Data Cubes: Prozessierung und Datenmanagement mit pyroSAR

Truckenbrodt, John und Cremer, Felix (2019) SAR Data Cubes: Prozessierung und Datenmanagement mit pyroSAR. Neue Perspektiven der Erdbeobachtung, 2019-11-12 - 2019-11-13, Cologne, Germany.

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Kurzfassung

Für eine möglichst breite Anwendung von SAR-Daten ist es notwendig die Vorprozessierung so einfach und automatisiert wie möglich zu gestalten. Im Idealfall stehen einem Nutzer Datensätze zur Verfügung, die direkt zur Analyse geeignet sind. Dies beinhaltet zum Einen die Vorverarbeitung der Daten sowie zum Anderen deren Bereitstellung in einer Umgebung, die den Umgang mit sehr großen Datensätzen zur Analyse erleichtert. Zwei Begriffe, die in diesem Kontext oft genannt werden, sind Analysis Ready Data (ARD) zur Definierung und Standardisierung von Schritten zur Vorverarbeitung und Data Cubes zur erleichterten Analyse der resultierenden Datensätze durch skalierbares Rasterdaten-Management. Insbesondere für Zeitserienanalysen mit hunderten Zeitschritten ist eine hochgenaue Vorverarbeitung notwendig, um eine optimale Interoperabilität der einzelnen Szenen zu ermöglichen. Zusätzlich gewinnt die Skalierbarkeit der Berechnungen enorm an Bedeutung, um weiterhin große Gebiete analysieren zu können. Durch die Sentinel-1 Konstellation steht nun ein stetig wachsender SAR- Datensatz zu Verfügung, der besonders dichte Zeitserien mit einer Aufnahmerate von wenigen Tagen bietet. Um dennoch eine möglichst benutzerfreundliche Analyse zu ermöglichen, wird das Python-Paket pyroSAR entwickelt. Dieses bietet einen vollautomatisierten Ablauf von der Beschaffung der Rohdaten, über die Vorprozessierung bis hin zur Befüllung von Data Cubes. Somit wird es für einen Nutzer möglich innerhalb weniger Schritte große analysefertige SAR-Datensätze zu erzeugen ohne dabei Wissen über SAR-Vorverarbeitung und Datenmanagement zu benötigen. PyroSAR bietet hierfür Datenbank-Funktionalität zur Verwaltung existierender Rohdaten von verschiedenen SAR-Sensoren sowie deren prozessierter Produkte, welche über benutzerfreundliche Python-Schnittstellen mit SNAP und GAMMA erzeugt werden können. Nach der Prozessierung stehen dem Nutzer Möglichkeiten zum Export in einen Open Data Cube (ODC) sowie das Earth System Data Lab (ESDL) zur Verfügung. PyroSAR wird frei zur Verfügung gestellt. Weiterhin wurden die Erkenntnisse zur Erzeugung von SAR ARD mit pyroSAR und, in diesem Zusammenhang, die Vergleichbarkeit der Prozessierung mit SNAP und GAMMA kürzlich offen publiziert. Somit sind Reproduzierbarkeit und Beteiligung an der Entwicklung direkt ermöglicht.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/133277/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:SAR Data Cubes: Prozessierung und Datenmanagement mit pyroSAR
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Truckenbrodt, JohnJohn.Truckenbrodt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7259-101XNICHT SPEZIFIZIERT
Cremer, FelixFelix.Cremer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8659-4361NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:13 November 2019
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:SAR, pyroSAR, Sentinel-1, SNAP, GAMMA, processing, earth observation, data cube
Veranstaltungstitel:Neue Perspektiven der Erdbeobachtung
Veranstaltungsort:Cologne, Germany
Veranstaltungsart:nationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:12 November 2019
Veranstaltungsende:13 November 2019
Veranstalter :DLR
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:07 Jan 2020 12:49
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:36

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