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SAR Data Cubes: Prozessierung und Datenmanagement mit pyroSAR

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

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Abstract

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.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/133277/
Document Type:Conference or Workshop Item (Speech)
Title:SAR Data Cubes: Prozessierung und Datenmanagement mit pyroSAR
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthors ORCID iD
Truckenbrodt, JohnJohn.Truckenbrodt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7259-101X
Cremer, FelixFelix.Cremer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8659-4361
Date:13 November 2019
Refereed publication:No
Open Access:Yes
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Status:Published
Keywords:SAR, pyroSAR, Sentinel-1, SNAP, GAMMA, processing, earth observation, data cube
Event Title:Neue Perspektiven der Erdbeobachtung
Event Location:Cologne, Germany
Event Type:national Conference
Event Dates:12-13 Nov 2019
Organizer:DLR
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Space
HGF - Program Themes:other
DLR - Research area:Raumfahrt
DLR - Program:R - no assignment
DLR - Research theme (Project):R - no assignment
Location: Jena
Institutes and Institutions:Institute of Data Science > Citizen Science
Deposited By: Truckenbrodt, John
Deposited On:07 Jan 2020 12:49
Last Modified:07 Jan 2020 12:49

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