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Stepwise Refinement of Low Resolution Labels for Earth Observation Data: Part 1

Cerra, Daniele und Merkle, Nina und Henry, Corentin und Alonso, Kevin und d'Angelo, Pablo und Auer, Stefan und Bahmanyar, Reza und Yuan, Xiangtian und Bittner, Ksenia und Langheinrich, Maximilian und Zhang, Guichen und Pato, Miguel und Tian, Jiaojiao und Reinartz, Peter (2020) Stepwise Refinement of Low Resolution Labels for Earth Observation Data: Part 1. In: 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2020, Seiten 1-4. IEEE. IGARSS 2020, 2020-09-26 - 2020-10-02, Hawaii, USA. doi: 10.1109/igarss39084.2020.9547213. ISBN 978-172816374-1. ISSN 2153-6996.

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2MB

Kurzfassung

This paper describes the contribution of the DLR team ranking 3rd in Track 1 of the 2020 IEEE GRSS Data Fusion Contest, with results ranking 2nd in Track 2 of the same contest are reported in a companion paper. The classifications are based on refinements of low-resolution MODIS labeling on available higher resolution Sentinel-1 and Sentinel-2 data. Results are initialized with a handcrafted decision tree integrating output from a random forest classifier, and subsequently boosted by detectors for specific classes.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/138093/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Stepwise Refinement of Low Resolution Labels for Earth Observation Data: Part 1
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Cerra, Danieledaniele.cerra (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2984-8315NICHT SPEZIFIZIERT
Merkle, Ninanina.merkle (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4177-1066NICHT SPEZIFIZIERT
Henry, CorentinCorentin.henry (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4330-3058NICHT SPEZIFIZIERT
Alonso, KevinKevin.AlonsoGonzalez (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2469-8290NICHT SPEZIFIZIERT
d'Angelo, Pablopablo.angelo (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8541-3856NICHT SPEZIFIZIERT
Auer, StefanStefan.Auer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9310-2337NICHT SPEZIFIZIERT
Bahmanyar, Rezareza.bahmanyar (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6999-714XNICHT SPEZIFIZIERT
Yuan, XiangtianXiangtian.Yuan (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7648-5938NICHT SPEZIFIZIERT
Bittner, KseniaKsenia.Bittner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4048-3583NICHT SPEZIFIZIERT
Langheinrich, MaximilianMaximilian.Langheinrich (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhang, GuichenGuichen.Zhang (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pato, MiguelMiguel.FigueiredoVazPato (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0111-0861NICHT SPEZIFIZIERT
Tian, JiaojiaoJiaojiao.Tian (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8407-5098NICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:September 2020
Erschienen in:2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/igarss39084.2020.9547213
Seitenbereich:Seiten 1-4
Verlag:IEEE
ISSN:2153-6996
ISBN:978-172816374-1
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Data Fusion Contest, MODIS
Veranstaltungstitel:IGARSS 2020
Veranstaltungsort:Hawaii, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:26 September 2020
Veranstaltungsende:2 Oktober 2020
Veranstalter :IEEE
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 - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Cerra, Daniele
Hinterlegt am:25 Nov 2020 13:28
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:40

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