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, 26. Sep. - 2. Okt. 2020, Hawaii, USA. doi: 10.1109/igarss39084.2020.9547213. ISBN 978-172816374-1. ISSN 2153-6996.

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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:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Cerra, Daniele	daniele.cerra (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-2984-8315	NICHT SPEZIFIZIERT
Merkle, Nina	nina.merkle (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-4177-1066	NICHT SPEZIFIZIERT
Henry, Corentin	Corentin.henry (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-4330-3058	NICHT SPEZIFIZIERT
Alonso, Kevin	Kevin.AlonsoGonzalez (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-2469-8290	NICHT SPEZIFIZIERT
d'Angelo, Pablo	pablo.angelo (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0001-8541-3856	NICHT SPEZIFIZIERT
Auer, Stefan	Stefan.Auer (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0001-9310-2337	NICHT SPEZIFIZIERT
Bahmanyar, Reza	reza.bahmanyar (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-6999-714X	NICHT SPEZIFIZIERT
Yuan, Xiangtian	Xiangtian.Yuan (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0001-7648-5938	NICHT SPEZIFIZIERT
Bittner, Ksenia	Ksenia.Bittner (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-4048-3583	NICHT SPEZIFIZIERT
Langheinrich, Maximilian	Maximilian.Langheinrich (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Zhang, Guichen	Guichen.Zhang (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Pato, Miguel	Miguel.FigueiredoVazPato (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-0111-0861	NICHT SPEZIFIZIERT
Tian, Jiaojiao	Jiaojiao.Tian (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-8407-5098	NICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peter	peter.reinartz (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-8122-1475	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

September 2020

Erschienen in:

2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2020

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

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

Veranstaltungsdatum:

26. Sep. - 2. Okt. 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:

10 Aug 2023 07:20

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