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Uncertainty Estimation for a Global Inland Surface Water Time-Series

Mayr, Stefan und Klein, Igor und Martin, Rutzinger und Künzer, Claudia (2021) Uncertainty Estimation for a Global Inland Surface Water Time-Series. EGU General Assembly 2021, 2021-04-19 - 2021-04-30, Wien, Österreich. doi: 10.5194/egusphere-egu21-6399.

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Kurzfassung

Fresh water is vital for life on the planet. Satellite remote sensing time-series are well suited to monitor global surface water dynamics. The DLR-DFD Global WaterPack (GWP) provides daily information on inland surface water. However, operating on diurnal- and global spatiotemporal resolution comes with certain drawbacks. As the time-series is primarily based on optical MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) images, data gaps due to cloud coverage or invalid observations have to be interpolated. Furthermore, the moderate resolution of 250 m merely allows coarse pixel based areal estimations of surface water extent. To unlock the full potential of this dataset, information on associated uncertainty is essential. Therefore, we introduce several auxiliary layers aiming to address interpolation and quantification uncertainty. The probability of interpolated pixels to be covered by water is given by consideration of different temporal and spatial characteristics inherent to the time-series. Resulting temporal probability layers are evaluated by introducing artificial gaps in the original time-series and determining deviations to the known true state. To assess observational uncertainty in case of valid observations, relative datapoint (pixel) locations in feature space are utilized together with previously established temporal information in a linear mixture model. The hereby obtained classification probability also reveals sub-pixel information, which can enhance the product’s quantitative capabilities. Functionality is evaluated in 32 regions of interest across the globe by comparison to reference data derived from Landsat 8 and Sentinel-2 images. Results show an improved accuracy for partially water covered pixels (6.21 %), and that by uncertainty consideration, more comprehensive and reliable time-series information is achieved.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/142090/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Uncertainty Estimation for a Global Inland Surface Water Time-Series
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Mayr, Stefanstefan.mayr (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4146-5619NICHT SPEZIFIZIERT
Klein, IgorIgor.Klein (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0113-8637NICHT SPEZIFIZIERT
Martin, Rutzingermartin.rutzinger (at) uibk.ac.atNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Künzer, ClaudiaClaudia.Kuenzer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2021
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.5194/egusphere-egu21-6399
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Fresh water, Landsat 8, MODIS, remote sensing, probability, Sentinel-2, sub-pixel scale, validation, water fraction
Veranstaltungstitel:EGU General Assembly 2021
Veranstaltungsort:Wien, Österreich
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:19 April 2021
Veranstaltungsende:30 April 2021
Veranstalter :Copernicus Meetings
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 - Fernerkundung u. Geoforschung, R - Optische Fernerkundung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Dynamik der Landoberfläche
Hinterlegt von: Mayr, Stefan
Hinterlegt am:25 Mai 2021 09:29
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:42

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