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Sampling Robustness in Gradient Analysis of Urban Material Mixtures

Ji, Chaonan und Jilge, Marianne und Heiden, Uta und Stellmes, Marion und Feilhauer, Hannes (2022) Sampling Robustness in Gradient Analysis of Urban Material Mixtures. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60, Seite 4500211. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/TGRS.2020.3040342. ISSN 0196-2892.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9285190

Kurzfassung

Many studies analyzing spaceborne hyperspectral images (HSIs) have so far struggled to deal with a lack of pure pixels due to complex mixtures of urban surface materials. Recently, an alternative concept of gradients in urban surface material composition has been proposed and successfully applied to map cities with spaceborne HSIs without the requirement for a previous determination of pure pixels. The gradient concept treats all pixels as mixed and aims to describe and quantify gradual transitions in the cover fractions of surface materials. This concept presents a promising approach to tackle urban mapping using spaceborne HSIs. However, since gradients are determined in a data-driven way, their transferability within urban areas needs to be investigated. For this purpose, we analyze the robustness of urban surface material gradients and their dependence across six systematic and three simple random sampling schemes. The results show high similarity between nine sampling schemes in the primary gradient feature space (Pspace) and individual gradient feature spaces (Ispaces). Comparing the Pspace with the Ispaces, the Mantel statistics show the resemblance of samples' distribution in the Pspace, and each Ispace is rather strong with high credibility, as the significance level is P < 0.01. Therefore, it can be concluded that the material gradients defined in the test area are independent of the specific sampling scheme. This study paves the way for subsequent analysis of the stability of urban surface material gradients and the interpretation of material gradients in other urban environments.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/142236/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Sampling Robustness in Gradient Analysis of Urban Material Mixtures
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ji, Chaonanji.chaonan (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8154-0508NICHT SPEZIFIZIERT
Jilge, MarianneMarianne.Jilge (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Heiden, Utauta.heiden (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3865-1912NICHT SPEZIFIZIERT
Stellmes, Marionmarion.stellmes (at) fu-berlin.dehttps://orcid.org/0000-0001-7325-6152NICHT SPEZIFIZIERT
Feilhauer, Hanneshannes.feilhauer (at) uni-leipzig.dehttps://orcid.org/0000-0001-5758-6303NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Januar 2022
Erschienen in:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:60
DOI:10.1109/TGRS.2020.3040342
Seitenbereich:Seite 4500211
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:0196-2892
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Gradient analysis, hyperspectral images (HSIs), sampling robustness, transferability,urban mapping
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
Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Ji, Chaonan
Hinterlegt am:25 Mai 2021 09:22
Letzte Änderung:19 Okt 2023 13:50

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