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Machine Learning Techniques for Knowledge Extraction from Satellite Images: Application to Specific Area Types

Dumitru, Corneliu Octavian und Schwarz, Gottfried und Datcu, Mihai (2021) Machine Learning Techniques for Knowledge Extraction from Satellite Images: Application to Specific Area Types. In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLIII, Seiten 455-462. ISPRS 2021, 5.-9. July 2021, Nice, France. doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2021-455-2021. ISSN 1682-1750.

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Offizielle URL: https://www.int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XLIII-B3-2021/455/2021/isprs-archives-XLIII-B3-2021-455-2021.pdf

Kurzfassung

When we want to extract knowledge form satellite images, several well-known image classification and analysis techniques can be concatenated or combined to gain a more detailed target understanding. In our case, we concentrated on specific extended target areas such as polar ice-covered surfaces, forests shrouded by fire plumes, flooded areas, and shorelines. These image types can be described by characteristic features and statistical relationships. Here, we demonstrate that both multispectral (optical) as well as SAR (Synthetic Aperture Radar) images can be used for knowledge extraction. The free availability of image data provided by the European Sentinel-1 and Sentinel-2 satellites allowed us to conduct a series of experiments that verified our classification approaches. This could already be verified in our recent work by quantitative quality tests.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/142807/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Machine Learning Techniques for Knowledge Extraction from Satellite Images: Application to Specific Area Types
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Dumitru, Corneliu OctavianCorneliu.Dumitru (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schwarz, GottfriedGottfried.Schwarz (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, MihaiMihai.Datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2021
Erschienen in:The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Band:XLIII
DOI:10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2021-455-2021
Seitenbereich:Seiten 455-462
ISSN:1682-1750
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Machine learning, target areas, flooding, fires, coastal and polar areas, Sentinel-1, Sentinel-2
Veranstaltungstitel:ISPRS 2021
Veranstaltungsort:Nice, France
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:5.-9. July 2021
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 - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Dumitru, Corneliu Octavian
Hinterlegt am:24 Jun 2021 12:44
Letzte Änderung:25 Aug 2021 09:45

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