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Normalizing Sentinel-1 orbits for combined time series applications in forested areas

Zehner, Markus und Schellenberg, Konstantin und Dubois, Clémence und Hese, Sören und Brenning, Alexander und Thiel, Christian und Baade, Jussi und Schmullius, C. (2022) Normalizing Sentinel-1 orbits for combined time series applications in forested areas. ESA Living Planet Symposium, 2022-05-23 - 2022-05-27, Bonn, Deutschland.

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Kurzfassung

Forests are one of the largest above ground CO2 storage landcovers and therefore, as essential climate variables, an important asset to quantify and monitor. The current availability of more than 7 years of data from the Copernicus program is shifting analysis methods from single time steps to multitemporal and time-series studies with an unprecedented spatial and temporal resolution. In particular, the SAR sensor onboard of Sentinel-1 (S1) A and B enables the estimation of phenologically active phases within days and weeks [1], measure of seasonality of different forest types [2, 3, 5] or fallen trees [4] at regular interval through a weather and daylight independency. A high repetition rate is especially important in the detection of change points (beginning/end of growing season, or abrupt and permanent changes in land cover through, for example, logging). The possible resolution of changes in the observed area depends on the temporal sampling rate. S1 offers the possibility to increase the temporal sampling rate by using information from the twin satellites, reducing the repeat rate to 6 days over Europe. Additionally, overlapping orbits can be employed to increase data availability while including different viewing directions, resulting in one image roughly every 1.5 days. As recent examples of S1 time series studies, Soudani et al. [1] and Frison et al. [5] combined ascending and descending orbits for increased temporal sampling, relying on the fact that the sensor incidence angles of both orbits are similar throughout the study area. However, the combination of sensors and orbits as described above introduces systemic shifts in the data, if done without bias correction. We would like to highlight three mechanisms that result in such shifts.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/186745/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Normalizing Sentinel-1 orbits for combined time series applications in forested areas
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Zehner, MarkusMarkus.Zehner (at) uni-jena.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schellenberg, Konstantinkonstantin.schellenberg (at) uni-jena.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dubois, Clémenceclemence.dubois (at) uni-jena.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hese, Sörensoeren.hese (at) uni-jena.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Brenning, Alexanderalexander.brenning (at) uni-jena.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Thiel, ChristianChristian.Thiel (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Baade, JussiFriedrich-Schiller-Universität JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schmullius, C.c.schmullius (at) uni-jena.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Sentinel-1, DTM, Processing
Veranstaltungstitel:ESA Living Planet Symposium
Veranstaltungsort:Bonn, Deutschland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 Mai 2022
Veranstaltungsende:27 Mai 2022
Veranstalter :ESA
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erforschung des Weltraums
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EW - Erforschung des Weltraums
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - QS-Projekt_04 Big-Data-Plattform
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > Datengewinnung und -mobilisierung
Hinterlegt von: Thiel, Christian
Hinterlegt am:14 Jun 2022 09:22
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:48

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