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First Steps in Estimating the Spatial Uncertainty of Maximum Likelihood Tasks in a Cloud-based Environment in Context of Marine Remote Sensing

Christofilakos, Spyridon und Blume, Alina und Pertiwi, Avi Putri und Traganos, Dimosthenis und Reinartz, Peter (2022) First Steps in Estimating the Spatial Uncertainty of Maximum Likelihood Tasks in a Cloud-based Environment in Context of Marine Remote Sensing. World Seagrass Conference 22 & International Seagrass Biology Workshop 14, 2022-08-07 - 2022-08-12, Annapolis, Maryland, USA.

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Kurzfassung

Recent developments in remote sensing technology including cloud computing and globally available optical satellite archives have allowed access to vast volumes of data, computation and scalability for mapping seagrasses and their environment. , Yet, beyond the traditional accuracy assessment, there is a broader lack of knowledge and methods for the per-pixel uncertainty of remotely sensed seagrass data.Spatially-explicit uncertainty is not only essential for more accurate remote sensing of seagrass extent, health and bathymetry, but could also aid more effective quantification of seagrasses’ ecosystem services like blue carbon stocks and coastal biodiversity maintenance. In this study, we utilise the open satellite image archives of Sentinel-2 and PlanetScope, through the Google Earth Engine (GEE) platform to develop per-pixel uncertainties of thematic benthic habitat mapping and continuous satellite based bathymetry data according to machine learning probabilistic principles.We present our uncertainty metrics and applications in two nationwide case studies in Bahamas and Belize. In contrast to traditional approaches that estimate uncertainty for the whole image/distribution, our approach, quantifies the uncertainty per pixel of both thematic and continuous remotely sensed data across large spatial scales and up to 5 m resolution. Our approach can improve the confidence and scalability of large-scale assessments of seagrass extent, condition and ecosystem services, supporting more effective policy uptake of seagrass ecosystems.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/190663/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:First Steps in Estimating the Spatial Uncertainty of Maximum Likelihood Tasks in a Cloud-based Environment in Context of Marine Remote Sensing
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Christofilakos, Spyridonspyridon.christofilakos (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0006-4163-5426NICHT SPEZIFIZIERT
Blume, Alinaalina.blume (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9267-8561NICHT SPEZIFIZIERT
Pertiwi, Avi PutriAvi.Pertiwi (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Traganos, DimosthenisDimosthenis.Traganos (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:August 2022
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Uncertainty, Maximum Likelihood, Marine habitat mapping
Veranstaltungstitel:World Seagrass Conference 22 & International Seagrass Biology Workshop 14
Veranstaltungsort:Annapolis, Maryland, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:7 August 2022
Veranstaltungsende:12 August 2022
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 - Optische Fernerkundung
Standort: Berlin-Adlershof , Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Christofilakos, Spyridon
Hinterlegt am:23 Nov 2022 13:36
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:51

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