Ritushree, Dk und Garg, Shagun und Dasgupta, Antara und Martinis, Sandro und Selvakumaran, Sivasakthy und Motagh, Mahdi (2023) Improving SAR-based flood detection in arid regions using texture features. In: 2023 International Conference on Machine Intelligence for GeoAnalytics and Remote Sensing, MIGARS 2023, Seiten 1-4. International Conference on Machine Intelligence for Geoanalytics and Remote Sensing (MIGARS), 2023-01-27 - 2023-01-29, Hyderabad, Indien. doi: 10.1109/MIGARS57353.2023.10064526. ISBN 979-835034542-1.
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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10064526
Kurzfassung
Flood monitoring in arid regions is challenging using Synthetic Aperture Radar (SAR) due to the similar backscatter of water and dry sand in surrounding areas. Since textural information is abundant in SAR images, this study investigates the added value of texture in SAR-based flood detection by providing it as auxiliary information for flood delineation. Results show that texture enhanced SAR images in VH polarization substantially underpredicts the flooded area, so adding texture does not improve the classification accuracy. However, using both polarization (VV and VH) produce ca. 26% higher overall accuracy for flood detection in arid regions.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/194752/ | ||||||||||||||||||||||||||||
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Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||||||||||||||||||||||
Titel: | Improving SAR-based flood detection in arid regions using texture features | ||||||||||||||||||||||||||||
Autoren: |
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Datum: | 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||
Erschienen in: | 2023 International Conference on Machine Intelligence for GeoAnalytics and Remote Sensing, MIGARS 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||
Referierte Publikation: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||
Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||||||||||
Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||||||||||
In SCOPUS: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||
In ISI Web of Science: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||
DOI: | 10.1109/MIGARS57353.2023.10064526 | ||||||||||||||||||||||||||||
Seitenbereich: | Seiten 1-4 | ||||||||||||||||||||||||||||
ISBN: | 979-835034542-1 | ||||||||||||||||||||||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||||||||||||||
Stichwörter: | SAR, flood mapping, arid areas, texture features | ||||||||||||||||||||||||||||
Veranstaltungstitel: | International Conference on Machine Intelligence for Geoanalytics and Remote Sensing (MIGARS) | ||||||||||||||||||||||||||||
Veranstaltungsort: | Hyderabad, Indien | ||||||||||||||||||||||||||||
Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||||||||||||||||||||||
Veranstaltungsbeginn: | 27 Januar 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||
Veranstaltungsende: | 29 Januar 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||
Veranstalter : | IEEE | ||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||
Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||||||||||||||||||||||
Institute & Einrichtungen: | Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit | ||||||||||||||||||||||||||||
Hinterlegt von: | Martinis, Sandro | ||||||||||||||||||||||||||||
Hinterlegt am: | 19 Jun 2023 10:32 | ||||||||||||||||||||||||||||
Letzte Änderung: | 24 Apr 2024 20:55 |
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