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Improving SAR-based flood detection in arid regions using texture features

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/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Improving SAR-based flood detection in arid regions using texture features
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ritushree, DkGFZ PotsdamNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Garg, ShagunUniversity of CambridgeNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dasgupta, AntaraLuxembourg Institute of Science and TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Martinis, Sandrosandro.martinis (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6400-361XNICHT SPEZIFIZIERT
Selvakumaran, SivasakthyUniversity of CambridgeNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Motagh, MahdiGFZ PotsdamNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
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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