Antropov, Oleg und Molinier, Matthieu und Kuzu, Ridvan Salih und Hughes, Lloyd und Rußwurm, Marc und Tuia, Devis und Dumitru, Corneliu Octavian und Ge, Shaojia und Saha, Sudipan und Zhu, Xiao Xiang (2023) Semi-Supervised Deep Learning Representations in Earth Observation Based Forest Management. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 650-653. IGARSS 2023, California, USA. doi: 10.1109/IGARSS52108.2023.10282283.
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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10282283
Kurzfassung
In this study, we examine the potential of several self-supervised deep learning models in predicting forest attributes and detecting forest changes using ESA Sentinel-1 and Sentinel-2 images. The performance of the proposed deep learning models is compared to established conventional machine learning approaches. Studied use-cases include mapping of forest disturbance (windthrown forests, snowload damages) using deep change vector analysis, forest height mapping using UNet+ based models, Momentum contrast and regression modeling. Study areas were represented by several boreal forest sites in Finland. Our results indicate that developed methods allow to achieve superior classification and prediction accuracies compared to traditional methodologies and mimimize the amount of necessary in-situ forestry data.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/198751/ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Titel: | Semi-Supervised Deep Learning Representations in Earth Observation Based Forest Management | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Autoren: |
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Datum: | 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erschienen in: | International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Referierte Publikation: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In SCOPUS: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DOI: | 10.1109/IGARSS52108.2023.10282283 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Seitenbereich: | Seiten 650-653 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Stichwörter: | Deep learning , Analytical models , Satellite constellations , Semantic segmentation , European Space Agency , Geoscience and remote sensing , Forestry | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Veranstaltungstitel: | IGARSS 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Veranstaltungsort: | California, USA | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 - SAR-Methoden, R - Fernerkundung u. Geoforschung | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Hinterlegt von: | Kuzu, Dr. Ridvan Salih | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Hinterlegt am: | 08 Nov 2023 12:20 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Letzte Änderung: | 17 Nov 2023 18:34 |
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