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A flexible framework for built-up height mapping using ICESat-2 photons and multisource satellite observations

Tang, Xiayu und Yu, Guojiang und Li, Xuecao und Taubenböck, Hannes und Hu, Guohua und Zhou, Yuyu und Peng, Cong und Liu, Donglie und Huang, Jianxi und Liu, Xiaoping und Gong, Peng (2025) A flexible framework for built-up height mapping using ICESat-2 photons and multisource satellite observations. Remote Sensing of Environment, 318, Seiten 1-13. Elsevier. doi: 10.1016/j.rse.2024.114572. ISSN 0034-4257.

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Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425724005984

Kurzfassung

Built-up heights serve as a nexus in understanding the complex relationship between urban forms and socioeconomic activities. With the advent of remote sensing technology, built-up height mapping from satellite observations has become available over the past years. However, the absence of high-precision sample data poses a significant limitation to built-up height mapping at large (regional or global) scales, particularly in developing regions. To address this issue, we proposed a flexible mapping framework to derive precise building height samples using the Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite-2 (ICESat-2) data for built-up height estimation. First, we calculated building heights from ICESat-2 photons using advanced algorithms such as Random Sample Consensus (RANSAC) linear fitting and cloth simulation filtering. Then, we constructed large-scale built-up height samples by aggregating the height information into grid cells with optimal size. Finally, aided by these grids with height information from ICEsat-2 and other satellite observations from Sentinel data as well as the digital surface model (DSM), we mapped built-up heights in two mega-cities (i.e., New York and Shenzhen) using the random forest regression model. Our results demonstrate building height estimation using ICESat-2 data generally exhibits in relation to other studies high accuracy, showing great potential to support large-scale built-up height mapping using satellite observations. We found the optimal grid size for built-up height mapping is around 300 m, after a comprehensive sensitivity analysis regarding the building fraction within the grid and its size. Overall, the mapped built-up heights are reliable, with relatively low mean absolute errors (MAE) of 2.69 m in New York and 3.87 m in Shenzhen, similar to or better than previous studies. By leveraging high-precision elevation data provided by the ICESat-2 data, our proposed approach can effectively collect samples in regions with limited information on building heights, showing great potential for large-scale built-up height monitoring and supporting future urban studies.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/215782/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:A flexible framework for built-up height mapping using ICESat-2 photons and multisource satellite observations
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Tang, XiayuCollege of Land Science and Technology, China Agricultural University, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yu, GuojiangCollege of Land Science and Technology, China Agricultural University, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Li, XuecaoCollege of Land Science and Technology, China Agricultural University, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, HannesHannes.Taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Hu, GuohuaMinistry of Education Key Laboratory of Geographic Information Science, East China Normal University, ChinNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhou, YuyuThe University of Hong Kong, Hong KongNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Peng, CongNational School of Development, Peking University, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Liu, DonglieNatural Resources Satellite Remote Sensing Application Center, Guiyang, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Huang, JianxiCollege of Land Science and Technology, China Agricultural University, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Liu, XiaopingSun Yat-Sen University, Guangzhou, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gong, PengThe University of Hong Kong, Hong KongNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2025
Erschienen in:Remote Sensing of Environment
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:318
DOI:10.1016/j.rse.2024.114572
Seitenbereich:Seiten 1-13
Verlag:Elsevier
ISSN:0034-4257
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Urban form; Random forest; LiDAR; New York; Shenzhen; Gridded-scale
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: Schöpfer, Dr. Elisabeth
Hinterlegt am:01 Sep 2025 09:12
Letzte Änderung:01 Sep 2025 09:12

Verfügbare Versionen dieses Eintrags

  • A flexible framework for built-up height mapping using ICESat-2 photons and multisource satellite observations. (deposited 01 Sep 2025 09:12) [Gegenwärtig angezeigt]

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