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The fully-automatic Sentinel-1 Global Flood Monitoring service: Scientific challenges and future directions

Wagner, Wolfgang und Bauer-Marschallinger, Bernhard und Roth, Florian und Stachl, Tobias und Reimer, Christoph und McCormick, Niall und Matgen, Patrick und Chini, Marco und Li, Yu und Martinis, Sandro und Wieland, Marc und Kraft, Franziska Katharina und Festa, Davide und Hassan, Muhammed und Tupas, Mark und Zhao, Jie und Seewald, Michalela und Riffler, Michael und Molini, Luca und Kidd, Richard und Briese, Christian und Salamon, Peter (2025) The fully-automatic Sentinel-1 Global Flood Monitoring service: Scientific challenges and future directions. Remote Sensing of Environment, 333, Seiten 1-30. Elsevier. doi: 10.1016/j.rse.2025.115108. ISSN 0034-4257.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
9MB

Kurzfassung

Sentinel-1 is a unique resource for global flood monitoring, providing systematic, weather-independent Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery with unprecedented coverage. To overcome limitations of on-demand flood mapping services that depend on human operators to collect and interpret satellite images, a fundamentally new approach was adopted by the Global Flood Monitoring (GFM) service. This service, which was launched in 2021 as part of the Copernicus Emergency Management Service (CEMS), processes all Sentinel-1 land images acquired in VV polarisation fully automatically in near-real time. This article presents the first comprehensive analysis of GFM’s scientific achievements and challenges during its initial years of operation. To map floods reliably under diverse environmental conditions, GFM combines three complementary flood-mapping algorithms with reference water datasets to differentiate flooded areas from permanent and seasonal water bodies. The service also offers a novel flood-likelihood layer and contextual information to highlight areas where flood mapping is unreliable or not feasible. These data layers were derived from a global 20 m backscatter datacube containing approximately 379 billion land surface pixels. This datacube also made it possible to generate the first global Sentinel-1 flood archive (2015 to present). Our performance analysis shows that GFM typically delivers flood maps within five hours of image acquisition. However, a significant percentage of floods may go undetected due to coverage gaps. Initial evaluation results show that good accuracies are achieved for larger-scale floods and regions in the temperate and tropical zones, while accuracies are lower for smaller-scale floods and arid environments. The GFM service will continue to improve service quality by enhancing flood detection capabilities using improved algorithms and additional data, such as the VH channel from Sentinel-1 or L-band data from the upcoming ROSE-L mission.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/218412/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:The fully-automatic Sentinel-1 Global Flood Monitoring service: Scientific challenges and future directions
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Wagner, WolfgangTU WienNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bauer-Marschallinger, BernhardTU WienNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Roth, FlorianTU WienNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Stachl, TobiasEODCNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Reimer, ChristophEODCNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
McCormick, NiallEuropean CommissionNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Matgen, PatrickLISTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Chini, MarcoLISTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Li, YuLISTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Martinis, SandroSandro.Martinis (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6400-361XNICHT SPEZIFIZIERT
Wieland, MarcMarc.Wieland (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1155-723XNICHT SPEZIFIZIERT
Kraft, Franziska Katharinafranziska.kraft (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0001-3956-2233197345452
Festa, DavideTU WienNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hassan, MuhammedTU WienNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tupas, MarkTU WienNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhao, JieTU WienNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Seewald, MichalelaGeoVilleNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Riffler, Michaelriffler (at) geoville.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Molini, LucaCIMANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kidd, RichardEODCNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Briese, ChristianEODCNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Salamon, PeterEuropean CommissionNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:November 2025
Erschienen in:Remote Sensing of Environment
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:333
DOI:10.1016/j.rse.2025.115108
Seitenbereich:Seiten 1-30
Verlag:Elsevier
ISSN:0034-4257
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Flood monitoring, inland water, Sentinel-1, SAR, datacube, Copernicus EMS
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 Nov 2025 10:14
Letzte Änderung:02 Dez 2025 13:43

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