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Information fusion approach for the data classification: an example for ERS-1/2 InSAR data

Palubinskas, Gintautas und Datcu, Mihai (2008) Information fusion approach for the data classification: an example for ERS-1/2 InSAR data. International Journal of Remote Sensing, 29 (16), Seiten 4689-4703. Taylor & Francis. doi: 10.1080/01431160801950154. ISSN 0143-1161.

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Kurzfassung

A huge amount of various remote sensing data have been acquired and archived during the recent years. Information extraction from these data is still a challenging task, for example using the data classification. We propose the Bayesian approach to image classification using information fusion from different sources of data. The method of classification is based on the three processing steps: (1) information fission by feature extraction, (2) data and dimensionality reduction by unsupervised clustering and (3) supervised classification with information fusion. The potential of the classification method is illustrated by the examples on ERS-1/2 Tandem interferometric synthetic aperture radar data. The continuity of tandem pairs of SAR images is ensured by already started or future missions such as TerraSAR-X, TanDEM-X and COSMO-SkyMed.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/50310/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Information fusion approach for the data classification: an example for ERS-1/2 InSAR data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Palubinskas, GintautasNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, MihaiNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:20 August 2008
Erschienen in:International Journal of Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Ja
Band:29
DOI:10.1080/01431160801950154
Seitenbereich:Seiten 4689-4703
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Remote Sensing and Photogrammetry Society, NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Taylor & Francis
ISSN:0143-1161
Status:veröffentlicht
Stichwörter:feature extraction, clustering, classification, Bayesian inference, SAR
HGF - Forschungsbereich:Verkehr und Weltraum (alt)
HGF - Programm:Weltraum (alt)
HGF - Programmthema:W EO - Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Weltraum
DLR - Forschungsgebiet:W EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):W - Vorhaben Bildwissenschaften (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung
Hinterlegt von: Palubinskas, Dr.math. Gintautas
Hinterlegt am:24 Jul 2008
Letzte Änderung:27 Apr 2009 14:08

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