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Object-based feature extraction using high spatial resolution satellite data of urban areas

Taubenböck, Hannes und Esch, Thomas und Wurm, Michael und Roth, Achim und Dech, Stefan (2010) Object-based feature extraction using high spatial resolution satellite data of urban areas. Journal of Spatial Science, 55 (1), Seiten 117-132. Taylor & Francis.

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Kurzfassung

Urban morphology is characterized by a complex and variable coexistence of diverse, spatially and spectrally heterogeneous objects. Built-up areas are among the most rapidly changing and expanding elements of the landscape. Thus, remote sensing becomes an essential field for up-to-date and area-wide data acquisition, especially in explosively sprawling cities of developing countries. The urban heterogeneity requires high spatial resolution image data for an accurate geometric differentiation of the small-scale physical features. This study proposes an object-based, multi-level, hierarchical classification framework combining shape, spectral, hierarchical and contextual information for the extraction of urban features. The particular focus is on high class accuracies and stable transferability by fast and easy adjustments on varying urban structures or sensor characteristics. The framework is based on a modular concept following a chronological workflow from a bottom-up segmentation optimization to a hierarchical, fuzzy-based decision fusion top-down classification. The workflow has been developed on IKONOS data for the megacity Istanbul, Turkey. Transferability is tested based on Quickbird data from the various urban structures of the incipient megacity Hyderabad, India. The validation of both land-cover classifications shows an overall accuracy of more than 81 percent.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/64753/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Object-based feature extraction using high spatial resolution satellite data of urban areas
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Taubenböck, Hanneshannes.taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Esch, ThomasThomas.Esch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5868-9045NICHT SPEZIFIZIERT
Wurm, Michaelmichael.wurm (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5967-1894NICHT SPEZIFIZIERT
Roth, AchimAchim.Roth (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dech, Stefanstefan.dech (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juni 2010
Erschienen in:Journal of Spatial Science
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:55
Seitenbereich:Seiten 117-132
Verlag:Taylor & Francis
Status:veröffentlicht
Stichwörter:urban remote sensing; object-based classification; multi-level structure detection; fuzzy logic; decision fusion; transferability
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 Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Landoberfläche
Hinterlegt von: Taubenböck, Prof. Dr. Hannes
Hinterlegt am:16 Sep 2010 12:33
Letzte Änderung:28 Mär 2023 23:38

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