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Mapping crop distribution in administrative districts of southwest Germany using multi-sensor remote sensing data

Conrad, Christopher und Goessl, Achim und Lex, Sylvia und Metz, Annekatrin und Esch, Thomas und Konrad, Christoph und Goettlicher, Gerold und Dech, Stefan (2010) Mapping crop distribution in administrative districts of southwest Germany using multi-sensor remote sensing data. In: Proceedings of SPIE (7824), Seiten 1-9. SPIE Remote Sensing 2010, 2010-09-20 - 2010-09-22, Toulouse, Frankreich. doi: 10.1117/12.865113.

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Kurzfassung

In the face of global change, concepts for sustainable land management are increasingly requested, among others to cope with the rapidly increasing energy demand. High resolution land use classifications can contribute spatially explicit information suitable for land use planning. In this study, the coverage of cereal crops was derived for two regions in Baden-Wuerttemberg and Rhineland-Palatinate - Germany, as well as in the Alsace - France, by classifying multitemporal and multi-scale remote sensing data. The presented methodology shall be used as basic input for high resolution bio-energy potential calculations. Segmentation of pan-merged 15 m Landsat 7 ETM+ data and pre-classification with CORINE data was applied to derive homogenous objects assumed to approximate the field boundaries of agricultural areas. Seven acquisitions of moderate resolution IRS-P6 AWiFS data (60 m) recorded during the vegetation period of 2007 were used for the subsequent classification of the objects. Multiple classification and regression trees (random forest) were selected as classification algorithm due to their ability to consider non-linear distributions of class values in the feature space. Training and validation was based on a subset of 1724 samplings of the official European land use survey LUCAS (Land Use/ Cover Area Frame Statistical Survey). Altogether, the object based approach resulted in an overall accuracy of 74 %. The use of 15 m Landsat for mapping field objects were identified to be one major obstacle caused by the characteristically small agricultural units in Southwest Germany. Improvements were also achieved by correcting the LUCAS samples for location errors.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/67200/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag, Paper)
Titel:Mapping crop distribution in administrative districts of southwest Germany using multi-sensor remote sensing data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Conrad, ChristopherChristopher.Conrad (at) uni-wuerzburg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Goessl, AchimJulius-Maximilians-Universität WürzburgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lex, SylviaJulius-Maximilians-Universität WürzburgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Metz, AnnekatrinAnnekatrin.Metz (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Esch, ThomasThomas.Esch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5868-9045NICHT SPEZIFIZIERT
Konrad, ChristophEuropean Institute for Energy Research NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Goettlicher, GeroldEnBW Energie Baden-Württemberg AGNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dech, StefanStefan.Dech (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:22 Oktober 2010
Erschienen in:Proceedings of SPIE
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1117/12.865113
Seitenbereich:Seiten 1-9
Status:veröffentlicht
Stichwörter:multi-temporal data, crop classification, random forest, bio-energy potential, IRS-P6 AWiFS
Veranstaltungstitel:SPIE Remote Sensing 2010
Veranstaltungsort:Toulouse, Frankreich
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:20 September 2010
Veranstaltungsende:22 September 2010
Veranstalter :SPIE
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: Metz-Marconcini, Annekatrin
Hinterlegt am:10 Feb 2011 10:24
Letzte Änderung:11 Nov 2024 10:01

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