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A Neural Network Based Classification for Sea Ice Types on X-Band SAR Images

Ressel, Rudolf und Frost, Anja und Lehner, Susanne (2015) A Neural Network Based Classification for Sea Ice Types on X-Band SAR Images. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8 (7), Seiten 3672-3680. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/JSTARS.2015.2436993. ISSN 1939-1404.

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Offizielle URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7122229

Kurzfassung

We examine the performance of an automated sea ice classification algorithm based on TerraSAR-X ScanSAR data. In the first step of our process chain, GLCM-based texture features are extracted from the image. In the second step, these data are fed into an artificial neural network to classify each pixel. Performance of our implementation is examined by utilizing a time series of ScanSAR images in the Western Barents Sea, acquired in spring 2013. The network is trained on the initial image of the time series and then applied to subsequent images. We obtain a reasonable classification accuracy of at least 70% depending on the choice of our ice type regime, given the incidence angle range of the training data matches that of the classified image. Computational cost of our approach is sufficiently moderate to consider this classification procedure a promising step towards operational, near real time ice charting.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/90934/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:A Neural Network Based Classification for Sea Ice Types on X-Band SAR Images
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ressel, RudolfRudolf.Ressel (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Frost, AnjaAnja.Frost (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9748-1589NICHT SPEZIFIZIERT
Lehner, SusanneSusanne.Lehner (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2015
Erschienen in:IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:8
DOI:10.1109/JSTARS.2015.2436993
Seitenbereich:Seiten 3672-3680
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
Name der Reihe:SPECIAL ISSUE ON JOINT IGARSS 2014/35th CANADIAN SYMPOSIUM ON REMOTE SENSING
ISSN:1939-1404
Status:veröffentlicht
Stichwörter:texture, pattern analysis, remote sensing, earth and atmospheric sciences
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 - Vorhaben Entwicklung und Erprobung von Verfahren zur Gewässerfernerkundung (alt)
Standort: Bremen , Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > SAR-Signalverarbeitung
Institut für Methodik der Fernerkundung
Hinterlegt von: Kaps, Ruth
Hinterlegt am:26 Mai 2015 09:45
Letzte Änderung:28 Nov 2023 09:04

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