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Investigating the Applicability of Cartosat-1 DEMs and Topographic Maps to Localize Large-Area Urban Mass concentrations

Wurm, Michael und d'Angelo, Pablo und Reinartz, Peter und Taubenböck, Hannes (2014) Investigating the Applicability of Cartosat-1 DEMs and Topographic Maps to Localize Large-Area Urban Mass concentrations. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 7 (10), Seiten 4138-4152. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/JSTARS.2014.2346655. ISSN 1939-1404.

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Kurzfassung

Building models are a valuable information source for urban studies and in particular for analyses of urban mass concentrations. Most commonly, LiDAR is used for their generation. The trade-off for the high geometric detail of these data is the low spatial coverage, comparably high costs and low actualization rates. Space-borne stereo data from Cartosat-1 is able to cover large areas on the one hand, but hold a lower geometric resolution on the other hand. In this paper we investigate to which extent the geometric shortcomings of Cartosat-1 can be overcome integrating building footprints from topographic maps for the derivation of large-area building models. Therefore, we describe the methodology to derive digital surface models from Cartosat-1 data and the derivation of building footprints from topographic maps at 1:25,000 (DTK-25). Both data is fused to generate building block models for four metropolitan regions in Germany with an area of ~16,000km². Building block models are further aggregated to 1 x 1 km grid cells and volume densities are computed. Volume densities are classified to various levels of urban mass concentrations (UMCs). Performance evaluation of the building block models reveals that building footprints are larger in the DTK-25 and building heights are lower with a mean absolute error of 3.21 m. Both factors influence the building volume which is linearly lower than the reference. However, this error does not affect the classification of UMC which can be classified with accuracies between 77-97 %.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/92792/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Investigating the Applicability of Cartosat-1 DEMs and Topographic Maps to Localize Large-Area Urban Mass concentrations
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Wurm, Michaelmichael.wurm (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5967-1894NICHT SPEZIFIZIERT
d'Angelo, Pablopablo.angelo (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8541-3856NICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, Hanneshannes.taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:November 2014
Erschienen in:IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:7
DOI:10.1109/JSTARS.2014.2346655
Seitenbereich:Seiten 4138-4152
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Chanussot, JocelynGrenoble Institute of Technology, FranceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:1939-1404
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Cartosat, Digital elevation model, urban mass concentrations, building model
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 Zivile Kriseninformation und Georisiken (alt), R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Wurm, Michael
Hinterlegt am:28 Nov 2014 10:51
Letzte Änderung:29 Nov 2023 12:13

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