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Multi-sensor mapping of West African land cover using MODIS, ASAR and TanDEM-X/TerraSAR-X data

Gessner, Ursula und Machwitz, Miriam und Esch, Thomas und Tillack, Adina und Naeimi, Vahid und Künzer, Claudia und Dech, Stefan (2015) Multi-sensor mapping of West African land cover using MODIS, ASAR and TanDEM-X/TerraSAR-X data. Remote Sensing of Environment, 164, Seiten 282-297. Elsevier. doi: 10.1016/j.rse.2015.03.029. ISSN 0034-4257.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Offizielle URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425715001261

Kurzfassung

Land cover information plays an elementary role for regional water and land management, and is an essential variable for the assessment of ecosystem services and regional climate impact. This paper describes the generation of a regionally optimized land cover dataset forWest Africawith a spatial resolution of 250 m,which is based on earth observation data from three optical and radar instruments. The choice of sensors is based on their individual strengths and weaknesses in assessing specific land surface types. Annual profiles of the opticalModerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) are analyzed for the classification of vegetated classes including agriculture. The classification approach builds on random forest classification with learning data extracted from higher resolution land cover maps. Envisat Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR)Wide Swath (WS) time series are used, in combinationwithMODIS data, to delineate permanent and seasonal water bodies. Here, an approach integrating threshold classification and morphological operations is applied. Built-up areas of different densities are identified based on a seamless coverage of radar imagery collected by the satellites TanDEM-X and TerraSAR-X. The detection of settlements is based on an unsupervised classification scheme which exploits texture metrics and backscattering amplitudes of the fine resolution radar sensors. The accuracy assessment of the multi-sensor land cover map yields an overall accuracy of 80% at legend level 1 (9 classes) and 73% at the more detailed legend level 2 (14 classes). Comparisons with available wall-to-wall datasets of the region demonstrate the valuable information content of the presented West African land cover map.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/96594/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Multi-sensor mapping of West African land cover using MODIS, ASAR and TanDEM-X/TerraSAR-X data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Gessner, Ursulaursula.gessner (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Machwitz, MiriamLuxembourg Institute of Science and TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Esch, ThomasThomas.Esch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5868-9045NICHT SPEZIFIZIERT
Tillack, AdinaSLU — Sachverständigenbüro für LuftbildauswertungNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Naeimi, VahidTU WienNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Künzer, ClaudiaClaudia.Kuenzer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dech, Stefanstefan.dech (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2015
Erschienen in:Remote Sensing of Environment
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:164
DOI:10.1016/j.rse.2015.03.029
Seitenbereich:Seiten 282-297
Verlag:Elsevier
ISSN:0034-4257
Status:veröffentlicht
Stichwörter:West Africa, Land cover, Time series, MODIS, ASAR, TanDEM-X, TerraSAR-X, Random forest, WaMaPro, GUF
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 Fernerkundung der Landoberfläche (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Leitungsbereich DFD
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Landoberfläche
Hinterlegt von: Gessner, Ursula
Hinterlegt am:18 Jun 2015 09:13
Letzte Änderung:06 Nov 2023 13:45

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