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Adaption of a Self-Learning Algorithm for Dynamic Classification of Water Bodies to SPOT VEGETATION Data

Fichtelmann, Bernd und Günther, Kurt P und Borg, Erik (2015) Adaption of a Self-Learning Algorithm for Dynamic Classification of Water Bodies to SPOT VEGETATION Data. In: 15th International Conference on Computational Science and Its Applications, ICCSA 2015, Seiten 177-192. Springer International Publishing Switzerland. 15th International Conference on Computational Science and its Applications - ICCSA 2015, 2015-06-22 - 2015-06-25, Banff, Canada. doi: 10.1007/978-3-319-21410-8_14. ISBN 978-3-319-21409-2 (Print) 978-3-319-21410-8 (Online).

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Offizielle URL: http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-21410-8_14#

Kurzfassung

Within the ESA CCI “Fire Disturbance” project a dynamic self-learning water masking approach originally developed for AATSR data was modified for MERIS-FR(S) and MERIS-RR data and now for SPOT VEGETATION (VGT) data. The primary goal of the development was to apply for all sensors the same generic principles by combining static water masks on a global scale with a self-learning algorithm. Our approach results in the generation of a dynamic water mask which helps to distinguish dark burned area objects from other different types of dark areas (e.g. cloud or topographic shadows, coniferous forests). The use of static land-water masks includes the disadvantage that land-water masks represent only a temporal snapshot of the water bodies. Regional results demonstrate the quality of the dynamic water mask. In addition the advantages to conventional water masking algorithms are shown. Furthermore, the dynamic water masks of AATSR, MERIS and VGT for the same region are presented and discussed together with the use of more detailed static water masks.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/96936/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Adaption of a Self-Learning Algorithm for Dynamic Classification of Water Bodies to SPOT VEGETATION Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Fichtelmann, Berndbernd.fichtelmann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Günther, Kurt Pkurt.guenther (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Borg, Erikerik.borg (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8288-8426NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:25 Juni 2015
Erschienen in:15th International Conference on Computational Science and Its Applications, ICCSA 2015
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1007/978-3-319-21410-8_14
Seitenbereich:Seiten 177-192
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Gervasi, Oswaldoosvaldo (at) unipg.itNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Murgante, Beniaminobeniamino.murgante (at) unibas.itNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Misra, Sanjaysmisra (at) futminna.edu.ngNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gavrilova, Marina L.mgavrilo (at) ucalgary.caNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rocha, Ana Maria Alves Countinhoarocha (at) dps.uminho.ptNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Torre, Carmelotorre (at) poliba.itNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taniar, Daviddavid.taniar (at) infotech.monash.edu.auNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Apduhan, Bernady O.bob (at) is.kyusan-u.ac.jpNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Springer International Publishing Switzerland
ISBN:978-3-319-21409-2 (Print) 978-3-319-21410-8 (Online)
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Self-learning algorithm, Land-water mask, Interpretation, Remote sensing, VGT data, Cloud cover
Veranstaltungstitel:15th International Conference on Computational Science and its Applications - ICCSA 2015
Veranstaltungsort:Banff, Canada
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:22 Juni 2015
Veranstaltungsende:25 Juni 2015
Veranstalter :University of Calgary, Calgary, Canada
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: Neustrelitz
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Nationales Bodensegment
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Landoberfläche
Hinterlegt von: Fichtelmann, Dr.rer.nat. Bernd
Hinterlegt am:04 Aug 2015 10:47
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:02

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