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Automatic Coastline Detection in Non-locally Filtered TanDEM-X Data

Schmitt, Michael und Wei, Lingyun und Zhu, Xiao Xiang (2015) Automatic Coastline Detection in Non-locally Filtered TanDEM-X Data. In: Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2015, Seiten 1036-1039. IEEE Xplore. IGARSS 2015, 2015-07-26 - 2015-07-31, Mailand, Italien. doi: 10.1109/igarss.2015.7325946.

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9MB

Offizielle URL: http://www.igarss2015.org/Papers/AcceptedPapers.asp

Kurzfassung

The detection of coastlines in SAR imagery has been studied for more than two decades now. Whereas the first works were based on the exploitation of amplitude imagery and the corresponding need to deal with speckle noise [1, 2, 3], with the ERS-1/2 tandem configuration also coherence maps started to be used as input [4, 5]. Based on the insights gained on these experiments, later the authors began to exploit both amplitude and coherence imagery simultaneously [6, 7], finally giving way to the first approach using the original complex SAR data for statistically motivated coastline extraction [8]. In any case, one of the core problems for coastline detection from SAR datasets is the comparably high level of noise, which degrades the grayscale input imagery, be it amplitude or coherence. In order to solve this deficiency, an abundance of filtering techniques have been proposed over the years, among which the most sophisticated are based on the recently introduced non-local paradigm. Since Deledalle et al. proposed the NL-InSAR algorithm designed for interferometric multilooking in 2011 [9], novel denoising qualities can be achieved. In [10] and [11], it was already shown that the final DEM to be created during the German TanDEM-X mission [12] can be improved significantly by a specifically optimized implementation of NL-InSAR. This paper proposes a fully automatic framework for coastline extraction from non-locally filtered TanDEM-X data based on unsupervised active contours. It is therefore structured into two main parts: First, the non-local filtering framework will be described. Second, the active contours algorithm for coastline detection will be described. Finally, some preliminary experimental results processed from an interferometric TerraSAR-X dataset showing the skerry coast in the area of Stockholm, Sweden, will be demonstrated.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/97459/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Automatic Coastline Detection in Non-locally Filtered TanDEM-X Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schmitt, MichaelTUM-LMFNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wei, LingyunTUM-LMFNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao XiangDLR-IMF/TUM-LMFNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2015
Erschienen in:Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2015
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/igarss.2015.7325946
Seitenbereich:Seiten 1036-1039
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
NICHT SPEZIFIZIERTIEEE Org.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:IEEE Xplore
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Coastline detection, Non-local filtering, TanDEM-X, SAR
Veranstaltungstitel:IGARSS 2015
Veranstaltungsort:Mailand, Italien
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:26 Juli 2015
Veranstaltungsende:31 Juli 2015
Veranstalter :IEEE
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > SAR-Signalverarbeitung
Hinterlegt von: Ge, Nan
Hinterlegt am:22 Jul 2015 15:38
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:03

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