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Investigation into different polarimetric features for sea ice classification using X-band Synthetic Aperture Radar

Ressel, Rudolf und Singha, Suman und Lehner, Susanne und Rösel, Anja und Spreen, Gunnar (2016) Investigation into different polarimetric features for sea ice classification using X-band Synthetic Aperture Radar. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 9 (7), Seiten 3131-3143. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/JSTARS.2016.2539501. ISSN 1939-1404.

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Offizielle URL: http://dx.doi.org/10.1109/JSTARS.2016.2539501

Kurzfassung

Satellite-borne synthetic aperture radar has proven to be a valuable tool for sea icemonitoring for more than two decades. In this study, we examine the performance of an automated sea ice classification algorithm based on polarimetric TerraSAR-X images. In the first step of our approach, we extract 12 polarimetric features from HH–VV dualpol StripMap images. In a second step, we train an artificial neural network, and then, feed the feature vectors into the trained neural network to classify each pixel into an ice type. The first part of our analysis addresses the predictive value of different subsets of features for our classification process (by means of measuring mutual information). Some polarimetric features such as polarimetric span and geometric intensity are proven to bemore useful than eigenvalue decomposition based features. The classification is based on and validated by in situ data acquired during the N-ICE2015 field campaign. The results on a TerraSAR-X dataset indicate a high reliability of a neural network classifier based on polarimetric features. Performance speed and accuracy promise applicability for near real-time operational use.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/98219/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Zusätzliche Informationen:Special Issue on “GeoVision: Computer Vision for Geospatial Applications”; PDF with open access
Titel:Investigation into different polarimetric features for sea ice classification using X-band Synthetic Aperture Radar
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ressel, RudolfRudolf.Ressel (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Singha, SumanSuman.Singha (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1880-6868NICHT SPEZIFIZIERT
Lehner, SusanneSusanne.Lehner (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rösel, AnjaNorwegian Polar InstituteNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Spreen, GunnarUniversity Bremen IUPNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2 August 2016
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:9
DOI:10.1109/JSTARS.2016.2539501
Seitenbereich:Seiten 3131-3143
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
Name der Reihe:Special Issue on “GeoVision: Computer Vision for Geospatial Applications”
ISSN:1939-1404
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Sea ice classification, polarimetry, TerraSAR-X, Artificial Neural Network, Feature Evaluation
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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:22 Jan 2016 08:59
Letzte Änderung:03 Nov 2023 07:39

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