Sentinel-1 InSAR Coherence for Land Cover Mapping: A Comparison of Multiple Feature-Based Classifiers
Julkaisuvuosi
2020
Tekijät
Jacob, Alexander W.; Notarnicola, Claudia; Suresh, Gopika; Antropov, Oleg; Ge, Shaojia; Praks, Jaan; Ban, Yifang; Pottier, Eric; Mallorqui Franquet, Jordi Joan; Duro, Javier; Engdahl, Marcus E.; Vicente-Guijalba, Fernando; Lopez-Martinez, Carlos; Lopez-Sanchez, Juan M.; Litzinger, Marius; Kristen, Harald; Mestre-Quereda, Alejandro; Ziolkowski, Dariusz; Lavalle, Marco
Näytä enemmänTiivistelmä
This article investigates and demonstrates the suitability of the Sentinel-1 interferometric coherence for land cover and vegetation mapping. In addition, this study analyzes the performance of this feature along with polarization and intensity products according to different classification strategies and algorithms. Seven different classification workflows were evaluated, covering pixel- and object-based analyses, unsupervised and supervised classification, different machine-learning classifiers, and the various effects of distinct input features in the SAR domain - interferometric coherence, backscattered intensities, and polarization. All classifications followed the Corine land cover nomenclature. Three different study areas in Europe were selected during 2015 and 2016 campaigns to maximize diversity of land cover. Overall accuracies (OA), ranging from 70% to 90%, were achieved depending on the study area and methodology, considering between 9 and 15 classes. The best results were achieved in the rather flat area of Doñana wetlands National Park in Spain (OA 90%), but even the challenging alpine terrain around the city of Merano in northern Italy (OA 77%) obtained promising results. The overall potential of Sentinel-1 interferometric coherence for land cover mapping was evaluated as very good. In all cases, coherence-based results provided higher accuracies than intensity-based strategies, considering 12 days of temporal sampling of the Sentinel-1 A stack. Both coherence and intensity prove to be complementary observables, increasing the overall accuracies in a combined strategy. The accuracy is expected to increase when Sentinel-1 A/B stacks, i.e., six-day sampling, are considered.
Näytä enemmänOrganisaatiot ja tekijät
Julkaisutyyppi
Julkaisumuoto
Artikkeli
Emojulkaisun tyyppi
Lehti
Artikkelin tyyppi
Alkuperäisartikkeli
Yleisö
TieteellinenVertaisarvioitu
VertaisarvioituOKM:n julkaisutyyppiluokitus
A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessäJulkaisukanavan tiedot
Volyymi
13
Artikkelinumero
8966616
Sivut
535-552
ISSN
Julkaisufoorumi
Julkaisufoorumitaso
1
Avoin saatavuus
Avoin saatavuus kustantajan palvelussa
Kyllä
Julkaisukanavan avoin saatavuus
Kokonaan avoin julkaisukanava
Kustantajan version lisenssi
CC BY
Rinnakkaistallennettu
Kyllä
Muut tiedot
Tieteenalat
Geotieteet; Sähkö-, automaatio- ja tietoliikennetekniikka, elektroniikka; Materiaalitekniikka
Avainsanat
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Kustantajan kansainvälisyys
Kansainvälinen
Kieli
englanti
Kansainvälinen yhteisjulkaisu
Kyllä
Yhteisjulkaisu yrityksen kanssa
Kyllä
DOI
10.1109/JSTARS.2019.2958847
Julkaisu kuuluu opetus- ja kulttuuriministeriön tiedonkeruuseen
Kyllä