Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

A Review of the Application of Optical and Radar Remote Sensing Data Fusion to Land Use Mapping and Monitoring

Tytuł:
A Review of the Application of Optical and Radar Remote Sensing Data Fusion to Land Use Mapping and Monitoring
Autorzy:
Neha Joshi
Matthias Baumann
Andrea Ehammer
Rasmus Fensholt
Kenneth Grogan
Patrick Hostert
Martin Rudbeck Jepsen
Tobias Kuemmerle
Patrick Meyfroidt
Edward T. A. Mitchard
Johannes Reiche
Casey M. Ryan
Björn Waske
Temat:
optical
synthetic aperture radar
meta-analysis
Landsat
ALOS PALSAR
ERS-1 and -2
land cover
decision tree
machine learning
pixel- and segment-level analyses
Science
Źródło:
Remote Sensing, Vol 8, Iss 1, p 70 (2016)
Wydawca:
MDPI AG, 2016.
Rok publikacji:
2016
Kolekcja:
LCC:Science
Typ dokumentu:
article
Opis pliku:
electronic resource
Język:
English
ISSN:
2072-4292
Relacje:
http://www.mdpi.com/2072-4292/8/1/70; https://doaj.org/toc/2072-4292
DOI:
10.3390/rs8010070
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/43b994e352734e8fb08713a920c47ab0  Link otwiera się w nowym oknie
Numer akcesji:
edsdoj.43b994e352734e8fb08713a920c47ab0
Czasopismo naukowe
The wealth of complementary data available from remote sensing missions can hugely aid efforts towards accurately determining land use and quantifying subtle changes in land use management or intensity. This study reviewed 112 studies on fusing optical and radar data, which offer unique spectral and structural information, for land cover and use assessments. Contrary to our expectations, only 50 studies specifically addressed land use, and five assessed land use changes, while the majority addressed land cover. The advantages of fusion for land use analysis were assessed in 32 studies, and a large majority (28 studies) concluded that fusion improved results compared to using single data sources. Study sites were small, frequently 300–3000 km 2 or individual plots, with a lack of comparison of results and accuracies across sites. Although a variety of fusion techniques were used, pre-classification fusion followed by pixel-level inputs in traditional classification algorithms (e.g., Gaussian maximum likelihood classification) was common, but often without a concrete rationale on the applicability of the method to the land use theme being studied. Progress in this field of research requires the development of robust techniques of fusion to map the intricacies of land uses and changes therein and systematic procedures to assess the benefits of fusion over larger spatial scales.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies