Unsupervised Rapid Flood Mapping Using Sentinel-1 GRD SAR Images

计算机科学 合成孔径雷达 阈值 人工智能 雷达成像 遥感 模式识别(心理学) 数据挖掘 计算机视觉 雷达 图像(数学) 地质学 电信
作者
Donato Amitrano,Gerardo Di Martino,Antonio Iodice,Daniele Riccio,Giuseppe Ruello
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:56 (6): 3290-3299 被引量:176
标识
DOI:10.1109/tgrs.2018.2797536
摘要

We present a new methodology for rapid flood mapping exploiting Sentinel-1 synthetic aperture radar data. In particular, we propose the usage of ground range detected (GRD) images, i.e., preprocessed products made available by the European Space Agency, which can be quickly treated for information extraction through simple and poorly demanding algorithms. The proposed framework is based on two processing levels providing event maps with increasing resolution. The first level exploits classic co-occurrence texture measures combined with amplitude information in a fuzzy classification system avoiding the critical step of thresholding. The second level consists of a change-detection approach applied to the full resolution GRD product. The discussion is supported by several experiments demonstrating the potentiality of the proposed methodology, which is particularly oriented toward the end-user community.
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