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Radar Science & Applications


Leitung: Prof. Dr. C. Schmullius

 

SAR Daten werden unabhängig von der Sonneneinstrahlung aufgezeichnet, da SAR Sensoren die notwendigen elektromagnetischen Impulse selbst generieren. Die jeweiligen SAR-Echos werden anschließend zu Bilddaten prozessiert. Somit können SAR Daten auch nachts aufgezeichnet werden. Zudem sind die verwendeten elektromagnetischen Wellen in der Lage, Wolken, Dunst oder Rauch zu durchdringen und können somit nahezu unabhängig von den Wetterbedingungen Bilddaten von der Erdoberfläche generieren - ein immenser Vorteil gegenüber optischen Daten, vor allem in tropischen Regionen. Die Charakteristik der SAR Echos wird neben den Systemparametern von den geometrischen und dielektrischen Eigenschaften der Erdoberfläche bestimmt.

Die Forschungsinhalte der Arbeitsgruppe Radar Science & Applications untergliedern sich in Grundlagenforschung, Anwendungsentwicklung und die synergistische Integration von optischen und SAR Daten.


Grundlagenforschung


flevoland

Aus ENVISAT ASAR Backscatter abgeleitete multitemporale Metriken (HH_mean/HV_mean/HV_MVA) über Flevoland im Vergleich mit einem Landsat 7 Datensatz (4/5/3). Multitemporale Metriken eignen sich für Landbedeckungsklassifikationen.


Projekte


Mitarbeiter



Anwendungsentwicklung


gsv_hrebtowski

Abbildung: Eine über Russland abgeleitete Stammvolumenkarte. Verwendet wurden ALOS PALSAR Rückstreuintensitäten und Kohärenz.


Projekte


Mitarbeiter


Integration von SAR und optischen Daten


waldbiomasse_mexiko

Waldbiomassekarte für Mexiko. Für die Erstellung der Karte wurden SAR Daten, optische Daten und topographische Daten verwendet.


Projekte


Mitarbeiter


Ausgewählte Publikationen

  • M. URBAZAEV, C. THIEL, M. MIGLIAVACCA, M. REICHSTEIN, P. RODRIGUEZ-VEIGA, C. SCHMULLIUS (2016): Improved Multi-Sensor Satellite-Based Aboveground Biomass Estimation by Selecting Temporally Stable Forest Inventory Plots Using NDVI Time Series.-In: Forests 7, pp. 1-16.
  • M. STELMASZCZUK-GÓRSKA, P. RODRIGUEZ-VEIGA, N. ACKERMANN, C. THIEL, H. BALZTER & C. SCHMULLIUS (2016): Non-parametric retrieval of aboveground biomass in Siberian boreal forests with ALOS PALSAR interferometric coherence and backscatter intensity.-In: J. Imaging 2 (1), pp. 1-24.
  • C. THIEL & C. SCHMULLIUS (2016): The potential of ALOS PALSAR backscatter and InSAR coherence for forest growing stock volume estimation in Central Siberia images.-In: Remote Sensing of Environment 173, pp. 258-273.
  • H. BALZTER, B. COLE, C. THIEL, C. SCHMULLIUS (2015): Mapping CORINE Land Cover from Sentinel-1A SAR and SRTM Digital Elevation Model Data using Random Forests.-In: Remote Sensing, pp. 14876-14898.
  • M. URBAZAEV, C. THIEL, R. MATHIEU, L. NAIDOO, S. R. LEVICK, I.P.J. SMIT, G.P. ASNER, C. SCHMULLIUS (2015): Assessment of the mapping of fractional woody cover in southern African savannas using multi-temporal and polarimetric ALOS PALSAR L-band images.-In: Remote Sensing of Environment 166, pp. 138-153.
  • T. A. CHOWDHURY, C. THIEL & C. SCHMULLIUS (2014): Growing stock volume estimation from L-band ALOS PALSAR polarimetric coherence in Siberian forest.-In: Remote Sensing of Environment 155, pp. 129-144.
  • C. THIEL & C. SCHMULLIUS (2014): Impact of Tree Species on Magnitude of PALSAR Interferometric Coherence over Siberian Forest at Frozen and Unfrozen Conditions.-In: Remote Sensing 6(2), pp. 1124-1136.
  • T. A. CHOWDHURY, C. THIEL, C. SCHMULLIUS & M. STELMASZCZUK-GORSKA (2013): Polarimetric Parameters for Growing Stock Volume Estimation Using ALOS PALSAR L-Band Data over Siberian Forests.-In: Remote Sensing 4, pp. 5725-5756.
  • C. THIEL & C. SCHMULLIUS (2013): Investigating ALOS PALSAR interferometric coherence in central Siberia at unfrozen and frozen conditions: implications for forest growing stock volume estimation.-In: Canadian Journal of Remote Sensing 39 (3), pp. 232-250.
  • C. THIEL & C. SCHMULLIUS (2013): Investigating the impact of freezing on the ALOS PALSAR InSAR phase over Siberian forests.-In: Remote Sensing Letters 4 (9), pp. 900-909.
  • R. ECKARDT, C. BERGER, C. THIEL & C. SCHMULLIUS (2013): Cloud removal from multi-spectral satellite imagery using multi-frequency SAR data.-In: Remote Sensing 5, pp. 2973-3006.
  • C. THIEL, CA. THIEL & C. SCHMULLIUS (2009): Operational Large Area Forest Monitoring in Siberia Using ALOS PALSAR Summer Intensities and Winter Coherence.-In: IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing 47(12), pp. 3993-4000.
  • R. LEITERER, J. REICHE, C. THIEL, C. SCHMULLIUS & A.K. DODO (2008): Application of multi-temporal MERIS-FR and ASAR-WS data for large scale vegetation monitoring in the West African Sahel zone. In: GEO OBSERVATEUR 17, pp. 37-45.
  • C. THIEL, P. DREZET, C. WEISE, S. QUEGAN & C. SCHMULLIUS (2006): Radar Remote Sensing for the Delineation of Forest Cover Maps and the Detection of Deforestation.-In: Forestry - An International Journal of Forest Research 79 (5), pp. 590-597.
  • C. THIEL (2005): Zusammenstellung und Interpretation relevanter SAR-immanenter Spezialfälle der Radarrückstreuung am Beispiel einer hochaufgelösten polarimetrischen L Band Szene.-In: Photogrammetrie, Fernerkundung & Geoinformation 1, pp. 79-84.
  • M. STELMASZCZUK-GÓRSKA, C. THIEL  & C. SCHMULLIUS (2016): Radar remote sensing for aboveground biomass estimation in boreal forests.-In: H. BALZTER [Ed.], Revealing Land Surface Dynamics, Earth Observation for Land and Emergency Monitoring. Innovative concepts for environmental monitoring from space. Wiley. pp. in press.
  • C. SCHMULLIUS, C. THIEL, C. PATHE & M. SANTORO (2015): Radar Time Series for Land Cover and Forest Mapping.-In: C. KUENZER, S. DECH, W. WAGNER [Ed.], Revealing Land Surface Dynamics, pp. 323- 356. Online ISBN 978-3-319-15967-6.
  • C. HÜTTICH, C. SCHMULLIUS, C. THIEL, C. PATHE, S. BARTALEV, K. EMELYANOV, M. KORETS, A. SHVIDENKO, D. SCHEPASCHENKO (2012): ZAPÁS: Assessment and monitoring of forest resources in the framework of EU-Russia space dialogue.-In: European Commission [Ed.], Let's embrace space, Vol. II, pp. 164-171.