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Understanding satellite images:a data mining module for Sentinel images

Big Earth Data 2020年第4期4卷 367-408页

作者： Corneliu Octavian Dumitru Gottfried Schwarz Anna Pulak-Siwiec Bartosz Kulawik Mohanad Albughdadi Jose Lorenzo Mihai Datcu Remote Sensing Technology Institute(IMF) Earth Observation Center(EOC)German Aerospace Center(DLR)WeβingGermany SmallGIS KrakowPoland terranis Ramonville France ATOS SPAIN SA MadridSpain

The increased number of free and open Sentinel satellite images has led to new applications of these *** them is the systematic classification of land cover/use types based on patterns of settlements or agriculture recorded by these images,in particular,the identification and quantification of their temporal *** this paper,we will present guidelines and practical examples of how to obtain rapid and reliable image patch labelling results and their validation based on data mining techniques for detecting these temporal changes,and presenting these as classification maps and/or statistical *** represents a new systematic validation approach for semantic image content *** will focus on a number of different scenarios proposed by the user community using Sentinel *** a large number of potential use cases,we selected three main cases,namely forest monitoring,flood monitoring,and macro-economics/urban monitoring.

关键词： Data mining Earth observation Sentinel-1 Sentinel-2 image semantics classification maps analytics third party mission data

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