Using TerraSAR-X data for mapping of damages in forests caused by the pine sawfly (Dprion pini) Dr. Klaus MARTIN

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1 Using TerraSAR-X data for mapping of damages in forests caused by the pine sawfly (Dprion pini) Dr. Klaus MARTIN

2 Damages caused by Diprion pini

3 Endangered Pine Regions in Germany NDS ST

4 TerraSAR-X Data Acquisition Position of TerraSAR-X-Strip in Google Earth

5 TerraSAR-X Data Delivery by Infoterra GmbH Overview Recorde date Mode Polarisation Flight Course StripMap Dual HH-VV Ascending

6 TerraSAR-X Ground Resolution X-SAR 1994 TerraSAR-X, filtered, January 2008

7 TerraSAR-X Geocoding

8 TerraSAR-X Data Processing, Speckle Suppression Median-Filter Lee-Sigma-Filter Gamma-Map-Filter TSX-Original

9 TerraSAR-X Data Processing, Speckle Supression TerraSAR Original TerraSAR Filter Combination CIR Aerial Photomosaic

10 TerraSAR-X Classification, Pine Stands Mask

11 TerraSAR-X Classification, pixel based signatures of training areas: green = without damage, red = pest-damaged merged signatures of training areas: green = without damage, red = pest-damaged

12 TerraSAR-X Classification, pixel based ML-Classication overlaid with result of CIR aerial photo interpretation White = needle loss >10 40 % Yellow = needle loss >40 70 % Purple = needle loss > 70 %

13 TerraSAR-X Classification, object based Object based classification algorithms assume, that with high probability a pixel has the same class membership as its neighbouring pixel. At first the image space is segmented into homogeneous regions with similar pixel values. After that the result is classified into homogeneous objects using decision rules. Object based classification procedures are suitable for high resolution remote sensing data with heterogeneous pixel texture, such as TerraSAR-X data.

14 TerraSAR-X Classification, object based Hierarchically structured Visualisation of interim and final results

15 TerraSAR-X Classification, object based, Image Segmentation

16 TerraSAR-X Classification, object based

17 TerraSAR-X Classification, object based Object based classication overlaid with result of CIR aerial photo interpretation Yellow = needle loss >40 70 % Purple = needle loss > 70 %

18 TerraSAR-X Classification, object based Error Sources Clear cut areas still as forest in the pine stands mask

19 TerraSAR-X Summary Mapping of damages in forests caused by the pine sawfly with TerraSAR-X data is approved. TerraSAR-X is a commercial system, this means that the data supply for the next 5 years is ensured. TerraSAR-X is not depending on time of day or weather conditions. At best it delivers data every 11 days. For forest applications in central Europe this can be interesting and useful, because of often cloud cover during the vegetation period. Due to the good geocoding of the TerraSAR-X data (EEC = Enhanced Ellipsoid Corrected), an integration into a Geographical Information System is easy.

20 TerraSAR-X Summary StripMap Mode of TerraSAR-X already provides a very high ground resolution (> 1,25 x 1,25 Meter) and an acceptable ground coverage (swath width 30 km). Because of the so-called Salt-and-Pepper-Effect, a speckle suppression is necessary. A combination of different filters could bring more information. Because of the heterogeneous data texture, an object based classification is to be recommended. Together with other radar sensors (RADARSAT, Cosmo- Skymed, ALOS), TerraSAR data could be integrated into a forest monitoring system (theoretical data recording every 3 days).

21 Thank you for your attention! Dr. Klaus MARTIN

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