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Alexandre Cyprien, Johary R., Catry Thibault, Mouquet Pascal, Revillion C., Rakotondraompiana S., Pennober G. (2020). A Sentinel-1 based processing chain for detection of cyclonic flood impacts. Remote Sensing, 12 (2), art. 252 [18 p.].

Fichier PDF disponiblehttp://horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/divers20-04/010077971.pdf[ PDF Link ]

Lien direct chez l'éditeur doi:10.3390/rs12020252

Titre
A Sentinel-1 based processing chain for detection of cyclonic flood impacts
Année de publication2020
Type de documentArticle référencé dans le Web of Science WOS:000515569800051
AuteursAlexandre Cyprien, Johary R., Catry Thibault, Mouquet Pascal, Revillion C., Rakotondraompiana S., Pennober G.
SourceRemote Sensing, 2020, 12 (2), p. art. 252 [18 p.]. p. art. 252 [18 p.]
RésuméIn the future, climate change will induce even more severe hurricanes. Not only should these be better understood, but there is also a necessity to improve the assessment of their impacts. Flooding is one of the most common powerful impacts of these storms. Analyzing the impacts of floods is essential in order to delineate damaged areas and study the economic cost of hurricane-related floods. This paper presents an automated processing chain for Sentinel-1 synthetic aperture radar (SAR) data. This processing chain is based on the S1-Tiling algorithm and the normalized difference ratio (NDR). It is able to download and clip S1 images on Sentinel-2 tiles footprints, perform multi-temporal filtering, and threshold NDR images to produce a mask of flooded areas. Applied to two different study zones, subject to hurricanes and cyclones, this chain is reliable and simple to implement. With the rapid mapping product of EMS Copernicus (Emergency Management Service) as reference, the method confers up to 95% accuracy and a Kappa value of 0.75.
Plan de classementTélédétection [126] ; Hydrologie [062] ; Sciences du milieu [021]
LocalisationFonds IRD [F B010077971]
Identifiant IRDfdi:010077971
Lien permanenthttp://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010077971

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