Original paper

Antarctic Coastline Detection using Snakes

[Küstenliniendetektion in der Antarktis mit Hilfe von Snakes]

Klinger, Tobias; Ziems, Marcel; Heipke, Christian; Schenke, Hans Werner; Ott, Norbert

Abstract

In this paper we present an approach for automatic coastline detection from images based on snakes (parametric active contours) and apply it to Landsat images from Antarctica. Snakes require the definition of an energy functional that reflects the underlying coastline model. For Antarctica the coastline appearance in the images is heterogeneous. Therefore, it is not possible to use a single model only. After inspecting the images to be used we formulate three different transition models that match a large part of the Antarctic coastline: (a) from ice shelf to water, (b) from ice shelf to sea ice and (c) from rocky terrain to water. For each of the three models the energy terms are optimised based on the radiometric properties of the adjacent regions as well as the curvature and the potential change-rate of the coastline itself. A supervised classification for the three classes ice, water and rocky terrain controls the whole process by selecting the most applicable model for a given image region along the coastline. We present results for the extraction of approximately 12 % of the Antarctic coastline from an up-to-date Landsat mosaic.

Kurzfassung

Antarktis mit Hilfe von Snakes. In diesem Artikel präsentieren wir einen Ansatz zur automatischen Erfassung von Küstenlinien mit Hilfe von Snakes (parametrische aktive Konturen) und verwenden diesen für die Detektion der Antarktischen Küstenlinie in Landsat-Bildern. Snakes erfordern die Denition eines Energiefunktionals, welches das zugrunde liegende Küstenlinienmodell beschreibt. In der Antarktis ist die Erscheinung der Küstenlinie in optischen Bildern inhomogen. Daher ist es nicht hinreichend, mit einem einzelnen Modell zu arbeiten. Wir formulieren drei verschiedene Übergangsmodelle, die einen großen Teil der Antarktisküste abdecken: (a) von Schelfeis zu Wasser, (b) von Schelfeis zu Meereis und (c) von felsigem Gelände zu Wasser. Für jedes dieser Modelle optimieren wir die Energieterme auf Grundlage der speziellen radiometrischen Eigenschaften im Bereich der Küstenlinie sowie deren jeweils zu erwartender Kurvigkeit und Veränderungsrate. Eineüberwachte Klassi zierung dieser Regionen für die Klassen Eis, Wasser und Felsen kontrolliert den Prozess. Wir zeigen Ergebnisse der Extraktion aus einem aktuellen Landsat-Mosaik für circa 12% der antarktischen Küstenlinie.

Keywords

automationsnakes (active contours)coastlineantarcticaclassificationmodel selection