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Semantic segmentation using the fully convolutional networks for SAR and optical image pairs

Yao, Wei und Marmanis, Dimitrios und Datcu, Mihai (2017) Semantic segmentation using the fully convolutional networks for SAR and optical image pairs. In: Proceedings of the 2017 conference on Big Data from Spcace (BiDS'17), Seiten 289-292. Big Data from Space (BiDS’17), 2017-11-28 - 2017-11-30, Toulouse, Frankreich. doi: 10.2760/383579.

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Offizielle URL: https://earth.esa.int/web/guest/events/all-events/-/article/conference-on-big-data-from-space-bids-17

Kurzfassung

Semantic segmentation for synthetic aperture radar (SAR) imagery is a rarely touched area, due to the specific image characteristics of SAR images. In this research, we propose a dataset which consists of three data sources: TerraSAR-X images, Google Earth images and OpenStreetMap data, with the purpose of performing SAR and optical image semantic segmentation. By using fully convolutional networks and deep residual networks with pre-trained weights, we investigate the accuracy and mean IOU values of semantic segmentation for both SAR and optical image patches. The best segmentation accuracy results for SAR and optical data are around 60% and 82%. Moreover, we study SAR models by combining multiple data sources: Google Earth images and OpenStreetMap data.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/118661/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Semantic segmentation using the fully convolutional networks for SAR and optical image pairs
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Yao, Weiyao (at) zess.uni-siegen.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Marmanis, DimitriosDimitrios.Marmanis (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, Mihaimihai.datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:November 2017
Erschienen in:Proceedings of the 2017 conference on Big Data from Spcace (BiDS'17)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.2760/383579
Seitenbereich:Seiten 289-292
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Deep learning, Semantic segmentation, TerraSAR-X, Google Earth, convolutional Networks, OpenStreetMap
Veranstaltungstitel:Big Data from Space (BiDS’17)
Veranstaltungsort:Toulouse, Frankreich
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:28 November 2017
Veranstaltungsende:30 November 2017
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Zielske, Mandy
Hinterlegt am:01 Feb 2018 19:10
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:22

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