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Mutual Information Analysis of Social Media Images and Building Functions

Hoffmann, Eike Jens und Werner, Martin und Zhu, Xiao Xiang (2019) Mutual Information Analysis of Social Media Images and Building Functions. In: 2019 International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 1-4. IGARSS 2019, 2019-07-28 - 2019-08-02, Yokohama, Japan. doi: 10.1109/IGARSS.2019.8898144.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8898144

Kurzfassung

Understanding urban dynamics requires detailed insights into urban land use. On the most fine-grained level this classification is done on single building instance levels. This level of detail can hardly be solved using remote sensing only, but requires complementary data. Social media images are a promising additional image data source since they are captured on a global scale in vast volumes. In this study we investigate the relation between objects showing up in geotagged social media images and functions of buildings proximate to the image location. We propose a rasterization approach to embed features from images and labels from a target domain to calculate mutual information both domains share. In our study area of Los Angeles, USA, we show that using object detection is a valuable way of extracting features from social media images to predict building functions. Furthermore, we present the most significant object types for five types of buildings

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/128122/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Mutual Information Analysis of Social Media Images and Building Functions
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Hoffmann, Eike JensTU Münchenhttps://orcid.org/0000-0001-7702-0403NICHT SPEZIFIZIERT
Werner, MartinDLRNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao XiangDLR-IMF/TUM-SiPEONICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2019
Erschienen in:2019 International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IGARSS.2019.8898144
Seitenbereich:Seiten 1-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Building Classification, Social Media, Building Usage, Social Media Image, Complementary Data Source, Urbanland use
Veranstaltungstitel:IGARSS 2019
Veranstaltungsort:Yokohama, Japan
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:28 Juli 2019
Veranstaltungsende:2 August 2019
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 - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Hoffmann, Eike Jens
Hinterlegt am:29 Okt 2019 10:21
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:31

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