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Fusing Spaceborne SAR Interferometry and Street View Images for 4D Urban Modeling

Wang, Yuanyuan und Kang, Jian und Zhu, Xiao Xiang (2018) Fusing Spaceborne SAR Interferometry and Street View Images for 4D Urban Modeling. In: 2018 21st international conference on information fusion, Seiten 1601-1606. FUSION 2018, 2018-07-10 - 2018-07-13, Cambridge, UK. doi: 10.23919/ICIF.2018.8455498. ISBN 978-0-9964527-6-2.

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4MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8455498

Kurzfassung

Obtaining city models in a large scale is usually achieved by means of remote sensing techniques, such as synthetic aperture radar (SAR) interferometry and optical image stereogrammetry. Despite the controlled quality of these products, such observation is restricted by the characteristics of their sensor platform, such as revisit time and spatial resolution. Over the last decade, the rapid development of social media has accumulated vast amount of freely available online images. Despite their uncontrolled quality, these images constitute a set of redundant spatial-temporal observations of our dynamic 3D urban environment. These images contain useful information that can complement the remote sensing data, especially the SAR images. This paper presents a preliminary study of fusing social media and SAR images, for the reconstruction of spatial-temporal (hence 4D) city models. We describe a general approach to geometrically combine the information of these two types of images that are nearly impossible to even coregister without a precise 3D city model due to their distinct imaging geometry. It is demonstrated that, one can obtain a new kind of city model that includes high resolution optical texture for better scene understanding and the dynamics of individual buildings up to the precision of millimeter retrieved from SAR interferometry.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/128183/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Zusätzliche Informationen:so2sat
Titel:Fusing Spaceborne SAR Interferometry and Street View Images for 4D Urban Modeling
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Wang, YuanyuanTUMNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kang, JianTUMNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao XiangDLR-IMF/TUM-LMFNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juni 2018
Erschienen in:2018 21st international conference on information fusion
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.23919/ICIF.2018.8455498
Seitenbereich:Seiten 1601-1606
ISBN:978-0-9964527-6-2
Status:veröffentlicht
Stichwörter:SAR, TomoSAR, structure from motion, optical images, 3D, 4D, urban model, fusion
Veranstaltungstitel:FUSION 2018
Veranstaltungsort:Cambridge, UK
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:10 Juli 2018
Veranstaltungsende:13 Juli 2018
Veranstalter :University of Cambridge
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 > EO Data Science
Hinterlegt von: Wang, Yuanyuan
Hinterlegt am:03 Jul 2019 09:41
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:31

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