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Mapping human settlements with Sentinel-2 imagery and deep neural networks.

Qiu, Chunping und Schmitt, Michael und Taubenböck, Hannes und Zhu, Xiao Xiang (2019) Mapping human settlements with Sentinel-2 imagery and deep neural networks. In: 2019 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE), Seiten 1-4. IEEE. JURSE 2019, 2019-05-21 - 2019-05-24, Vannes, France.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8809009/footnotes#footnotes

Kurzfassung

This paper explores the potential of multi-spectral Sentinel-2 imagery for human settlement mapping, using deep learning based methods. We show first results of a study area in central Europe, with an attention-based ResNeXt to better exploit the spectral information. Reasonable mapping accuracy has been achieved, compared to the state-of-the-art products. Based on the results and comparison with the existing products, we discuss two interesting questions: how can human settlement mapping be made consistent with or complementary to the existing human settlement maps and how can further improvement in human settlement mapping be achieved by exploring deep learning-based approaches?

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/130825/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Mapping human settlements with Sentinel-2 imagery and deep neural networks.
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Qiu, ChunpingTechnichal University MünchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schmitt, MichaelMichael.Schmitt (at) bv.tu-muenchen.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, Hanneshannes.taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiao.zhu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Mai 2019
Erschienen in:2019 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 1-4
Verlag:IEEE
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Deep Learning, urban remote sensing, Sentinel-2, ResNeXt
Veranstaltungstitel:JURSE 2019
Veranstaltungsort:Vannes, France
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:21 Mai 2019
Veranstaltungsende:24 Mai 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 - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Taubenböck, Prof. Dr. Hannes
Hinterlegt am:02 Dez 2019 11:29
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:34

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