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Late or Earlier Information Fusion from Depth and Spectral Data? Large-Scale Digital Surface Model Refinement by Hybrid-cGAN

Bittner, Ksenia und Körner, Marco und Reinartz, Peter (2019) Late or Earlier Information Fusion from Depth and Spectral Data? Large-Scale Digital Surface Model Refinement by Hybrid-cGAN. IEEE Xplore. IEEE/ISPRS Workshop on Large Scale Computer Vision for Remote Sensing Imagery (EarthVision), 2019-06-16 - 2019-06-20, Long Beach, California, USA. doi: 10.1109/CVPRW.2019.00188.

[img] PDF
3MB

Offizielle URL: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2019/papers/EarthVision/Bittner_Late_or_Earlier_Information_Fusion_From_Depth_and_Spectral_Data_CVPRW_2019_paper.pdf

Kurzfassung

We present the workflow of a digital surface model (DSM) refinement methodology using a Hybrid-cGAN where the generative part consists of two encoders and a common decoder which blends the spectral and height information within one network. The inputs to the Hybrid-cGAN are single-channel photogrammetric DSMs with continuous values and single-channel pan-chromatic (PAN) half-meter resolution satellite images. Experimental results demonstrate that the earlier information fusion from data with different physical meanings helps to propagate fine details and complete an inaccurate or missing 3D information about building forms. Moreover, it improves the building boundaries making them more rectilinear.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/131343/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag, Poster)
Titel:Late or Earlier Information Fusion from Depth and Spectral Data? Large-Scale Digital Surface Model Refinement by Hybrid-cGAN
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Bittner, KseniaKsenia.Bittner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4048-3583NICHT SPEZIFIZIERT
Körner, Marcomarco.koerner (at) tum.dehttps://orcid.org/0000-0002-9186-4175NICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juni 2019
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/CVPRW.2019.00188
Seitenbereich:Seiten 1-8
Verlag:IEEE Xplore
Status:veröffentlicht
Stichwörter:conditional generative adversarial networks; digital surface model; 3D scene refinement; 3D building shape; urban region
Veranstaltungstitel:IEEE/ISPRS Workshop on Large Scale Computer Vision for Remote Sensing Imagery (EarthVision)
Veranstaltungsort:Long Beach, California, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:16 Juni 2019
Veranstaltungsende:20 Juni 2019
Veranstalter :IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
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:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Bittner, Ksenia
Hinterlegt am:28 Nov 2019 11:31
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:34

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