From Remote Sensing Data to Urban Patterns: A Topology Guided Data Fusion Paradigm

Hu, Jingliang (2020) From Remote Sensing Data to Urban Patterns: A Topology Guided Data Fusion Paradigm. Dissertation, TU München.

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117MB

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/137595/

Dokumentart:

Hochschulschrift (Dissertation)

Titel:

From Remote Sensing Data to Urban Patterns: A Topology Guided Data Fusion Paradigm

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Hu, Jingliang	DLR-IMF/TUM-LMF	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Juli 2020

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Seitenanzahl:

190

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Heterogeneous data fusion, Human settlement, Hyperspectral data, Large scale urban classification, Local climate zone, Manifold learning, MIMA, Multispectral data, Optical data, Polarimetric SAR (PolSAR), Semi-supervised manifold learning, Sentinel-1, Sentinel-2, Synthetic aperture radar (SAR), Topological data analysis (TDA)

Institution:

TU München

Abteilung:

Fakultät für Luftfahrt, Raumfahrt und Geodäsie

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:

Hu, Jingliang

Hinterlegt am:

18 Nov 2020 12:44

Letzte Änderung:

23 Nov 2020 16:42

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