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Stepwise Refinement of Low Resolution Labels for Earth Observation Data: Part 2

Cerra, Daniele und Merkle, Nina und Henry, Corentin und Alonso, Kevin und d'Angelo, Pablo und Auer, Stefan und Bahmanyar, Reza und Yuan, Xiangtian und Bittner, Ksenia und Langheinrich, Maximilian und Zhang, Guichen und Pato, Miguel und Tian, Jiaojiao und Reinartz, Peter (2020) Stepwise Refinement of Low Resolution Labels for Earth Observation Data: Part 2. In: IGARSS 2020, Seiten 1-4. IEEE. IGARSS 2020, 2020-09-26 - 2020-10-02, Hawaii online. doi: 10.1109/igarss39084.2020.9547209.

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2MB

Offizielle URL: https://igarss2020.org/

Kurzfassung

This paper describes the contribution of the DLR team ranking 2nd in Track 2 of the 2020 IEEE GRSS Data Fusion Contest. The semantic classification of multimodal earth observation data proposed is based on the refinement of low resolution MODIS labels, using as auxiliary training data higher resolution labels available for a validation data set. The classification is initialized with a handcrafted decision tree integrating output from a random forest classifier, and subsequently boosted by detectors for specific classes. The results of the team ranking 3rd in Track 1 of the same contest are reported in a companion paper.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/138098/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Stepwise Refinement of Low Resolution Labels for Earth Observation Data: Part 2
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Cerra, Danieledaniele.cerra (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2984-8315NICHT SPEZIFIZIERT
Merkle, Ninanina.merkle (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4177-1066NICHT SPEZIFIZIERT
Henry, CorentinCorentin.henry (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4330-3058NICHT SPEZIFIZIERT
Alonso, KevinKevin.AlonsoGonzalez (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2469-8290NICHT SPEZIFIZIERT
d'Angelo, Pablopablo.angelo (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8541-3856NICHT SPEZIFIZIERT
Auer, StefanStefan.Auer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9310-2337NICHT SPEZIFIZIERT
Bahmanyar, Rezareza.bahmanyar (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6999-714XNICHT SPEZIFIZIERT
Yuan, XiangtianXiangtian.Yuan (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7648-5938NICHT SPEZIFIZIERT
Bittner, KseniaKsenia.Bittner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4048-3583NICHT SPEZIFIZIERT
Langheinrich, MaximilianMaximilian.Langheinrich (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhang, GuichenGuichen.Zhang (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pato, MiguelMiguel.FigueiredoVazPato (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0111-0861NICHT SPEZIFIZIERT
Tian, JiaojiaoJiaojiao.Tian (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8407-5098NICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2020
Erschienen in:IGARSS 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/igarss39084.2020.9547209
Seitenbereich:Seiten 1-4
Verlag:IEEE
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Data Fusion Contest, MODIS
Veranstaltungstitel:IGARSS 2020
Veranstaltungsort:Hawaii online
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:26 September 2020
Veranstaltungsende:2 Oktober 2020
Veranstalter :IEEE
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 > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Cerra, Daniele
Hinterlegt am:26 Nov 2020 13:30
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:40

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