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Deep Learning for Multi-Scale Mapping of Urban Land Cover from Space

Qiu, Chunping (2020) Deep Learning for Multi-Scale Mapping of Urban Land Cover from Space. Dissertation, TU München.

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Offizielle URL: https://mediatum.ub.tum.de/doc/1545814/1545814.pdf

Kurzfassung

Currently, there is a high expectation in the application of machine learning methods for mapping urban land cover from space. In particular, deep learning has gained an influential role. Through investigations into the potential of deep learning, this thesis provides contributions to three aspects of urban land cover mapping on three scales: the detection of urban areas, the classification of urban land cover, and the simultaneous characterization of urban density and heterogeneity.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/138662/
Dokumentart:Hochschulschrift (Dissertation)
Titel:Deep Learning for Multi-Scale Mapping of Urban Land Cover from Space
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Qiu, ChunpingTechnichal University MünchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2020
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Seitenanzahl:187
Status:veröffentlicht
Stichwörter:machine learning, urban mapping, land cover mapping, remote sensing
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 - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Bratasanu, Ion-Dragos
Hinterlegt am:30 Nov 2020 17:43
Letzte Änderung:30 Nov 2020 17:43

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