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End-to-end semantic segmentation and boundary regularization of buildings from satellite imagery

Li, Qingyu und Zorzi, Stefano und Shi, Yilei und Fraundorfer, Friedrich und Zhu, Xiao Xiang (2021) End-to-end semantic segmentation and boundary regularization of buildings from satellite imagery. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 2508-2511. IGARSS 2021, 2021-07-11 - 2021-07-16, Brussels, Belgium. doi: 10.1109/IGARSS47720.2021.9555147.

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3MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9555147

Kurzfassung

Building footprint generation is a vital task of satellite imagery interpretation. However, the segmentation masks of buildings obtained by existing semantic segmentation networks often have blurred boundaries and irregular shapes. In this research, we propose a new boundary regularization network for building footprint generation in satellite images. More specifically, we consider semantic segmentation and boundary regularization in an end-to-end generative adversarial network (GAN). The learned building footprints are regularized by the interplay between the generator and discriminator. By doing so, the straight boundaries and geometric details of the building could be preserved. Experiments are conducted on a collected dataset of Planetscope satellite imagery (spatial resolution: 4.77 m/pixel). Our approach is much superior to the state-of-the-art methods in both quantitative and qualitative results.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/146122/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:End-to-end semantic segmentation and boundary regularization of buildings from satellite imagery
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Li, QingyuQingyu.Li (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zorzi, Stefanozorzi (at) icg.tugraz.atNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Shi, Yileiyilei.shi (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fraundorfer, Friedrichfraundorfer (at) icg.tugraz.atNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiao.zhu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2021
Erschienen in:International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IGARSS47720.2021.9555147
Seitenbereich:Seiten 2508-2511
Status:veröffentlicht
Stichwörter:semantic segmentation, boundary regularization, building, satellite imagery, generative adversarial network
Veranstaltungstitel:IGARSS 2021
Veranstaltungsort:Brussels, Belgium
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:11 Juli 2021
Veranstaltungsende:16 Juli 2021
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 - Optische Fernerkundung, R - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Li, Qingyu
Hinterlegt am:25 Nov 2021 09:05
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:45

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