Sun, Yao und Mou, LiChao und Wang, Yuanyuan und Zhu, Xiao Xiang (2022) Bounding Box Regression Network for Building Height Retrieval using a Single SAR Image. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 56-59. IGARSS 2022, 2022-07-17 - 2022-07-22, Kuala Lumpur, Malaysia. doi: 10.1109/IGARSS46834.2022.9884836.
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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9884836
Kurzfassung
In this paper, we propose a bounding box regression network for building height retrieval using a single TerraSAR - X stripmap image. The proposed network employs building footprints from GIS data and exploits the location relationship between a building's footprint and its bounding box, enabling fast computation. Experimental results over Rotterdam show that the proposed network can reduce the computation cost significantly while keeping the height accuracy of individual buildings compared to a Faster R-CNN based method.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/186544/ | ||||||||||||||||||||
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Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||||||||||||||
Titel: | Bounding Box Regression Network for Building Height Retrieval using a Single SAR Image | ||||||||||||||||||||
Autoren: |
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Datum: | 2022 | ||||||||||||||||||||
Erschienen in: | International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) | ||||||||||||||||||||
Referierte Publikation: | Ja | ||||||||||||||||||||
Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||
Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||
In SCOPUS: | Ja | ||||||||||||||||||||
In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||||||||||||||
DOI: | 10.1109/IGARSS46834.2022.9884836 | ||||||||||||||||||||
Seitenbereich: | Seiten 56-59 | ||||||||||||||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||||||
Stichwörter: | building height, bounding box, deep convolutional neural network (CNN), GIS, large-scale, synthetic aperture radar (SAR) | ||||||||||||||||||||
Veranstaltungstitel: | IGARSS 2022 | ||||||||||||||||||||
Veranstaltungsort: | Kuala Lumpur, Malaysia | ||||||||||||||||||||
Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||||||||||||||
Veranstaltungsbeginn: | 17 Juli 2022 | ||||||||||||||||||||
Veranstaltungsende: | 22 Juli 2022 | ||||||||||||||||||||
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 - Künstliche Intelligenz | ||||||||||||||||||||
Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||||||||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science | ||||||||||||||||||||
Hinterlegt von: | Sun, Yao | ||||||||||||||||||||
Hinterlegt am: | 24 Mai 2022 13:40 | ||||||||||||||||||||
Letzte Änderung: | 24 Apr 2024 20:47 |
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