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Bounding Box Regression Network for Building Height Retrieval using a Single SAR Image

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, 17.-.22 Juli 2022, 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/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Bounding Box Regression Network for Building Height Retrieval using a Single SAR Image
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Sun, Yaoyao.sun (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mou, LiChaoLiChao.Mou (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wang, YuanyuanYuanyuan.Wang (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiao.zhu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
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
Veranstaltungsdatum:17.-.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:13 Jan 2023 13:49

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