Hoffmann, Eike Jens (2022) Predicting Building Functions by Fusing Social Media and Remote Sensing Data. Dissertation, Technical University of Munich.
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Offizielle URL: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1655456
Kurzfassung
Die Funktionen von Gebäuden lassen sich nicht direkt messen, sondern erfordern die Interpretation von Daten. In dieser Arbeit werden drei neue Methoden zur Vorhersage von Gebäudefunktionen vorgestellt, die auf Daten aus sozialen Medien und Fernerkundungsdaten beruhen. Die Methoden basieren auf Ansätzen des maschinellen Lernens und wurden auf kulturell diversifizierten Datensätzen entwickelt und getestet. Die Vorhersage lässt sich durch die Kombination mehrerer Modelle um bis zu 6,9% erhöhen.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/193258/ | ||||||||
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Dokumentart: | Hochschulschrift (Dissertation) | ||||||||
Titel: | Predicting Building Functions by Fusing Social Media and Remote Sensing Data | ||||||||
Autoren: |
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Datum: | 2022 | ||||||||
Erschienen in: | mediaTUM | ||||||||
Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||
Seitenanzahl: | 188 | ||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||
Stichwörter: | Gebäudefunktionsklassifizierung, Urbane Landnutzung, Soziale Medien, Fernerkundung | ||||||||
Institution: | Technical University of Munich | ||||||||
Abteilung: | School of Engeneering and Design | ||||||||
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: | Rösel, Dr. Anja | ||||||||
Hinterlegt am: | 12 Jan 2023 17:32 | ||||||||
Letzte Änderung: | 13 Jan 2023 14:19 |
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