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Predicting Building Functions by Fusing Social Media and Remote Sensing Data

Hoffmann, Eike Jens (2022) Predicting Building Functions by Fusing Social Media and Remote Sensing Data. Dissertation, Technical University of Munich.

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47MB

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/
Dokumentart:Hochschulschrift (Dissertation)
Titel:Predicting Building Functions by Fusing Social Media and Remote Sensing Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Hoffmann, Eike JensEikeJens.Hoffmann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
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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