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Deep Learning for Building Footprint Generation from Optical Imagery

Li, Qingyu (2022) Deep Learning for Building Footprint Generation from Optical Imagery. Dissertation, Technical University of Munich.

[img] PDF
73MB

Offizielle URL: https://mediatum.ub.tum.de/603790?show_id=1654538

Kurzfassung

Auf Deep Learning basierende Methoden haben vielversprechende Ergebnisse für die Aufgabe der Erstellung von Gebäudegrundrissen gezeigt, aber sie haben zwei inhärente Einschränkungen. Erstens zeigen die extrahierten Gebäude verschwommene Gebäudegrenzen und Klecksformen. Zweitens sind für das Netzwerktraining massive Annotationen auf Pixelebene erforderlich. Diese Dissertation hat eine Reihe von Methoden entwickelt, um die oben genannten Probleme anzugehen. Darüber hinaus werden die entwickelten Methoden in praktische Anwendungen umgesetzt.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/193259/
Dokumentart:Hochschulschrift (Dissertation)
Titel:Deep Learning for Building Footprint Generation from Optical Imagery
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Li, QingyuQingyu.Li (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Erschienen in:mediaTUM
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Seitenanzahl:152
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Fernerkundung Deep Learning, KI, AI4EO, Optische Daten
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 17:38
Letzte Änderung:13 Jan 2023 14:17

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