Fusion of Remote Sensing Images and Social Media Text Messages for Building Function Classification

Häberle, Matthias (2022) Fusion of Remote Sensing Images and Social Media Text Messages for Building Function Classification. Dissertation, Technical University of Munich.

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18MB

Official URL: https://mediatum.ub.tum.de/1637448

Abstract

Genaue Daten über Gebäudefunktionen sind für lokale Regierungen wichtig, um Ressourcen planen zu können. Satellitenbilder könnten zur Bestimmung dieser Funktionen zu grob aufgelöst sein. Daher werden in dieser Arbeit individuelle Gebäude aus 42 Städten zusätzlich mit mehrsprachigen Tweets klassifiziert und mit hochauflösenden Luftbildern fusioniert. Dadurch wird eine Genauigkeit von 75% erreicht. Bild- und Textmerkmale scheinen komplementär. Deshalb kann die Fusion die Ergebnisse verbessern.

Item URL in elib:

https://elib.dlr.de/193269/

Document Type:

Thesis (Dissertation)

Title:

Fusion of Remote Sensing Images and Social Media Text Messages for Building Function Classification

Authors:

Authors	Institution or Email of Authors	Author's ORCID iD	ORCID Put Code
Häberle, Matthias	UNSPECIFIED	UNSPECIFIED	UNSPECIFIED

Date:

2022

Journal or Publication Title:

mediaTUM

Refereed publication:

Open Access:

Yes

Number of Pages:

134

Status:

Published

Keywords:

fusion, remote sensing, urban remote sensing, multilanguage, nlp, natural language processing

Institution:

Technical University of Munich

Department:

School of Engineering and Design

HGF - Research field:

Aeronautics, Space and Transport

HGF - Program:

Space

HGF - Program Themes:

Earth Observation

DLR - Research area:

Raumfahrt

DLR - Program:

R EO - Earth Observation

DLR - Research theme (Project):

R - Artificial Intelligence

Location:

Oberpfaffenhofen

Institutes and Institutions:

Remote Sensing Technology Institute > EO Data Science

Deposited By:

Rösel, Dr. Anja

Deposited On:

12 Jan 2023 18:19

Last Modified:

13 Jan 2023 14:15

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