Automatic Building Footprint Extraction from Multi-Resolution Remote Sensing Images Using a Hybrid Fully Convolutional Neural Network

Schuegraf, Philipp (2019) Automatic Building Footprint Extraction from Multi-Resolution Remote Sensing Images Using a Hybrid Fully Convolutional Neural Network. Bachelorarbeit, Hochschule München.

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elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/194978/

Dokumentart:

Hochschulschrift (Bachelorarbeit)

Titel:

Automatic Building Footprint Extraction from Multi-Resolution Remote Sensing Images Using a Hybrid Fully Convolutional Neural Network

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Schuegraf, Philipp	Philipp.Schuegraf (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-0836-9040	134847839

Datum:

2019

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Seitenanzahl:

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Deep Learning, Building Footprints, Satellite, WV-2, Multi-Resolution

Institution:

Hochschule München

Abteilung:

Fakultät für Informatik und Mathematik

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 - Optische Fernerkundung

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse

Hinterlegt von:

Schuegraf, Philipp

Hinterlegt am:

11 Mai 2023 12:08

Letzte Änderung:

12 Mai 2023 10:59

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