Salisch, Timo (2023) Introduction to Automated Classification of Remote Sensing Data using Airborne LiDAR Measurements. Projektbericht. Projektarbeit. Duale Hochschule Baden-Wuerttemberg (DHBW). 8 S.
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Kurzfassung
AutoGeoLabel, a method for automatically creating labels for geospatial data, is explained together with an example usage of it. By applying rules to e.g. statistical features of data, AutoGeoLabel can create segmentation maps of unclassified data. It is furthermore demonstrated and evaluated using LiDAR data. Additionally, the benefit of using morphological filters with AutoGeoLabel is shown and a simple approach for finding fitting parameters for these filters is mentioned.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/195160/ | ||||||||
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Dokumentart: | Berichtsreihe (Projektbericht, Projektarbeit) | ||||||||
Zusätzliche Informationen: | project supervision: Conrad.Albrecht@DLR.de | ||||||||
Titel: | Introduction to Automated Classification of Remote Sensing Data using Airborne LiDAR Measurements | ||||||||
Autoren: |
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Datum: | 18 Mai 2023 | ||||||||
Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||
Seitenanzahl: | 8 | ||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||
Stichwörter: | LiDAR, urban mapping, noisy geospatial annotation, computer vision | ||||||||
Institution: | Duale Hochschule Baden-Wuerttemberg (DHBW) | ||||||||
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 - LIDAR-Forschung und - Entwicklung, D - urbanModel, R - Künstliche Intelligenz | ||||||||
Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science | ||||||||
Hinterlegt von: | Albrecht, Conrad M | ||||||||
Hinterlegt am: | 22 Mai 2023 13:40 | ||||||||
Letzte Änderung: | 01 Aug 2024 03:00 |
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