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Introduction to Automated Classification of Remote Sensing Data using Airborne LiDAR Measurements

Salisch, Timo (2023) Introduction to Automated Classification of Remote Sensing Data using Airborne LiDAR Measurements. Projektbericht. Projektarbeit. Duale Hochschule Baden-Wuerttemberg (DHBW). 8 S.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich bis Juli 2024
3MB

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/
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:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Salisch, TimoTimo.Salisch (at) DLR.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:18 Mai 2023
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
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:22 Mai 2023 17:00

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