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Multi-layer Thematic Map Representation for Urban Understanding

Yuan, Xiangtian und Tian, Jiaojiao und Krauß, Thomas und Zhuo, Xiangyu und Reinartz, Peter (2023) Multi-layer Thematic Map Representation for Urban Understanding. In: 2023 Joint Urban Remote Sensing Event, JURSE 2023, Seiten 1-4. Institute of Electrical and Electronics Engineers. 2023 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE), 2023-05-17 - 2023-05-19, Heraklion, Greece. doi: 10.1109/JURSE57346.2023.10144177. ISBN 978-166549373-4. ISSN 2642-9535.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
8MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10144177

Kurzfassung

In this work, we present a proof of concept study of multi-layer thematic map generation. A novel framework is developed to extract a multi-layer thematic map that better represents urban land cover distributions. The Swin transformer obtains the preliminary semantic segmentation result for the tree and building; and Dense-U-Net-121 for the road. Subsequently, we recover the hidden information separately from three main urban semantic classes, namely building, tree, and road. The proposed workflow brings possibilities to an improved urban morphological representation.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/196651/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Multi-layer Thematic Map Representation for Urban Understanding
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Yuan, XiangtianXiangtian.Yuan (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7648-5938NICHT SPEZIFIZIERT
Tian, JiaojiaoJiaojiao.Tian (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8407-5098NICHT SPEZIFIZIERT
Krauß, ThomasThomas.Krauss (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6004-1435140864850
Zhuo, XiangyuXiangyu.Zhuo (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:17 Mai 2023
Erschienen in:2023 Joint Urban Remote Sensing Event, JURSE 2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/JURSE57346.2023.10144177
Seitenbereich:Seiten 1-4
Verlag:Institute of Electrical and Electronics Engineers
Name der Reihe:2023 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE)
ISSN:2642-9535
ISBN:978-166549373-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Thematic map, Swin Transformer, vision transformer, DSM, OSM
Veranstaltungstitel:2023 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE)
Veranstaltungsort:Heraklion, Greece
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:17 Mai 2023
Veranstaltungsende:19 Mai 2023
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 - Synergieprojekt Digitaler Atlas 2.0, V - Digitaler Atlas 2.0, D - Digitaler Atlas 2.0
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Yuan, Xiangtian
Hinterlegt am:21 Aug 2023 10:13
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:56

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