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CNN-basierte semantische Segmentierung von Gebäudetypen mittels hochaufgelöster Luftbilder und normalisierten digitalen Oberflächenmodellen

Hertrich, Moritz (2024) CNN-basierte semantische Segmentierung von Gebäudetypen mittels hochaufgelöster Luftbilder und normalisierten digitalen Oberflächenmodellen. Master's, Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt.

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3MB

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/202123/
Document Type:Thesis (Master's)
Title:CNN-basierte semantische Segmentierung von Gebäudetypen mittels hochaufgelöster Luftbilder und normalisierten digitalen Oberflächenmodellen
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's ORCID iDORCID Put Code
Hertrich, MoritzUNSPECIFIEDUNSPECIFIEDUNSPECIFIED
Date:11 January 2024
Refereed publication:No
Open Access:Yes
Number of Pages:102
Status:Published
Keywords:Deep Leaning, CNN, Segmentierung
Institution:Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt
Department:Mathematisch-Geographische Fakultät
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 - Remote Sensing and Geo Research, V - DATAMOST - Daten & Modelle zur Mobilitätstransform
Location: Oberpfaffenhofen
Institutes and Institutions:German Remote Sensing Data Center > Geo Risks and Civil Security
Deposited By: Stiller, Dorothee
Deposited On:18 Jan 2024 11:01
Last Modified:19 Mar 2024 09:45

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