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Comparing Deep Learning and MCWST Approaches for Individual Tree Crown Segmentation

Fan, Wen und Tian, Jiaojiao und Troles, Jonas und Döllerer, Martin und Kindu, Mengistie und Knoke, Thomas (2024) Comparing Deep Learning and MCWST Approaches for Individual Tree Crown Segmentation. In: ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Seiten 67-73. 2024 ISPRS TC I Mid-term Symposium, 2024-05-13 - 2024-05-17, Changsha, China. doi: 10.5194/isprs-annals-X-1-2024-67-2024. ISSN 2194-9042.

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Offizielle URL: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-1-2024-67-2024


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/206576/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Comparing Deep Learning and MCWST Approaches for Individual Tree Crown Segmentation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Fan, Wenwendy.fan (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tian, JiaojiaoJiaojiao.Tian (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8407-5098NICHT SPEZIFIZIERT
Troles, Jonasjonas.troles (at) uni-bamberg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Döllerer, MartinTUMNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kindu, MengistieTUMNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Knoke, ThomasTUMNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2024
Erschienen in:ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.5194/isprs-annals-X-1-2024-67-2024
Seitenbereich:Seiten 67-73
ISSN:2194-9042
Status:veröffentlicht
Stichwörter:UAV imagery, Mask R-CNN, Levelset-Watershed, Individual tree crown segmentation, Instance segmentation.
Veranstaltungstitel:2024 ISPRS TC I Mid-term Symposium
Veranstaltungsort:Changsha, China
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:13 Mai 2024
Veranstaltungsende:17 Mai 2024
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, D - Digitaler Atlas 2.0
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Tian, Dr Jiaojiao
Hinterlegt am:20 Sep 2024 08:03
Letzte Änderung:11 Okt 2024 16:27

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