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GDP Estimation using a Deep Learning Fusion Model for Multi-Source Remote Sensing Data

Stark, Thomas und Wurm, Michael und Stokes, Eleanor und Seto, Karen C. und Taubenböck, Hannes (2025) GDP Estimation using a Deep Learning Fusion Model for Multi-Source Remote Sensing Data. In: 2025 Joint Urban Remote Sensing Event, JURSE 2025, Seiten 1-4. IEEE. 2025 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE), 2025-05-05 - 2025-05-07, Tunis. doi: 10.1109/JURSE60372.2025.11076044. ISBN 979-8-3503-7183-3. ISSN 2642-9535.

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11MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/11076044

Kurzfassung

In many developing countries, obtaining accurate and high-resolution GDP estimates is crucial for guiding economic policy and challenging due to limited data availability. This study introduces a novel deep learning fusion model to estimate the aggregated values of the Gross Domestic Product (GDP) in Brazil on a high spatial resolution grid of 1 km2. This is done by a combination of remote sensing data, specifically optical imagery and nighttime light emissions. The model processes these data streams separately before fusing them for GDP prediction. This approach allows for the extraction of both physical and socioeconomic features relevant to economic activity, providing valuable insights for economic planning and policy making. Our fusion model achieved high r2 values of up to 0.75 and was trained and tested in 29 Brazilian cities, demonstrating its effectiveness and scalability for large-scale urban economic estimations.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/215453/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:GDP Estimation using a Deep Learning Fusion Model for Multi-Source Remote Sensing Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Stark, ThomasThomas.Stark (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6166-7541NICHT SPEZIFIZIERT
Wurm, Michaelmichael.wurm (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5967-1894NICHT SPEZIFIZIERT
Stokes, EleanorNASA Goddard Space Flight CenterNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Seto, Karen C.Yale School of Forestry and Environmental Studies, Yale University, New Haven, CT, United StatesNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, HannesHannes.Taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:16 Juli 2025
Erschienen in:2025 Joint Urban Remote Sensing Event, JURSE 2025
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/JURSE60372.2025.11076044
Seitenbereich:Seiten 1-4
Verlag:IEEE
ISSN:2642-9535
ISBN:979-8-3503-7183-3
Status:veröffentlicht
Stichwörter:GDP Estimation, Remote Sensing, Deep Learning
Veranstaltungstitel:2025 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE)
Veranstaltungsort:Tunis
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:5 Mai 2025
Veranstaltungsende:7 Mai 2025
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 - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Stark, Thomas
Hinterlegt am:31 Jul 2025 08:29
Letzte Änderung:04 Sep 2025 14:27

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