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A Probabilistic Approach to Detect Urban Regions from Remotely Sensed Images Based on Combination of Local Features

Sirmacek, Beril und Unsalan, Cem (2011) A Probabilistic Approach to Detect Urban Regions from Remotely Sensed Images Based on Combination of Local Features. 5th International Conference on Recent Advances in Space Technologies (RAST'2011), 2011-06-09 - 2011-06-11, Istanbul, Turkey.

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Offizielle URL: http://www.rast.org.tr

Kurzfassung

Detecting urban regions from very high resolution aerial and satellite images provides very useful results for urban planning, and land use analysis. Since manual detection is very time consuming and prone to errors, automated systems to detection of urban regions from very high resolution aerial and satellite images are needed. Unfortunately, diverse characteristics of urban regions, and uncontrolled appearance of remote sensing images (illumination, viewing angle, etc.) increase difficulty to develop automated systems. In order to overcome these difficulties, herein we propose a novel urban region detection method using local features and a probabilistic framework. First, we introduce four different local feature extraction methods. Extracted local feature vectors serve as observations of the probability density function to be estimated. Using a variable kernel density estimation method, we estimate the corresponding probability function. Using modes of the estimated density, as well as other probabilistic properties, we detect urban region boundaries in the image.We also introduce data and decision fusion methods to fuse information coming from different feature extraction methods. Extensive tests on very high resolution grayscale aerial and panchromatic Ikonos satellite images indicate practical usefulness of proposed method to detect urban regions automatically in a robust and fast manner.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/70575/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:A Probabilistic Approach to Detect Urban Regions from Remotely Sensed Images Based on Combination of Local Features
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Sirmacek, BerilNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Unsalan, CemNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juni 2011
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenanzahl:5
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Panchromatic Ikonos satellite images, grayscale aerial images, SIFT, Harris, Gradient Magnitude Support Regions (GMSR), Probability Theory, Urban region detection, Feature Fusion
Veranstaltungstitel:5th International Conference on Recent Advances in Space Technologies (RAST'2011)
Veranstaltungsort:Istanbul, Turkey
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:9 Juni 2011
Veranstaltungsende:11 Juni 2011
Veranstalter :Air Force Academy, Turkey
HGF - Forschungsbereich:Verkehr und Weltraum (alt)
HGF - Programm:Weltraum (alt)
HGF - Programmthema:W EO - Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Weltraum
DLR - Forschungsgebiet:W EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):W - Vorhaben Photogrammetrie und Bildanalyse (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Sirmacek, Beril
Hinterlegt am:01 Aug 2011 15:06
Letzte Änderung:24 Apr 2024 19:36

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