Sammanfattning av denna webbsida: Markanvändning i städerna är nyckeln till rationell stadsplanering och stadsförvaltning. Traditionella metoder för klassificering av markanvändning är starkt beroende av domänexperter, vilket är både dyrt och ineffektivt. I detta papper, djupa neurala nätverk-baserade metoder presenteras för att märka urban markanvändning på pixel nivå med hjälp av högupplösta flygbilder och marknivå gatuvy bilder. Vi använder ett djupt neuralt nätverk för att extrahera semantiska funktioner från glest distribuerade gatuvy bilder och interpolera dem i den rumsliga domänen för att matcha den rumsliga upplösningen av flygbilder, som sedan sammansmältes genom ett djupt neuralt nätverk för klassificering av markanvändning kategorier. Våra metoder testas på en stor allmänt tillgänglig flyg- och gatuvy bilder dataset av New York City, och resultaten visar att med hjälp av enbart flygbilder kan uppnå relativt hög klassificering noggrannhet, marknivå gatuvy bilder innehåller användbar information för urban markanvändning klassificering, och fusing street image funktioner med flygbilder kan förbättra klassificering noggrannhet. Dessutom presenterar vi experimentella studier för att visa att gatubilderna ger fler värden när upplösningarna av flygbilderna är lägre, och vi presenterar också fallstudier för att illustrera hur gatubilderna ger användbar hjälpinformation till flygbilderna för att öka prestandan.
REF klassificerar markanvändningskategorier i stadsområden med semantiska egenskaper från både flyg- och markbilder.
Integrating Aerial and Street View Images for Urban Land Use Classification
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}