Detta är den pre-print version, för att läsa den slutliga versionen vänligen gå till ISPRS Journal of Photogrammetrie och Remote Sensing, Elsevier. (https://doi.org/DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2018.02.0006). Markanvändningsklassificering baserad på rymdburna eller flygbaserade fjärranalysbilder har studerats ingående under de senaste årtiondena. En sådan klassificering är vanligtvis en patch-wise eller pixel-wise märkning över hela bilden. Men för många tillämpningar, såsom kartläggning av tätortstäthet eller stadsplanering, är en klassificeringskarta baserad på enskilda byggnader mycket mer informativ. En sådan semantisk klassificering innebär dock fortfarande en del grundläggande utmaningar, till exempel hur man kan få fram fina gränser för enskilda byggnader. I detta dokument föreslog vi en allmän ram för klassificering av enskilda byggnaders funktionalitet. Den föreslagna metoden är baserad på Convolutional Neural Networks (CNN) som klassificerar fasadstrukturer från gatuvybilder, som Google StreetView, förutom fjärranalysbilder som vanligtvis bara visar takstrukturer. Geografisk information användes för att maskera ut enskilda byggnader, och för att associera motsvarande gatuvy bilder. Vi skapade ett referensdataset som användes för utbildning och utvärdering av CNN. Dessutom användes metoden för att generera byggnadsklassificeringskartor på både region- och stadsskala i flera städer i Kanada och USA.
Kang m.fl. föreslog en allmän ram för att bygga klassificering baserad på konvolutionella neurala nätverk REF.
Building Instance Classification Using Street View Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science', 'Engineering']}