Tillgången till fjärranalysdata med hög upplösning (HRRS) har öppnat möjligheten för nya intressanta tillämpningar, t.ex. perpixelklassificering av enskilda objekt i större detalj. Denna uppsats visar hur ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) kan tillämpas på multispektral ortoimage och en digital ytmodell (DSM) av en liten stad för en fullständig, snabb och exakt perpixel klassificering. De förväntade pixelklasserna på låg nivå används sedan för att förbättra segmenteringen på hög nivå. Olika designval av CNN-arkitekturen utvärderas och analyseras. Den undersökta markytan är helt manuellt märkt i fem kategorier (vegetation, mark, vägar, byggnader och vatten), och klassificeringsnoggrannheten jämförs med andra perpixelklassificeringsarbeten på andra markområden som har ett liknande urval av kategorier. Resultaten av den fullständiga klassificeringen och segmenteringen av utvalda segment på kartan visar att CNN är ett användbart verktyg för att lösa både segmentering och objektigenkänning för fjärranalysdata.
Långkvist m.fl. I REF föreslogs klassificering och segmentering av satellitortobilder (inklusive fem klasser: vegetation, mark, väg, parkering, järnväg, byggnad och vatten) med CNN i en liten stad för en fullständig, snabb och korrekt klassificering per pixel.
Classification and Segmentation of Satellite Orthoimagery Using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}