Arbetsgrupp VII/4 KEY ORD: flygdata, urbana områden, evidenskombination, objektklassificering, djupinlärning Den senaste tidens framgångar med djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) på ett stort antal tillämpningar kan tillskrivas stora mängder tillgängliga utbildningsdata och ökande datorkraft. I detta dokument presenteras ett semantiskt märkningssystem för pixel för stadsområden med användning av CNN med flera upplösningar och handgjorda rumsliga aspekter av flygburna fjärravkännade data. Både CNN och handgjorda funktioner appliceras på bild/DSM-plåster för att producera sannolikheter per pixelklass med en L 1-norm regulariserad logistisk regressionsklassificering. I evidensteorin dras slutsatsen att det finns en viss tro på pixelmärkning från olika källor till smidiga regioner genom att man hanterar de konflikter som förekommer i de båda klassificeringarna och samtidigt minskar osäkerheten. De flygdata som användes i denna studie tillhandahölls av ISPRS som referensdatauppsättningar för 2D semantiska märkningsuppgifter i stadsområden, som består av två datakällor från LiDAR och färginfrarött kamera. Testplatserna är delar av en stad i Tyskland som antas bestå av typiska objektklasser inklusive ogenomträngliga ytor, träd, byggnader, låg vegetation, fordon och skräp. Utvärderingen baseras på beräkning av pixelbaserade förväxlingsmatriser genom slumpmässigt urval. Strategins resultat med avseende på scenegenskaper och metodkombinationsstrategier analyseras och diskuteras. Den konkurrenskraftiga klassificeringsnoggrannheten kan inte bara förklaras med datakällornas karaktär: t.ex. Den ovan jorda höjden av nDSM belyser den vertikala dimensionen av hus, träd även bilar och närainfraröda spektrum indikerar vegetation, men också tillskrivs beslutsnivå fusion av CNN: s texturbaserade tillvägagångssätt med flerkanaliga rumsliga-spektral handgjorda funktioner baserat på evidenskombination teorin.
Klassificeringen av urbana flygdata baserat på pixelmärkning med djupa konvolutionella neurala nätverk och logistisk regression är anpassad till högupplösta flygbilder för funktionsextraktion och klassificering REF ).
CLASSIFICATION OF URBAN AERIAL DATA BASED ON PIXEL LABELLING WITH DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS AND LOGISTIC REGRESSION
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Geography']}