Vi föreslår en ny konvolutionell neurala nätverk arkitektur för att uppskatta geospatiala funktioner såsom befolkningstäthet, marktäcke, eller markanvändning. I vårt tillvägagångssätt, kombinerar vi overhead- och marknivå bilder i en end-toend trainingable neural nätverk, som använder kärna regression och densitet uppskattning för att omvandla funktioner som extraheras från marknivå bilder till en tät funktion karta. Utgången av detta nätverk är en tät uppskattning av den geospatiala funktionen i form av en pixel-nivå märkning av overhead-bilden. För att utvärdera vårt tillvägagångssätt skapade vi en stor datauppsättning av bilder på tak- och marknivå från ett stort stadsområde med tre uppsättningar etiketter: markanvändning, byggnadsfunktion och byggnadsålder. Vi anser att vår strategi är mer exakt för alla uppgifter, i vissa fall dramatiskt så.
REF säkring flyg- och gatunivå bilder för att klassificera markanvändning, byggnadsfunktion och byggnadsålder.
A Unified Model for Near and Remote Sensing
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}