Deep Vision in Optical Imagery: From Perception to Reasoning

Mou, Lichao

Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation

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Original title:: Deep Vision in Optical Imagery: From Perception to Reasoning
Translated title:: Deep Vision in optischen Bildern: Von der Wahrnehmung zum Denken
Author:: Mou, Lichao
Year:: 2020
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt
Advisor:: Zhu, Xiaoxiang (Prof. Dr. habil.)
Referee:: Zhu, Xiaoxiang (Prof. Dr. habil.); Bamler, Richard H. G. (Prof. Dr. habil.); Tuia, Devis (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen; GEO Geowissenschaften
TUM classification:: BAU 967d; MSR 915d
Abstract:: This thesis presents several deep learning models for the analysis of optical remote sensing data, e.g., hyperspectral image classification, change detection in multispectral time series data, object detection and semantic segmentation in high resolution aerial images. Results are assessed on several datasets in comparison with state-of-the-art methods.
Translated abstract:: Diese Arbeit präsentiert verschiedene Deep-Learning-Modelle für die Analyse von optischen Fernerkundungsdaten, z. B. hyperspektrale Bildklassifizierung, Änderungserkennung in multispektralen Zeitreihendaten, Objekterkennung und semantische Segmentierung in hochauflösenden Luftbildern. Die Ergebnisse werden anhand mehrerer Datensätze im Vergleich zu modernsten Methoden bewertet.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1524790
Date of submission:: 19.12.2019
Oral examination:: 13.03.2020
File size:: 61125856 bytes
Pages:: 176
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20200313-1524790-1-7
Last change:: 13.07.2020
BibTeX