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Original title:
Deep Learning for Time-Series Analysis of Optical Satellite Imagery
Translated title:
Zeitreihenanalyse Optischer Satellitenbilder mit Künstlicher Intelligenz
Author:
Kondmann, Lukas Johannes
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Advisor:
Zhu, Xiaoxiang (Prof. Dr.)
Referee:
Zhu, Xiaoxiang (Prof. Dr.); Schmitt, Michael (Prof. Dr. habil.); Tuia, Devis (Prof., Ph.D.)
Language:
en
Subject group:
GEO Geowissenschaften
TUM classification:
BAU 967; MSR 915
Abstract:
In this cumulative thesis, I cover four papers on time-series analysis of optical satellite imagery. The contribution is split into two parts. The first one introduces DENETHOR and DynamicEarthNet, two landmark datasets with high-quality ground truth data for agricultural monitoring and change detection. Second, I introduce SiROC and SemiSiROC, two methodological contributions to label-efficient change detection.
Translated abstract:
In dieser Doktorarbeit fasse ich die Beiträge vier verschiedener Aufsätze zusammen, die die Datenverfügbarkeit und Methodik für Zeitreihenanalyse optischer Satellitendaten verbessern. Der erste Teil präsentiert die Referenzdatensätze DENETHOR für die Landwirtschaft und DynamikEarthNet für die Veränderungsanalyse. Im zweiten Teil präsentiere ich zwei neue Methoden für die Veränderungsanalyse: SiROC und SemiSiROC.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1705991
Date of submission:
24.04.2023
Oral examination:
08.09.2023
File size:
29085508 bytes
Pages:
140
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230908-1705991-1-9
Last change:
23.10.2023
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