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Original title:
Predicting Building Functions by Fusing Social Media and Remote Sensing Data
Translated title:
Die Vorhersage von Gebäudefunktionen durch die Fusion von Social Media und Fernerkundungsdaten
Author:
Hoffmann, Eike Jens
Year:
2022
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Advisor:
Zhu, Xiaoxiang(Prof. Dr. habil.)
Referee:
Zhu, Xiaoxiang(Prof. Dr. habil.); Jacobs, Nathan (Prof., Ph.D.); Petzold, Frank (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
GEO Geowissenschaften
Keywords:
Building Function Classification, Urban Land Use, Social Media, Remote Sensing
Translated keywords:
Gebäudefunktionsklassifizierung, Urbane Landnutzung, Soziale Medien, Fernerkundung
TUM classification:
BAU 967; MSR 915
Abstract:
Building function classification is a challenging task as it cannot be directly measured. This thesis presents three novel methods using social media and remote sensing data for predicting building functions on a global scale. The methods build upon state-of-the-art machine learning models that are trained and evaluated on culturally diverse datasets. All resulting models are fused for an improved prediction performance by up to 6.9% on a dataset with human-verified labels.
Translated abstract:
Die Funktionen von Gebäuden lassen sich nicht direkt messen, sondern erfordern die Interpretation von Daten. In dieser Arbeit werden drei neue Methoden zur Vorhersage von Gebäudefunktionen vorgestellt, die auf Daten aus sozialen Medien und Fernerkundungsdaten beruhen. Die Methoden basieren auf Ansätzen des maschinellen Lernens und wurden auf kulturell diversifizierten Datensätzen entwickelt und getestet. Die Vorhersagen lässt sich durch die Kombination mehrerer Modelle um bis zu 6,9% erhöhen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1655456
Date of submission:
26.04.2022
Oral examination:
24.10.2022
File size:
47717744 bytes
Pages:
188
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221024-1655456-1-6
Last change:
06.12.2022
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