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Originaltitel:
A Congruent Hybrid Model for Conflation of Satellite Image and Road Database
Übersetzter Titel:
Ein Congruent Hybrid Model für die Verschmelzung von Satelliten-Bild und Straßen-Datenbank
Autor:
Zhang, Jiantong
Jahr:
2013
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Bauingenieur- und Vermessungswesen
Betreuer:
Meng, Liqiu (Prof. Dr.)
Gutachter:
Meng, Liqiu (Prof. Dr.); Fritsch, Dieter K. (Prof. Dr. habil.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
Stichworte:
Conflation, Congruent Hybrid Model, Sparse Matching Algorithm, Transformation Function
Übersetzte Stichworte:
Verschmelzung, Congruent Hybrid Model, Sparse Matching Algorithmus, Transformationsfunktion
Schlagworte (SWD):
Verschmelzung; Satellitenbild; Straße; Datenbank
TU-Systematik:
BAU 950d
Kurzfassung:
This thesis is devoted to the conflation of two heterogeneous data sources - road vectors and geo-referenced images. The contributions of the Congruent Hybrid Model (CHM) include: 1) a linear feature extraction approach, which consists of Elastic Circular Mask (ECM) algorithm and the Genetic Algorithm (GA)-based grouping approach; 2) a Sparse Matching Algorithm (SMA) approach; and 3) a performance evaluation of two transformation functions.
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit ist der Verschmelzung von heterogenen Datenquellen aus Straßenvektoren und georeferenzierten Bildern gewidmet. Das Congruent Hybrid Model (CHM) verfügt über drei Haupteigenschaften: 1) ein Linienextraktionsansatz, der aus dem Elastic-Circular-Mask (ECM)-Algorithmus und dem Genetic Algorithmus (GA)-basierten Ansatz besteht, 2) ein Sparse Matching Algorithmus (SMA), und 3) ein Vergleich von zwei Transformationsfunktionen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1129626
Eingereicht am:
04.02.2013
Mündliche Prüfung:
06.05.2013
Dateigröße:
14522048 bytes
Seiten:
146
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20130506-1129626-0-2
Letzte Änderung:
06.05.2014
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