Dcrn: un red de regresión convolucional profunda optimizada para la estimación del ángulo de orientación de edificios en imágenes de satélite de alta resolución
Autores: Shahin, Ahmed I.; Almotairi, Sultan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Dcrn: un red de regresión convolucional profunda optimizada para la estimación del ángulo de orientación de edificios en imágenes de satélite de alta resolución
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Teledetección
Características de edificios
ángulo de orientación
Aprendizaje profundo
Red DCRN
Imágenes de satélite
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Recientemente, el análisis de imágenes de satélite mediante sensores remotos ha recibido una atención significativa por parte de los científicos de geo-información. Sin embargo, los sistemas de geo-información actuales carecen de detección automática de varias características de edificios dentro de las imágenes de satélite de alta resolución. La extracción precisa de las características de los edificios ayuda a los tomadores de decisiones a optimizar la planificación urbana y lograr mejores decisiones.
Descripción
Recientemente, el análisis de imágenes de satélite mediante sensores remotos ha recibido una atención significativa por parte de los científicos de geo-información. Sin embargo, los sistemas de geo-información actuales carecen de detección automática de varias características de edificios dentro de las imágenes de satélite de alta resolución. La extracción precisa de las características de los edificios ayuda a los tomadores de decisiones a optimizar la planificación urbana y lograr mejores decisiones.