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Cross-region building counting in satellite imagery using counting consistency

  • 15.08.2023
  • Original Article
Erschienen in:

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Abstract

Der Artikel diskutiert die Bedeutung präziser Zählungen von Gebäuden in Satellitenbildern für verschiedene Anwendungen wie Überwachung des wirtschaftlichen Wohlergehens, Katastrophenschutzplanung und Stadtentwicklungsanalyse. Traditionelle Methoden der Gebäudezählung durch Volkszählungen und Erhebungen sind kostspielig und zeitaufwändig. Deep Learning-basierte Methoden bieten eine effizientere Lösung, stehen aber aufgrund von Domänenverschiebungen zwischen den Regionen vor Herausforderungen. Die Autoren schlagen unbeaufsichtigte Anpassungsstrategien für Domänen vor, um dieses Problem zu überwinden, indem sie widersprüchliches Lernen und Konsistenzbeschränkungen berücksichtigen. Sie führen zwei neue Zählkonsistenzbeschränkungen ein: Konsistenz innerhalb des Bildes und Konsistenz über das gesamte Bild hinweg, um den Prozess der Domänenanpassung zu verbessern. Darüber hinaus präsentieren die Autoren einen neuen umfangreichen Datensatz, der sich auf südasiatische Regionen konzentriert, um ihren Ansatz zu validieren. Die vorgeschlagene Methode zeigt signifikante Verbesserungen bei der Genauigkeit der Gebäudezählung in verschiedenen Regionen, was sie zu einem wertvollen Beitrag im Bereich der Fernerkundung und des maschinellen Lernens macht.

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Titel
Cross-region building counting in satellite imagery using counting consistency
Verfasst von
Muaaz Zakria
Hamza Rawal
Waqas Sultani
Mohsen Ali
Publikationsdatum
15.08.2023
Verlag
Springer London
Erschienen in
Neural Computing and Applications / Ausgabe 30/2023
Print ISSN: 0941-0643
Elektronische ISSN: 1433-3058
DOI
https://doi.org/10.1007/s00521-023-08923-0
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    Bildnachweise
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