Remote Sensing Based Building Extraction
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2020
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Building extraction from remote sensing data plays an important role in urban planning, disaster management, navigation, updating geographic databases, and several other geospatial applications. Even though significant research has been carried out for more than two decades, the success of automatic building extraction and modeling is still largely impeded by scene complexity, incomplete cue extraction, and sensor dependency of data. Most recently, deep neural networks (DNN) have been widely applied for high classification accuracy in various areas including land-cover and land-use classification. Therefore, intelligent and innovative algorithms are needed for the success of automatic building extraction and modeling. This Special Issue focuses on newly developed methods for classification and feature extraction from remote sensing data for automatic building extraction and 3D.
Codice articolo 9783039283828
- Titolo
- Remote Sensing Based Building Extraction
- Autore
- Mohammad Awrangjeb
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3039283820
- ISBN 13
- 9783039283828
- Peso dell'articolo
- 1125 grammi
- Dimensioni
- 244x170x28 mm
Building extraction from remote sensing data plays an important role in urban planning, disaster management, navigation, updating geographic databases, and several other geospatial applications. Even though significant research has been carried out for more than two decades, the success of automatic building extraction and modeling is still largely impeded by scene complexity, incomplete cue extraction, and sensor dependency of data. Most recently, deep neural networks (DNN) have been widely applied for high classification accuracy in various areas including land-cover and land-use classification. Therefore, intelligent and innovative algorithms are needed for the success of automatic building extraction and modeling. This Special Issue focuses on newly developed methods for classification and feature extraction from remote sensing data for automatic building extraction and 3D
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