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Reports PFG (2018) 86:273–282 DGPF https://doi.org/10.1007/s41064-019-00064-1 © Deutsche Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation (DGPF) e.V. 2019 Hochschulnachrichten Technische Universität München Das vorgestellte Verfahren besteht aus drei Schritten: (i) Segmentierung, (ii) Clusterbildung und (iii) aktives Lernen. Sebastian Wuttke (Dipl.-Inform.) promovierte am 7. Der Segmentierungsschritt baut auf der Glattheitsannahme Dezember 2018 an der Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt auf und nutzt den SLIC-Algorithmus (simple linear (Photogrammetrie und Fernerkundung) der Technischen iterative clustering), um die Merkmalsvektoren des Universität München mit der Arbeit Aktives Lernen mit Eingangsbildes in Repräsentantenvektoren zu überführen. Segmentierung und Clusterbildung zur bildbasierten Der Clusterbildungsschritt basiert auf der Clusterannahme Klassifikation der Landbedeckung zum Dr.-Ing. und nutzt den bisecting k-Means-Algorithmus, um die Repräsentantenvektoren in einer Clusterhierarchie zu 1. Gutachter: Prof. Dr.-Ing. Uwe Stilla , Technische Uni- organisieren. Der dritte Schritt stutzt mit Hilfe der Active- versität München (TUM), queries-Methode, einem aktiven Lernverfahren, die 2. Gutachter: Prof. Dr.-Ing. Cnaitsirh Hekpie , Leibniz Uni- Clusterhierarchie in einem iterativen Prozess. Der dabei versität Hannover entstehende Binärbaum ist in jeder Iteration optimal bezüglich eines definierten Klassifikationsfehlers. Daher Kurzfassung ist es zu jedem Zeitpunkt möglich, den Trainingsvorgang abzubrechen und das aktuelle Zwischenergebnis in eine Die Klassifikation von Landbedeckungsarten ist eine Klassifikationskarte des Eingangsbildes zu überführen. bedeutende Grundlage, http://www.deepdyve.com/assets/images/DeepDyve-Logo-lg.png "PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science" Springer Journals

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Publisher
Springer Journals
Copyright
2019 Deutsche Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation (DGPF) e.V.
ISSN
2512-2789
eISSN
2512-2819
DOI
10.1007/s41064-019-00064-1
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Abstract

PFG (2018) 86:273–282 DGPF https://doi.org/10.1007/s41064-019-00064-1 © Deutsche Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation (DGPF) e.V. 2019 Hochschulnachrichten Technische Universität München Das vorgestellte Verfahren besteht aus drei Schritten: (i) Segmentierung, (ii) Clusterbildung und (iii) aktives Lernen. Sebastian Wuttke (Dipl.-Inform.) promovierte am 7. Der Segmentierungsschritt baut auf der Glattheitsannahme Dezember 2018 an der Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt auf und nutzt den SLIC-Algorithmus (simple linear (Photogrammetrie und Fernerkundung) der Technischen iterative clustering), um die Merkmalsvektoren des Universität München mit der Arbeit Aktives Lernen mit Eingangsbildes in Repräsentantenvektoren zu überführen. Segmentierung und Clusterbildung zur bildbasierten Der Clusterbildungsschritt basiert auf der Clusterannahme Klassifikation der Landbedeckung zum Dr.-Ing. und nutzt den bisecting k-Means-Algorithmus, um die Repräsentantenvektoren in einer Clusterhierarchie zu 1. Gutachter: Prof. Dr.-Ing. Uwe Stilla , Technische Uni- organisieren. Der dritte Schritt stutzt mit Hilfe der Active- versität München (TUM), queries-Methode, einem aktiven Lernverfahren, die 2. Gutachter: Prof. Dr.-Ing. Cnaitsirh Hekpie , Leibniz Uni- Clusterhierarchie in einem iterativen Prozess. Der dabei versität Hannover entstehende Binärbaum ist in jeder Iteration optimal bezüglich eines definierten Klassifikationsfehlers. Daher Kurzfassung ist es zu jedem Zeitpunkt möglich, den Trainingsvorgang abzubrechen und das aktuelle Zwischenergebnis in eine Die Klassifikation von Landbedeckungsarten ist eine Klassifikationskarte des Eingangsbildes zu überführen. bedeutende Grundlage,

Journal

"PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science" – Springer Journals

Published: Dec 1, 2018

Keywords: remote sensing/photogrammetry; geographical information systems/cartography; signal,image and speech processing; computer imaging, vision, pattern recognition and graphics; astronomy, observations and techniques; aerospace technology and astronautics

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