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Deep learning for geometric and semantic tasks in photogrammetry and remote sensing

Geo-Spatial Information Science 2020年第1期23卷 10-19页

作者： Christian Heipke franz rottensteiner Institute of Photogrammetry and GeoInformation(PI) Leibniz University HannoverHannoverGermany

During the last few years,artificial intelligence based on deep learning,and particularly based on convolutional neural networks,has acted as a game changer in just about all tasks related to photogrammetry and remote *** have shown partly significant improvements in many projects all across the photogrammetric processing chain from image orientation to surface reconstruction,scene classification as well as change detection,object extraction and object tracking and recognition in image *** paper summarizes the foundations of deep learning for photogrammetry and remote sensing before illustrating,by way of example,different projects being carried out at the Institute of Photogrammetry and GeoInformation,Leibniz University Hannover,in this exciting and fast moving field of research and development.

关键词： Deep learning machine learning convolutional neural networks(CNN) example project from IPI

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Feature detection and description for image matching:from hand-crafted design to deep learning

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Geo-Spatial Information Science 2021年第1期24卷 58-74,I0009页

作者： Lin Chen franz rottensteiner Christian Heipke Institute of Photogrammetry and GeoInformation(IPI) Leibniz Universität HannoverHannoverGermany

In feature based image matching,distinctive features in images are detected and represented by feature *** is then carried out by assessing the similarity of the descriptors of potentially conjugate *** this paper,we first shortly discuss the general ***,we review feature detection as well as the determination of affine shape and orientation of local features,before analyzing feature description in more *** the feature description review,the general framework of local feature description is presented ***,the review discusses the evolution from hand-crafted feature descriptors,***(Scale Invariant Feature Transform),to machine learning and deep learning based *** machine learning models,the training loss and the respective training data of learning-based algorithms are looked at in more detail;subsequently the various advantages and challenges of the different approaches are ***,we present and assess some current research directions before concluding the paper.

关键词： Image matching affine shape estimation feature orientation descriptor learning image orientation

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建筑物自动变化检测方法的测试

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地壳构造与地壳应力 2012年第2期 8-16页

作者： Nicolas Champion franz rottensteiner Leena Matikainen Xinlian Liang Juha Hyypp Brian P.Olsen 李成龙 IGN MATISSaint-MandéFrance Institute of Photogrammetry and Geo Information Leibniz Universitt Hannover FGI Dept.of Remote Sensing and PhotogrammetryMasalaFinland National Survey and Cadastre(KMS) CopenhagenDenmark

数据库的更新(尤其是二维建筑物数据库)已经成为一个热门话题,特别是在较为发达的国家。在这些国家里,二维建筑物数据库已经在近十年来完成。主要问题集中在长期及费时的变化检测步骤,这些步骤可能通过最近获取的传感器数据实现自动化... 详细信息

数据库的更新(尤其是二维建筑物数据库)已经成为一个热门话题,特别是在较为发达的国家。在这些国家里,二维建筑物数据库已经在近十年来完成。主要问题集中在长期及费时的变化检测步骤,这些步骤可能通过最近获取的传感器数据实现自动化。目前在此领域的自动化与经验的缺乏已经促使EuroSDR开展一项当前最先进的不同变化检测方法比较的实验。本文的主要目的是介绍实验的背景和三种不同数据(航拍图像、卫星图像和激光雷达)获得的结果。此外,我们给出了实验中的一些发现以及未来为了建立一个有效的系统所要努力的方向。

关键词：变化检测建筑物基础 Champion 卫星图像传感器数据检测步骤新建筑物标记图对象检测矢量数据

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意大利Seehof酒店

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现代装饰 2018年第4期 126-133页

作者： Stefan Rier Christian rottensteiner Alex Filz 李薇 noa~*

Seehof酒店位于意大利Natz-Schabs/Naz-Sciaves小镇附近的高原上,毗邻Flotscher Weiher湖。2017年,这间家族式经营的酒店进行了大规模的翻修和扩建,并进行重新设计,在湖面上加建了新的泳池、健身区以及16间新套房,注重休闲娱乐的同时也... 详细信息

Seehof酒店位于意大利Natz-Schabs/Naz-Sciaves小镇附近的高原上,毗邻Flotscher Weiher湖。2017年,这间家族式经营的酒店进行了大规模的翻修和扩建,并进行重新设计,在湖面上加建了新的泳池、健身区以及16间新套房,注重休闲娱乐的同时也注重保留自然环境的价值。酒店位于群山中央,湖水之边,远观有山色,近听水无声,小径条条,连接彼此。主体建筑让人联想到乡间华丽优雅的住宅。

关键词：意大利酒店自然环境休闲娱乐主体建筑家族式湖水泳池

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