Convolutional neural network architecture for digital surface model estimation from single remote sensing image

计算机科学 数字表面 卷积神经网络 人工智能 遥感 建筑 计算机视觉 人工神经网络 模式识别(心理学) 激光雷达 地质学 地理 考古
作者
Hamed Amini Amirkolaee,Hossein Arefi
出处
期刊:Journal of Applied Remote Sensing [SPIE]
卷期号:13 (01): 1-1 被引量:9
标识
DOI:10.1117/1.jrs.13.016522
摘要

A convolutional neural network (CNN) architecture has been proposed for estimating the digital surface model (DSM) from a single airborne or spaceborne image, which is inherently an ambiguous and illposed problem. Deriving the three-dimensional information and reconstructing the geometry of a surface from a monocular image require a deep network that has the ability to extract the local and global characteristics of the surface. In order to address this challenging issue, a deep CNN with residual blocks is employed as a downsampling part of the network, and an upsampling procedure is presented for improving the output accuracy. Moreover, an approach is proposed for connecting the estimated DSM patches and generating a seamless continuous surface. In order to assess the proposed methodologies, scenarios are designed and implemented in various datasets. The final results show that the root mean square error (RMSE) of the proposed approach, when the training and testing images are selected from remote sensing images, is about 3.5 m. In addition, evaluating the capability of the proposed approach for depth estimation using the terrestrial images of outdoor scenes reports about 4 m for RMSE, which is better than the other methods in the literature and demonstrates the promising performance of the proposed approach.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
金子悠月完成签到,获得积分10
刚刚
bkagyin应助吞吞采纳,获得30
1秒前
2秒前
科目三应助麦克阿宇采纳,获得10
2秒前
3秒前
mouxq发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
祁小柯完成签到,获得积分10
6秒前
EliGolden发布了新的文献求助10
7秒前
万能图书馆应助无情的匪采纳,获得10
8秒前
8秒前
8秒前
9秒前
9秒前
希望天下0贩的0应助wsl采纳,获得10
9秒前
r日常发布了新的文献求助10
10秒前
和谐难破发布了新的文献求助10
11秒前
lhy发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
CipherSage应助哈哈哈采纳,获得10
12秒前
未若柳絮因风起完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
13秒前
Grayson完成签到,获得积分10
13秒前
细心柚子发布了新的文献求助10
14秒前
Chengcheng发布了新的文献求助10
14秒前
Owen应助月亮采纳,获得10
15秒前
15秒前
完美世界应助Kyoemji采纳,获得10
15秒前
15秒前
lelele发布了新的文献求助10
16秒前
刘平平安安完成签到,获得积分10
16秒前
互助棍哥完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
16秒前
欣慰铁身发布了新的文献求助10
16秒前
清风白鹭发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
Hmbb完成签到,获得积分10
19秒前
韩涵发布了新的文献求助10
21秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Effective Learning and Mental Wellbeing 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975922
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520226
关于积分的说明 11201711
捐赠科研通 3256720
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798423
邀请新用户注册赠送积分活动 877576
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806452