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Auteur Yimin Luo |
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A CNN-based subpixel level DSM generation approach via single image super-resolution / Yongjun Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)
[article]
Titre : A CNN-based subpixel level DSM generation approach via single image super-resolution Type de document : Article/Communication Auteurs : Yongjun Zhang, Auteur ; Zhi Zheng, Auteur ; Yimin Luo, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 765 - 775 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] limite de résolution radiométrique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] précision infrapixellaire
[Termes IGN] reconstruction d'imageRésumé : (Auteur) Previous work for subpixel level Digital Surface Model (DSM) generation mainly focused on data fusion techniques, which are extremely limited by the difficulty of multisource data acquisition. Although several DSM super resolution (SR) methods have been developed to ease the problem, a new issue that plenty of DSM samples are needed to train the model is raised. Therefore, considering the original images have vital influence on its DSM's accuracy, we address the problem by directly improving images resolution. Several SR models are refined and brought into the traditional DSM generation process as an image quality improvement stage to construct an easy but effective workflow for subpixel level DSM generation. Experiments verified the validity and significance of bringing SR technology into this kind of application. Statistical analysis also confirmed that a subpixel level DSM with higher fidelity can be obtained more easily compared to directly DSM interpolation. Numéro de notice : A2019-524 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.10.765 Date de publication en ligne : 01/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.10.765 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93997
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 10 (October 2019) . - pp 765 - 775[article]Exemplaires(1)
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