Toward an automatic solution for updating building databases using space-borne stereo imaging

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RegGAN: An End-to-End Network for Building Footprint Generation with Boundary Regularization

Accurate and reliable building footprint maps are of great interest in many applications, e.g., urban monitoring, 3D building modeling, and geographical database updating. When compared to traditional methods, the deep-learning-based semantic segmentation networks have largely boosted the performance of building footprint generation. However, they still are not capable of delineating structured building footprints. Most existing studies dealing with this issue are based on two steps, which regularize building boundaries after the semantic segmentation networks are implemented, making the whole pipeline inefficient. To address this, we propose an end-to-end network for the building footprint generation with boundary regularization, which is termed RegGAN. Our method is based on a generative adversarial network (GAN). Specifically, a multiscale discriminator is proposed to distinguish the input between false and true, and a generator is utilized to learn from the discriminator’s response to generate more realistic building footprints. We propose to incorporate regularized loss in the objective function of RegGAN, in order to further enhance sharp building boundaries. The proposed method is evaluated on two datasets with varying spatial resolutions: the INRIA dataset (30 cm/pixel) and the ISPRS dataset (5 cm/pixel). Experimental results show that RegGAN is able to well preserve regular shapes and sharp building boundaries, which outperforms other competitors

Spatial finance:practical and theoretical contributions to financial analysis

We introduce and define a new concept, ‘Spatial Finance’, as the integration of geospatial data and analysis into financial theory and practice, and describe how developments in earth observation, particularly as the result of new satellite constellations, combined with new artificial intelligence methods and cloud computing, create a plethora of potential applications for Spatial Finance. We argue that Spatial Finance will become a core future competency for financial analysis, and this will have significant implications for information markets, risk modelling and management, valuation modelling, and the identification of investment opportunities. The paper reviews the characteristics of geospatial data and related technology developments, some current and future applications of Spatial Finance, and its potential impact on financial theory and practice

Applications des techniques d'apprentissage profond aux images satellites THR pour l'aide au recensement de population en Afrique

La connaissance de la donnée démographique est une information précieuse pour les initiatives de planification. Généralement, ce sont les opérations de recensement, d’enquête et de projection démographique qui permettent de disposer de cette information. Ces opérations, dans certains pays en développement, posent divers défis d’ordre économique et logistique, privant ainsi les autorités d'informations précises et à jour sur leur population. Dans le souci d’apporter des approches de solution à cette situation, notre étude évalue une méthode d’estimation de population basée sur la détection de géo-objets résidentiels (maisons) sur des images satellites THR à l’aide de réseau de neurones convolutifs (CNN). L’approche s’appliquerait à des pays où un recensement complet est difficile à réaliser pour des raisons de moyens ou d’instabilité politique. Ainsi, une image satellite THR de 2008 du Soudan est annotée selon 07 classes de bâtis pour construire un ensemble de données qui a servi à entrainer un modèle de détection d’objets : Faster R-CNN, par Transfert Learning. Le modèle a obtenu une précision moyenne (mAP) de 79 % en entrainement et 99 % en validation. Ce modèle a été ensuite utilisé par fine tuning pour détecter les mêmes classes de bâtis sur des images de 2021. Un lien entre les géo-objets résidentiels et la taille de population a été établi en utilisant les données de population de 2008 et les données terrain disponibles. Ceci a permis une caractérisation de la population actuelle et devra aider à la préparation du recensement de 2023. Des limites de cette approche ont été soulevées. En autre, il pourra être utilisé pour améliorer le cadre de la collecte de données de population dans les pays en développement

Automatic Extraction of Tall Buildings from Off-Nadir High Resolution Satellite Images Using Model-Based Approach

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 건설환경공학부, 2015. 2. 김용일.최근 다양한 고해상도 지구관측위성이 발사 되고, 고해상도 위성영상의 상업적인 보급이 활발해 짐에 따라 이를 이용한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 특히 1m 이하의 높은 공간해상도는 지상에 위치한 건물, 도로, 차량 등 다양한 물체에 관한 정보를 제공하고 있으며, 영상으로부터 건물의 2차원 정보를 추출하는 연구는 도시 모니터링, 재난관리 등의 분야에 사용될 수 있어 필요성이 대두되고 있다. 그러나 건물 추출 정확도에 영향을 미치는 요소가 다양하여 대다수의 건물 추출 연구가 연직영상을 사용한 저층 건물 추출에 제한되어 있다. 이러한 기존 연구를 이용하여 비연직 방향으로 촬영된 고층건물을 추출하는 데는 한계가 따르며, 이는 다양한 제원의 영상을 이용하여 다양한 높이의 건물을 추출하는데 어려움이 존재하게 만든다. 따라서 본 연구는 비연직 영상에서 고층건물의 상단을 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안하여 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 제안하는 알고리즘은 고층건물 영역 자동 추출과 고층건물 상단 추출의 두 단계로 구분된다. 건물영역 자동 탐지 과정에서는 Otsu 기법과 영역확장 기법을 사용하여 그림자 영상과 건물 영역을 자동으로 추출한다. 추출된 두 영역과 영상의 메타데이터, 에지 정보를 이용하여 고층건물 상단의 선을 실제 건물 선에 최적화시킨 후, 건물의 구조적 특징과 영역적인 특징을 반영한 모델 기반 기법을 통해 고층건물 상단영역을 자동으로 완성하였다. 제안 방법을 주거지구와 업무지구의 IKONOS-2, QuickBird-2 영상에 적용하여 알고리즘의 우수성을 검증하였다. 화소 및 객체 기반의 정확도 분석 결과, 모든 경우에 대하여 사용자 정확도는 0.87, 생산자 정확도는 0.79, 그리고 F 측정치는 0.83 이상으로 나타나 영상의 종류와 실험 지역의 속성과 무관하게 알고리즘이 유용함을 보여주었다. 또한 객체 기반의 평균 F 측정치는 0.89로 나타났으며, 이는 기존 건물 추출 연구와 비교하여 비슷하거나 높았다. 본 연구에서는 흑백의 단영상만을 사용하여 다중 분광 영상이나 부가 데이터를 사용하는 기존의 연구에 비해 비용 효율적인 기법을 제안한다. 비연직 영상에서 고층건물의 상단을 다른 면과 구분하는 자동화된 방법을 제안하여 기존 건물 추출의 한계를 극복하고 고해상도 영상으로부터 고층건물의 정보를 추출할 수 있는 방안을 제시하였다. 기법의 우수성을 바탕으로, 제안 기법은 다양한 도시 지역의 고층건물 상단을 추출하는 연구에 적용될 수 있을 뿐만 아니라 건물 상단 간의 매칭을 통한 3차원 건물 모델 생성, 도시건물변화탐지 등의 분야에 적용될 수 있다. 이는 추출될 수 있는 건물 정보를 다양화하여 영상을 이용한 건물 추출 분야가 더욱 발전할 수 있는 기반을 제공한다.1. 서론 1 1.1 연구 배경 및 동기 1 1.2 연구동향 2 1.3 연구의 목적 및 범위 7 2. 고층건물 영역 자동 추출 11 2.1 영상 전처리 12 2.2 Otsu 기법을 이용한 건물 그림자 영역 추출 15 2.3 영역확장 기법을 이용한 건물 영역 추출 16 2.3.1 영역확장 기법을 위한 초기 시드 추출 16 2.3.2 고층건물 영역 중첩 및 오추출 제거 18 3. 고층건물 상단 추출 21 3.1 고층건물 상단 선 추출 23 3.1.1 LSD를 이용한 영상 내 초기 건물 영역 선 추출 23 3.1.2 고층건물 상단 영역 선 추출 25 3.2 고층건물 상단 선 최적화 32 3.3 고층건물 상단 영역 추출 36 3.3.1 수직관계를 이용한 건물 상단 영역 추출 36 3.3.2 평행관계를 이용한 건물 상단 영역 추출 39 3.3.3 추출된 건물 상단 영역 통합 및 최적화 43 4. 실험 및 적용 47 4.1 실험 지역 및 자료 47 4.2 실험 결과 48 4.2.1 고층건물 영역 자동 추출 결과 48 4.2.2 고층건물 상단 추출 결과 53 4.2.2.1 고층건물 상단 선 추출 및 최적화 결과 53 4.2.2.2 고층건물 상단 영역 추출 결과 59 5. 결론 71 6. 참고문헌 74Maste