Urban Change Monitoring with Neural Networks and Deep-Temporal Remote Sensing Data – Georg Zitzlsberger
Georg Zitzlsberger
Doctoral thesis
Urban Change Monitoring with Neural Networks and Deep-Temporal Remote Sensing Data
Urban Change Monitoring with Neural Networks and Deep-Temporal Remote Sensing Data
Abstract:
Remote sensing driven urban change detection and monitoring has been studied for over five decades. It is applied widely for understanding socio-economic impacts, identifying new settlements, or analyzing trends of urban sprawl. Many methods have evolved to detect such man-made changes and, with the recent advent of Deep Neural Networks (DNNs), have led to a rapid growth of approaches in the past years …moreAbstract:
Remote sensing driven urban change detection and monitoring has been studied for over five decades. It is applied widely for understanding socio-economic impacts, identifying new settlements, or analyzing trends of urban sprawl. Many methods have evolved to detect such man-made changes and, with the recent advent of Deep Neural Networks (DNNs), have led to a rapid growth of approaches in the past years …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 15. 9. 2023
Identifier:
http://hdl.handle.net/10084/152043
Thesis defence
- Date of defence: 4. 12. 2023
- Supervisor: Jan Martinovič
- Reader: Jiří Dvorský, Přemysl Štych, Giacomo Boracchi
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
ZITZLSBERGER, Georg. \textit{Urban Change Monitoring with Neural Networks and Deep-Temporal Remote Sensing Data}. Online. Doctoral theses, Dissertations. Ostrava: VŠB - Technical University of Ostrava, Univerzitní studijní programy. 2023. Available from: https://theses.cz/id/bu8e7d/.
Full text of thesis
Accessibility: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: VŠB – Technická univerzita OstravaVSB – Technical University of Ostrava
Univerzitní studijní programyDoctoral programme / field:
Výpočetní vědy / Výpočetní vědy
Theses on a related topic
-
NSE Stock market prediction using Deep Recurrent Neural Network and comparison with ARIMA
Adithyan C Pankajakshan -
Detection of IoT Cyberattacks in Smart Cities using Deep Neural Networks
Zeru Kifle Kebede