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Segmentazione semantica con l'apprendimento profondo

Om Segmentazione semantica con l'apprendimento profondo

Questa ricerca affronta le molteplici sfide ambientali legate all'urbanizzazione introducendo un modello UNET trasferibile progettato per il rilevamento preciso del verde nelle immagini satellitari ad alta risoluzione. Il set di dati, costituito da 72 immagini catturate sopra Dubai dai satelliti MBRSC e annotate dalla Fondazione Roia, serve come base del nostro studio. Pur essendo radicato a Dubai, l'adattabilità del modello si estende oltre i confini regionali, offrendo una soluzione versatile a uno spettro di sfide ambientali urbane globali. Oltre a un accurato rilevamento del verde, il modello UNET fornisce un approccio olistico alla classificazione della copertura del suolo urbano.

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  • Språk:
  • Italiensk
  • ISBN:
  • 9786207263097
  • Bindende:
  • Paperback
  • Utgitt:
  • 19. mars 2024
  • Dimensjoner:
  • 152x229x3 mm.
  • Vekt:
  • 91 g.
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Beskrivelse av Segmentazione semantica con l'apprendimento profondo

Questa ricerca affronta le molteplici sfide ambientali legate all'urbanizzazione introducendo un modello UNET trasferibile progettato per il rilevamento preciso del verde nelle immagini satellitari ad alta risoluzione. Il set di dati, costituito da 72 immagini catturate sopra Dubai dai satelliti MBRSC e annotate dalla Fondazione Roia, serve come base del nostro studio. Pur essendo radicato a Dubai, l'adattabilità del modello si estende oltre i confini regionali, offrendo una soluzione versatile a uno spettro di sfide ambientali urbane globali. Oltre a un accurato rilevamento del verde, il modello UNET fornisce un approccio olistico alla classificazione della copertura del suolo urbano.

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