DSpace - Tor Vergata >
Facoltà di Ingegneria >
Tesi di dottorato in ingegneria >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/2108/1239

Title: Novel neural network-based algorithms for urban classification and change detection from satellite imagery
Authors: Solimini, Domenico
Emery, William J.
Pacifici, Fabio
Keywords: neural networks
very high resolution satellite imagery
urban classification
urban change detection
data fusion
active learning
data mining
Issue Date: 29-Mar-2010
Abstract: L`attività umana sta cambiando radicalmente l`ecosistema ambientale, unito anche alla rapida espansione demografica dei sistemi urbani. Benche` queste aree rappresentano solo una minima frazione della Terra, il loro impatto sulla richiesta di energia, cibo, acqua e materiali primi, e` enorme. Per cui, una informazione accurata e tempestiva risulta essere essenziale per gli enti di protezione civile in caso, ad esempio, di catastrofi ambientali. Negli ultimi anni il forte sviluppo di sistemi satellitari, sia dal punto di vista della risoluzione spaziale che di quella radiometrica e temporale, ha permesso una sempre piu` accurato monitoraggio della Terra, sia con sistemi ottici che con quelli RADAR. Ad ogni modo, una piu` alta risoluzione (sia spaziale, che spettrale o temporale) presenta tanti vantaggi e miglioramenti quanti svantaggi e limitazioni. In questa tesi sono discussi in dettaglio i diversi aspetti e tecniche per la classificazione e monitoraggio dei cambiamenti di aree urb...
Description: 22. ciclo
URI: http://hdl.handle.net/2108/1239
Appears in Collections:Tesi di dottorato in ingegneria

Files in This Item:

File Description SizeFormat
Pacifici_PhD_Thesis.pdf14912KbAdobe PDFView/Open

Show full item record

All items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved.