Semantische Segmentierung mit Deep Learning

Diese Forschungsarbeit befasst sich mit den vielfältigen ökologischen Herausforderungen, die mit der Urbanisierung verbunden sind, indem ein übertragbares UNET-Modell eingeführt wird, das für die präzise Erkennung von Grünflächen in hochauflösenden Satellitenbildern entwickelt wurde. Der Datensatz, bestehend aus 72 Bildern, die von MBRSC-Satelliten über Dubai aufgenommen und von der Roia Foundation kommentiert wurden, dient als Grundlage für unsere Studie. Das Modell ist zwar in Dubai verwurzelt, lässt sich aber über die regionalen Grenzen hinaus anpassen und bietet eine vielseitige Lösung für ein Spektrum globaler städtischer Umweltprobleme. Neben der genauen Erkennung von Grünflächen bietet das UNET-Modell einen ganzheitlichen Ansatz zur Klassifizierung der städtischen Bodenbedeckung.