Lehrstuhl für Methodik der Fernerkundung

In Zusammenarbeit mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt

Forschungsschwerpunkte

  • Satelliten- und flugzeuggestützte Erdbeobachtung
  • SAR und SAR Interferometrie,
  • Hochauflösende Bildinterpretation
  • Hyperspektral Erdbeobachtung
  • Schätztheorie
  • Sparse Reconstruction und Compressive Sensing
  • 3D Rekonstruktion
  • 4D Bewegungsdetektion
  • Datenfusion
  • Computer Vision
  • Machine Learning
  • Deep Learning

Aktuelle Veröffentlichungen

  • Aigner, Sandra; Körner, Marco: The Importance of Loss Functions for Increasing the Generalization Abilities of a Deep Learning-Based Next Frame Prediction Model for Traffic Scenes. Machine Learning and Knowledge Extraction 2 (2), 2020, 78-98 mehr…
  • Kraft, Basil; Jung, Martin; Körner, Marco; Reichstein, Markus: HYBRID MODELING: FUSION OF A DEEP LEARNING APPROACH AND A PHYSICS-BASED MODEL FOR GLOBAL HYDROLOGICAL MODELING. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B2-2020, 2020, 1537-1544 mehr…
  • Ali Khan, Saqib; Shi, Yilei; Shahzad, Muhammad; Xiang Zhu, Xiao: FGCN: Deep Feature-based Graph Convolutional Network for Semantic Segmentation of Urban 3D Point Clouds. 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), IEEE, 2020 mehr…
  • Gisinger, C.; Eineder, M.; Brcic, R.; Balss, U.; Gruber, T.; Oikonomidou, X.; Heinze, M.: First Experiences with Active C-Band Radar Reflectors and Sentinel-1. IGARSS 2020 - 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IEEE, 2020 mehr…
  • Shi, Yilei; Bamler, Richard; Wang, Yuanyuan; Zhu, Xiao Xiang: Generation of Large-Scale High Quality 3-D Urban Models*Note: Sub-titles are not captured in Xplore and should not be used. 2020 IEEE Radar Conference (RadarConf20), IEEE, 2020 mehr…