Hyperspectral and LiDAR Data Fusion and Classification
- Promovendus/a
- Zhao, Xudong
- Faculteit
- Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
- Vakgroep
- Vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking
- Curriculum
- Bachelor of Science in Information Engineering, Beijing Institute of Technology, China, 2016
- Academische graad
- Doctor in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen
- Taal proefschrift
- Engels
- Vertaling titel
- Hyperspectrale en LiDAR-gegevensfusie en -classificatie
- Promotor(en)
- prof. Wilfried Philips, vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking - prof. Wenzhi Liao, vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking
- Examencommissie
- voorzitter prof. Patrick De Baets (decaan) - prof. Sidharta Gautama (vakgroep Industriële Systemen en Productontwerp) - prof. Wenzhi Liao (vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking) - prof. Hiep Luong (vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking) - prof. Wouter Maes (vakgroep Plant en Gewas) - prof. Wilfried Philips (vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking) - prof. Paul Scheunders (Universiteit Antwerpen)
Korte beschrijving
Het onderzoek in dit proefschrift gaat over nieuw technieken voor het monitoren van landgebruik en landbedekking te monitoren door fusie van diverse remote sensing-modaliteiten. Hyperspectrale beeldtechnologie capteert bijvoorbeeld heel informatieve spectrale en ruimtelijke kenmerken, maar kan temperatuur, hoogte van het landschap en verstrooiing van licht niet volledig capteren. Door hyperspectrale beelden te combineren met Light Detection and Ranging (LiDAR) kan de analyse- en interpretatieprestatie worden verbeterd. Het proefschrift richt zich op drie specifieke uitdagingen: het omgaan met verschillen tussen datasets gecapteerd in diverse omstandigheden, het voorstellen van meer discriminerende kenmerken die training met weinig voorbeelden toelaten en het verhogen van de robuustheid bij cross-scène classificatie. Dit alles gebeurt met behulp van multisensor-extractie, augmentatie en adaptatiemethoden. Dit proefschrift draagt bij aan de ontwikkeling van adaptieve classificatoren en grootschalige aardobservatietaken. Bijvoorbeeld, bij het monitoren van een stad na een natuurramp kan een vergelijkbare stad worden gebruikt om de gevolgen van de ramp te beoordelen. De belangrijkste bijdragen van het proefschrift zijn onder meer de ontwikkeling van nieuwe multisensor-fusiestrategieën en -techniek betere beeldkenmerken, en strategieën voor aanpassing aan andere belichtingscondities. Het werk heeft geleid tot een drietal tijdschriftpublicaties.
Praktisch
- Datum
- Dinsdag 28 maart 2023, 16:00
- Locatie
- auditorium P Jozef Plateau, gelijkvloers, Jozef Plateaustraat 22, 9000 Gent
- Livestream
- Volg online
Meer info
- Contact
- doctoraat.ea@ugent.be