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    Unsupervised learning framework for region-based damage assessment on xBD, a large satellite imagery.
    Mittal, Prahlada V. ; Bafna, Rishabh ; et al.
    In: Natural Hazards, Jg. 118 (2023-09-01), Heft 2, S. 1619-1643
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record at Springer (Volltext)
    Wie komme ich dran?
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    A Module for Enhancing Accuracy of Building Damage Detection by Fusing Features from Pre and Post Disaster Remote Sensing Images
    Fu, Xuanchao ; Kouyama, Toru ; et al.
    In: IGARSS 2023 - 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2023-07-16, S. 5746-5749
    Konferenz
    Wie komme ich dran?
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    One versus all: identifiability with a multi-hazard and multiclass building damage imagery dataset and a deep learning neural network
    Sodeinde, Olalekan R. ; Koch, Magaly ; et al.
    In: Natural Hazards, 2024-05-08, S. 1-30
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record at Springer (Volltext)
    Wie komme ich dran?
  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    BD-SKUNet: Selective-Kernel UNets for Building Damage Assessment in High-Resolution Satellite Images.
    Ahmadi, Seyed Ali ; Mohammadzadeh, Ali ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 16 (2024), Heft 1, S. 182-215
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    Wie komme ich dran?
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    SegDetector: A Deep Learning Model for Detecting Small and Overlapping Damaged Buildings in Satellite Images.
    Yu, Zhengbo ; Chen, Zhe ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 14 (2022-12-01), Heft 23, S. 6136-6158
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    Wie komme ich dran?
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    Damaged Building Detection with Improved Swin-Unet Model.
    Xu, Su ; He, Xiping ; et al.
    In: Wireless Communications & Mobile Computing, 2022-07-15, S. 1-10
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    Wie komme ich dran?
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    SiamixFormer: a fully-transformer Siamese network with temporal Fusion for accurate building detection and change detection in bi-temporal remote sensing images.
    Mohammadian, Amir ; Ghaderi, Foad
    In: International Journal of Remote Sensing, Jg. 44 (2023-06-15), Heft 12, S. 3660-3678
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    An efficient change detection method for disaster-affected buildings based on a lightweight residual block in high-resolution remote sensing images.
    Zhang, Yuping ; Yang, Guang ; et al.
    In: International Journal of Remote Sensing, Jg. 44 (2023-05-01), Heft 9, S. 2959-2981
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  9. Detailansicht für Treffer 9 öffnen
    A METHOD OF DISASTER-DAMAGED BUILDING SAMPLE LIBRARY CONSTRUCTION BASED ON TRANSFER LEARNING.
    Wang, Z. ; Zhang, F. ; et al.
    In: International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, Jg. XLVIII-3/W1 (2022-10-01), S. 65-71
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
    Wie komme ich dran?
  10. Detailansicht für Treffer 10 öffnen
    Post-disaster building damage assessment based on improved U-Net.
    Deng, Liwei ; Wang, Yue
    In: Scientific Reports, Jg. 12 (2022-09-23), Heft 1, S. 1-13
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
    View record at Springer (Volltext)
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    Wie komme ich dran?
  11. Detailansicht für Treffer 11 öffnen
    Building Damage Assessment Based on Siamese Hierarchical Transformer Framework.
    Da, Yifan ; Ji, Zhiyuan ; et al.
    In: Mathematics (2227-7390), Jg. 10 (2022-06-01), Heft 11, S. 1898-1920
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    Wie komme ich dran?
  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    BDANet: Multiscale Convolutional Neural Network With Cross-Directional Attention for Building Damage Assessment From Satellite Images.
    Shen, Yu ; Zhu, Sijie ; et al.
    In: IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing, Jg. 60 (2022), Heft 1, S. 1-14
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext
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    D2ANet: Difference-aware attention network for multi-level change detection from satellite imagery
    Mei, Jie ; Zheng, Yi-Bo ; et al.
    In: Computational Visual Media, Jg. 9 (2023-09-01), Heft 3, S. 563-579
    academicJournal
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    Machine learning remote sensing using the random forest classifier to detect the building damage caused by the Anak Krakatau Volcano tsunami
    Virtriana, Riantini ; Agung Budi Harto ; et al.
    In: Geomatics, Natural Hazards & Risk, Jg. 14 (2023-12-01), Heft 1, S. 28-51
    Online academicJournal
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  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    BSSNet: Building Subclass Segmentation From Satellite Images Using Boundary Guidance and Contrastive Learning
    Xie, H. ; Hu, X. ; et al.
    In: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Jg. 15 (2022), S. 7700-7711
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    MSFTrans: a multi-task frequency-spatial learning transformer for building extraction from high spatial resolution remote sensing images
    Yu, Bo ; Chen, Fang ; et al.
    In: GIScience & Remote Sensing, Jg. 59 (2022-12-01), Heft 1, S. 1978-1996
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record in DOAJ (Volltext)
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    Transferability of Convolutional Neural Network Models for Identifying Damaged Buildings Due to Earthquake.
    Yang, Wanting ; Zhang, Xianfeng ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 13 (2021-02-01), Heft 3, S. 504-504
    Online academicJournal
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    Volltext (PDF)
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  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    A novel attention-based deep learning method for post-disaster building damage classification.
    Liu, Chang ; Sepasgozar, Samad M.E. ; et al.
    In: Expert Systems with Applications, Jg. 202 (2022-09-15), S. N.PAG
    academicJournal
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  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    Building Damage Detection Using U-Net with Attention Mechanism from Pre- and Post-Disaster Remote Sensing Datasets.
    Wu, Chuyi ; Zhang, Feng ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 13 (2021-03-01), Heft 5, S. 905-905
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    Multi-Hazard and Spatial Transferability of a CNN for Automated Building Damage Assessment.
    Valentijn, Tinka ; Margutti, Jacopo ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 12 (2020-09-01), Heft 17, S. 2839-2839
    Online academicJournal
    Zugriff:
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