Semantische Segmentierung mit Deep Learning

Diese Forschungsarbeit befasst sich mit den vielf ltigen kologischen Herausforderungen, die mit der Urbanisierung verbunden sind, indem ein bertragbares UNET-Modell eingef hrt wird, das f r die pr zise Erkennung von Gr nfl chen in hochaufl senden Satellitenbildern entwickelt wurde. Der Datensatz, bestehend aus 72 Bildern, die von MBRSC-Satelliten ber Dubai aufgenommen und von der Roia Foundation kommentiert wurden, dient als Grundlage f r unsere Studie. Das Modell ist zwar in Dubai verwurzelt, l sst sich aber ber die regionalen Grenzen hinaus anpassen und bietet eine vielseitige L sung f r ein Spektrum globaler st dtischer Umweltprobleme. Neben der genauen Erkennung von Gr nfl chen bietet das UNET-Modell einen ganzheitlichen Ansatz zur Klassifizierung der st dtischen Bodenbedeckung.