Remote Sensing for Urban Planning

Sébastien Gadal

Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Remote Sensing for Urban Planning

(1, 2, 3)

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Sébastien Gadal

Fonction : Auteur
PersonId : 9394
IdHAL : sebastien-gadal
ORCID : 0000-0002-6472-9955
IdRef : 059908173

Aix Marseille Université

Études des Structures, des Processus d’Adaptation et des Changements de l’Espace

North-Eastern Federal University

Résumé

The lecture note presents the last advances in the use of remote sensing for urban planning.

Mots clés

Remote Sensing Urban Planning Hyperspectral imagery High Temporal Spatial Urban Monitoring Very High Spatial Resolution Machine Learning Deep Learning Artificial Intelligence Man-Made Object Databases Natural Object Databases Predictive Modelling Urban simulation Land Use Conflitcts Risk Exposure Modelling

Domaines

Traitement des images [eess.IV] Modélisation et simulation Environnement et Société Géographie Méthodes et statistiques

Fichier sous embargo

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Année		Mois		Jours

Avant la publication
jeudi 27 mars 2025

Sébastien GADAL : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://amu.hal.science/hal-03183746

Soumis le : lundi 27 mars 2023-17:20:33

Dernière modification le : lundi 2 septembre 2024-15:11:25

Archivage à long terme le : mercredi 28 juin 2023-20:17:34

Dates et versions

hal-03183746 , version 1 (27-03-2023)

Identifiants

HAL Id : hal-03183746 , version 1

Citer

Sébastien Gadal. Remote Sensing for Urban Planning. Virtual Global Faculty Week 2021, Kaunas University of Technology, Mar 2021, Kaunas University of Technology, Lithuania. ⟨hal-03183746⟩

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