論文の概要: AI-driven Structure Detection and Information Extraction from Historical Cadastral Maps (Early 19th Century Franciscean Cadastre in the Province of Styria) and Current High-resolution Satellite and Aerial Imagery for Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07560v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 21:56:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 14:36:54.132179
• Title: AI-driven Structure Detection and Information Extraction from Historical Cadastral Maps (Early 19th Century Franciscean Cadastre in the Province of Styria) and Current High-resolution Satellite and Aerial Imagery for Remote Sensing
• Title（参考訳）: 歴史的カダストラマップ(19世紀頃のステュリア州フランシスセン・カダストレ)と現在の高解像度衛星とリモートセンシングのための空中画像からのAI駆動構造検出と情報抽出
• Authors: Wolfgang G\"oderle, Christian Macher, Katrin Mauthner, Oliver Pimas, Fabian Rampetsreiter
• Abstract要約: 私たちは、研究者や公共の利害関係者が、19世紀のフランシスセアン・キャダストル(Franciscean Cadastre)氏によって特徴付けられた建物を素早く特定できるブラウザベースのツールの実証者を紹介します。 このツールは、学者や仲間の研究者がステュリア地域の定住の歴史をよりよく理解するのを支援するだけでなく、公共行政や仲間の市民が地域の文化的遺産に関して、敏感な地域を素早く特定するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cadastres from the 19th century are a complex as well as rich source for historians and archaeologists, whose use presents them with great challenges. For archaeological and historical remote sensing, we have trained several Deep Learning models, CNNs as well as Vision Transformers, to extract large-scale data from this knowledge representation. We present the principle results of our work here and we present a the demonstrator of our browser-based tool that allows researchers and public stakeholders to quickly identify spots that featured buildings in the 19th century Franciscean Cadastre. The tool not only supports scholars and fellow researchers in building a better understanding of the settlement history of the region of Styria, it also helps public administration and fellow citizens to swiftly identify areas of heightened sensibility with regard to the cultural heritage of the region.
• Abstract（参考訳）: 19世紀のカダストレスは、歴史学者や考古学者にとって複雑で豊かな資料であり、その使用は大きな挑戦をもたらしている。 考古学的および歴史的リモートセンシングのために、我々は、この知識表現から大規模データを抽出するために、いくつかのディープラーニングモデル、cnnおよび視覚トランスフォーマーを訓練した。 本研究の原則的な成果をここに提示し,19世紀のフランシスコ会のカダストレにおいて,研究者や公共の利害関係者が建物の特徴を素早く特定できる,ブラウザベースのツールのデモスタレータを提示する。 このツールは、学者や仲間の研究者がステュリア地域の定住の歴史をよりよく理解するのを支援するだけでなく、公共行政や仲間の市民が地域の文化的遺産に関して、敏感な地域を素早く特定するのに役立つ。

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