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Contextual Patterns Discovery in Post Disaster Evolution of 2011 Japan Tsunami Using TSX Products

Faur, Daniela und Espinoza-Molina, Daniela und Datcu, Mihai (2013) Contextual Patterns Discovery in Post Disaster Evolution of 2011 Japan Tsunami Using TSX Products. In: Proceeding of 5th TerraSAR-X / 4th TanDEM-X Science Team Meeting. 5th TerraSAR-X Science Team Meeting, 2013-06-10 - 2013-06-14, Oberpfaffenhofen, Germany.

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Offizielle URL: http://terrasar-x.dlr.de/pdfs/program_2013_TSX-TDX.pdf

Kurzfassung

This poster proposes a post disaster evaluation of the damages produced by the tsunami in the Tohuku-oki region considering knowledge discovery from TerraSAR-X (TSX) products, by mapping extracted primitive features into semantic classes, thus assuring an interactive technique for productive information mining. Knowledge discovery from Earth Observation images implies mapping low level descriptors (primitive features) extracted from the image into semantic classes in order to provide an interactive method for effective image information mining. In the frame of information theory a communication channel is considered between remote sensing imagery and the user who receives existing information in the data sources, coded as image semantic content. This channel has three components - Data Source Model Generation, Query and Data Mining. Data Source Model Generation uses image content analysis to generate a set of scene’s content descriptors. Further, the Query component involves the user and performs an image retrieval based on image content as query parameter. The query component relies on the Support Vector Machine classifier which is able to group descriptors into relevant semantic classes. The classifier supports rapid mapping scenarios and interactive mapping. The envisaged data mining process includes three stages: data annotation, data query and quantitative analysis of the results.The Data annotations step considers dataset description, data preparation and data classification in order to perform user annotations. Some query examples considering several scenarios include: Assessment of the transportation infrastructures, highrisk of broken roads caused by damaged bridges, debris detection, assessment of aquaculture areas, and possible energy loss due to the damaged high voltages poles or assessment of agriculture areas, damaged crops and estimation of losses.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/88796/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Contextual Patterns Discovery in Post Disaster Evolution of 2011 Japan Tsunami Using TSX Products
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Faur, DanielaUniversity Politehnica BucharestNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Espinoza-Molina, Danieladaniela.espinozamolina (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, MihaiMihai.Datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juni 2013
Erschienen in:Proceeding of 5th TerraSAR-X / 4th TanDEM-X Science Team Meeting
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
NICHT SPEZIFIZIERTDFDNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Post disaster evaluation, tsunami Japan, TSX products
Veranstaltungstitel:5th TerraSAR-X Science Team Meeting
Veranstaltungsort:Oberpfaffenhofen, Germany
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:10 Juni 2013
Veranstaltungsende:14 Juni 2013
Veranstalter :DFD
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von:UNGÜLTIGER BENUTZER
Hinterlegt am:11 Apr 2014 13:57
Letzte Änderung:24 Apr 2024 19:54

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