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Immersive Visual Information Mining for Exploring the Content of EO Archives

Babaee, Mohammadreza und Bahmanyar, Reza und Rigoll, Gerald und Datcu, Mihai (2013) Immersive Visual Information Mining for Exploring the Content of EO Archives. In: Big Data from Space - Abstract-Book, Seite 30. ESA. Big Data from Space, 2013-06-05 - 2013-06-06, Frascati, Italy.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Offizielle URL: http://congrexprojects.com/docs/default-source/13c10_docs/13c10_event_report.pdf?sfvrsn=2

Kurzfassung

The amount of collected earth observation data is increasing intensively in order of several Terabytes of data a day. Simultaneously, new trends for exploration and information retrieval are highly demanded. Because recent proposed methods to explore EO data are based on the Image Information Mining IIM approach in which image features extraction, data reduction and labelling are the main steps, developing a new process chain, mainly based on human interaction, might be a promising solution. More precisely, human interacts with features in order to have an active learning system. The focus of this article is based on Immersive Visual Information Mining in which features/images are visualized and modified in an interactive immersive 3-D virtual environment (namely, CAVE) in order to change the learning process and eventually improve its performance. As the first step, the contents of images are extracted and represented by feature descriptors. A library of specific descriptors for multispectral and SAR is used: it comprises spectral-SIFT, spectral-WLD, color-histogram, color-SIFT and color-WLD. Thus, the whole archive is represented in the n-dimensional space of the extracted features, each patch being a point. In optical EO images, color-histogram can be extracted by concatenating the local histograms of colors for the three, RGB, channels. To build the two latter feature descriptors (color-SIFT and color-WLD) the spectral descriptors are applied individually to each color channel, and then they are concatenated to generate the final feature vectors. Each particular feature descriptor represents a particular aspect of the images.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/88972/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Immersive Visual Information Mining for Exploring the Content of EO Archives
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Babaee, MohammadrezaTU MunichNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bahmanyar, Rezareza.bahmanyar (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rigoll, GeraldTU MunichNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, Mihaimihai.datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2013
Erschienen in:Big Data from Space - Abstract-Book
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seite 30
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
NICHT SPEZIFIZIERTESANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:ESA
Status:veröffentlicht
Stichwörter:EO Archives
Veranstaltungstitel:Big Data from Space
Veranstaltungsort:Frascati, Italy
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:5 Juni 2013
Veranstaltungsende:6 Juni 2013
Veranstalter :ESA
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:20 Mai 2014 12:40
Letzte Änderung:24 Apr 2024 19:54

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