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Knowledge-driven image mining system for Big Earth Observation data fusion: GIS maps inclusion in active learning stage

Alonso, Kevin und Datcu, Mihai (2014) Knowledge-driven image mining system for Big Earth Observation data fusion: GIS maps inclusion in active learning stage. In: Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2014, Seiten 3538-3541. IEEE Xplore. IGARSS 2014, 13.-18. Juli 2014, Quebec City, Canada. doi: 10.1109/IGARSS.2014.6947246.

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Offizielle URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6947246

Kurzfassung

In this paper, we present an accelerated knowledge-driven content-based information mining system for Big Earth Observation data fusion. The tool combines, at pixel level, the unsupervised clustering results of different number of features. The features, extracted from different EO raster image types and from existing GIS vector maps, are combined, in form of a BoW, with a user given semantic concepts in order to calculate the posterior probability that allows the final search. The inclusion of GIS data during the active learning, based on Bayesian networks, accelerate the definition processes of semantic labels and retrieve the related images with only a few user interactions. The inclusion of GIS data in conjunction with the recently introduced search algorithm have as a result a system which greatly optimizes the computational costs and over performs existing similar systems in various orders of magnitude.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/94386/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Knowledge-driven image mining system for Big Earth Observation data fusion: GIS maps inclusion in active learning stage
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Alonso, Kevinkevin.alonso (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, Mihaimihai.datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2014
Erschienen in:Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2014
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IGARSS.2014.6947246
Seitenbereich:Seiten 3538-3541
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
NICHT SPEZIFIZIERTIEEENICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:IEEE Xplore
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Active Learning, Bag of Words, Bayesian Networks, Big data, Data Fusion, GIS, Image Mining
Veranstaltungstitel:IGARSS 2014
Veranstaltungsort:Quebec City, Canada
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:13.-18. Juli 2014
Veranstalter :IEEE
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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:08 Jan 2015 16:41
Letzte Änderung:08 Jan 2015 16:41

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