Abruf von Fernerkundungsbildern mit Hilfe eines multimodalen Ansatzes
Inhaltsbasierte Bildabfrage
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Mit den Fortschritten in der weltraumgestützten Bildsensorik hat sich das Potenzial für den Aufbau von Geodatenbanken immens erhöht; dennoch stellt die Extraktion von Zielinformationen aus den hochauflösenden Fernerkundungsbildern nach wie vor eine große Herausforderung dar. Viele Satelliten wurden gestartet, um verschiedene Geländebereiche wie Wüsten, Küstengebiete, U-Bahnen, Vegetation, geologische Untersuchungen für die Umweltüberwachung, Katastrophenvorhersagen usw. zu analysieren. Diese Satelliten nehmen täglich eine große Anzahl von Bildern auf, was zu einer exponentiellen Zu...
Mit den Fortschritten in der weltraumgestützten Bildsensorik hat sich das Potenzial für den Aufbau von Geodatenbanken immens erhöht; dennoch stellt die Extraktion von Zielinformationen aus den hochauflösenden Fernerkundungsbildern nach wie vor eine große Herausforderung dar. Viele Satelliten wurden gestartet, um verschiedene Geländebereiche wie Wüsten, Küstengebiete, U-Bahnen, Vegetation, geologische Untersuchungen für die Umweltüberwachung, Katastrophenvorhersagen usw. zu analysieren. Diese Satelliten nehmen täglich eine große Anzahl von Bildern auf, was zu einer exponentiellen Zunahme der Datenbank mit unstrukturierten und ungeordneten Satellitenbildern führt. Daher besteht die dringende Notwendigkeit, ein robustes System zu entwickeln, das eine Reihe von Bildern aus dieser unstrukturierten Datenbank abruft, die den Anforderungen des Benutzers entsprechen. Herkömmliche Abfrageverarbeitungssysteme basieren auf übereinstimmenden Schlüsselwörtern wie Aufnahmezeitpunkt, geografischer Standort, Sensortyp usw. Für die Forschung wird der Standarddatensatz verwendet, der auf www.earthexplore.nasa.us.gov.in/images verfügbar ist und 1000 Bilder enthält. In jeder Phase der Arbeit wird eine detaillierte vergleichende Analyse der abgerufenen Ergebnisse in Bezug auf Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F-Maß durchgeführt.
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