• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>International Geoscience and Remote Sensing Symposium >Visual data mining applied on earth observation datasets
【24h】

Visual data mining applied on earth observation datasets

机译：视觉数据挖掘应用于地球观测数据集

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In the quest of developing more accurate methodologies for Earth Observation (EO) image retrieval, visualization and information content exploration, a deep understanding of the data being analyzed is needed. In this paper we propose a simple but efficient visual data mining methodology that can be used for these tasks. Our solution consists in a patch-based feature extraction to derive image features and the projection of the achieved high dimensional feature space in a 3D space using dimensionality reduction methods. Gabor, Spectral Histogram and Bag-of-Words descriptors are the features assigned to represent the content of the data while PCA and t-SNE are the methods designed to achieve the 3D representation. The quality of information provided by the 3D visualization of the data depends on the extracted features. Therefore, a Sentinel-2 scene with various thematic classes is used for feature extraction and classification, to prove the performance of the selected descriptors.
机译：为了开发更精确的地球观测（EO）图像检索，可视化和信息内容探索方法，需要对正在分析的数据有深入的了解。在本文中，我们提出了一种简单但有效的可视数据挖掘方法，可以将其用于这些任务。我们的解决方案包括基于补丁的特征提取，以使用降维方法在3D空间中导出图像特征和获得的高维特征空间的投影。 Gabor，频谱直方图和单词袋描述符是分配用来表示数据内容的功能，而PCA和t-SNE是用来实现3D表示的方法。数据的3D可视化提供的信息质量取决于提取的特征。因此，具有各种主题类别的Sentinel-2场景用于特征提取和分类，以证明所选描述符的性能。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号