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Coastal image interpretation using background knowledge and semantics

机译：使用背景知识和语义的海岸图像解释

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摘要

In this paper, we present a framework to model and to use knowledge provided by experts for remote sensing image interpretation of coastal area. The goal of this approach is to associate semantic to regions issued from the segmentation of an image. The idea is to start with a raw description of the knowledge given by the expert on the different thematic object classes present in the image. This knowledge is then decomposed and formalized to be usable during the classification process. A first interpretation of the image is computed through an ontology with spectral information about the classes. Then, a set of Knowledge Functions (KFs) are defined according to the description of the expert's knowledge. These KFs are then used to check the consistency of the spectral interpretation and to detect potentially mislabeled regions. The interpretation of these regions is revised in an iterative process to produce a more accurate final result. Experiments on remote sensing images of a coastal zone of Normandy, France are presented to show the relevance of the method.
机译：在本文中，我们提出了一个建模和使用专家提供的知识用于沿海地区遥感影像解释的框架。该方法的目标是将语义与从图像分割发出的区域相关联。这个想法是从对专家给出的关于图像中存在的不同主题对象类别的知识的原始描述开始的。然后，将这些知识分解并形式化，以便在分类过程中使用。通过具有关于类别的光谱信息的本体来计算图像的第一解释。然后，根据专家知识的描述定义一组知识功能（KF）。然后将这些KF用于检查光谱解释的一致性并检测可能被错误标记的区域。这些区域的解释将通过迭代过程进行修订，以产生更准确的最终结果。提出了法国诺曼底沿海地区的遥感图像实验，以证明该方法的相关性。

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