Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Retrieval of Remotely Sensed Images using Multimodal Approach. Content based image retrieval

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Kiran Bhandari
ISBN: 9786205517833
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 144
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 40228 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 756501
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: With advances in space-borne imaging sensor technology, the potential for building geospatial databases has increased immensely; yet extracting target information from the high resolution remotely sensed images still poses a challenging problem. Many satellites have been launched to analyse different terrain regions such as deserts, coastal areas, metro’s, vegetation, to carry out geological surveys for environmental monitoring, disaster forecasting etc. These satellites acquire a large number of images everyday leading to an exponential increase in the database containing unstructured and unorganized satellite images. Hence there is imminent need to develop a robust system to retrieve a set of images from this unstructured database that will meet the user’s requirement. Conventional query processing systems are based on matching keywords such as time of acquisition, geographic locations, sensor types, etc. The standard dataset which is available on www.earthexplore.nasa.us.gov.in/images containing 1000 images is used to carry out the research. A detailed comparative analysis of retrieved results in accuracy, precision, recall and F-measure is carried out in each phase of the work.
Ключевые слова: High resolution satellite images, Image Segmentation and Classification, Multi-resolution Analysis, Enhanced Local Tetra Pattern, Modified Block Truncation Coding Relevance Feedback.