Strukturerkennung und -validierung für probabilistisches Information-Mining von Fernerkundungsdaten

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Dieses Teilprojekt beschäftigt sich mit der Entwicklung und Anwendung von Strukturerkennungs- und Strukturvalidierungsverfahren im Hinblick auf Data-Mining im Fernerkundungsbereich. Ziel ist es, moderne Methoden der Mustererkennung im besonderen Anwendungsfeld der Fernerkundung nutzbar zu machen und gleichzeitig Strategien vorzuschlagen, mit denen die Qualität ihrer Ergebnisse optimiert werden kann. Auf der Methodenseite sind Verfahren vorgesehen, die aus einer großen Menge unstrukturierter Fernerkundungsdaten entweder durch selbständige Gruppierung der Daten oder aber mit vergleichsweise wenigen Vorgaben Struktur inferieren können. Unter Gruppierung von Daten fällt hier z. B. die Segmentierung von SAR Bildern oder die Strukturierung von Bilddatenbanken. Auf der Validierungsseite werden diese Methoden durch automatische Kontrollmechanismen ergänzt, welche die Komplexität der lernbaren Funktionen in nicht-heuristischer Weise von der Datenlage abhängig machen. Den Ausgangspunkt bilden hier Sätze der statistischen Lerntheorie, die es ermöglichen, die mögliche Genauigkeit von Algorithmen zur Strukturvorhersage abzuschätzen und ihr Lernverhalten entsprechend parametrisch zu korrigieren. Sie werden durch Konzepte unterstützt, bei denen die Ergebnisse eines mehrfach probalistisch wiederholten Lernens miteinander verrechnet und geeignet zu einem Gesamtergebnis kombiniert werden, was die Robustheit der Algorithmen deutlich erhöht. Darüber hinaus ist die Entwicklung von Strategien vorgesehen, um eine interaktive Kontrolle des Benutzers zu ermöglichen, durch die in einer wechselseitigen Abfolge aus Strukturvorhersage und Strukturbewertung ein iterativer Lernprozeß mit aus Anwendersicht zufriedenstellenden Resultaten umgesetzt werden kann. Ziel eines solchen interaktiven Prozesses ist die Berücksichtigung und Formalisierung von intuitivem Wissen, das der Anwender normalerweise nicht durch einfache Regeln spezifizieren kann. Es wird erwartet, daß die gewonnen Erkenntnisse in der Domäne Fernerkundung sich gleichfalls auf andere Mining-Szenarien übertragen lassen. D. h. es werden sowohl auf der Mustererkennungsseite neue Strukturerkennungs- und Validierungsmethoden entwickelt, als auch das Zusammenspiel Strukturextraktion, Datenakquisition und Datenverwaltung in einem allgemeinen Sinne näher beleuchtet. Gerade diesem letzten Punkt kommt beim Aufbau einer Referenzarchitektur eine besondere Bedeutung zu.