Strukturerkennung und -validierung für probabilistisches Information-Mining von Fernerkundungsdaten

遥感数据概率信息挖掘的结构检测与验证

• 批准号: 5254380
• 负责人: Professor Dr. Joachim M. Buhmann
• 金额: --
• 依托单位: Departement Informatik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2000-12-31 至 2004-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5254380?language=en
• 关键词: Strukturerkennung; und; validierung; probabilistisches; Information

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.

该项目是关于结构设计和结构验证的设计，是在数据挖掘的基础上进行的。 Ziel 是一种现代方法，是一种现代的方法，它是一种机械性能和整体策略的分析方法，可以提高质量和优化效果。在方法论中，我们将在未来的结构中建立一个完整的结构。 Unter Gruppierung von Daten fällt hier z。 B. SAR Bildern 的分段或 Bilddatenbanken 的结构。在自动控制机制的验证方法中，学习器功能的复杂性是在未知的启发式方法中实现的。统计学习理论中的一些问题，是一种基于结构的算法和学习理论中的参数化算法。 Sie werden durch Konzepte unterstützt, bei denen die Eines mehrfach probalistisch wiederholten Lernens miteinander verrechnet zu einem Gesamtergebnis kombiniert werden, is die Robustheit der Algorithmen deutlich erhöht.开发策略的制定，是一种交互式控制，是在迭代学习过程中进行结构调整和结构迭代的一种交互式控制方式。 结果 umgesetzt werden kann。交互过程是直观的概念和形式化过程，它是在特定的规则中实现的。这是在 der Domäne Fernerkundung sich gleichfalls auf andere Mining-Szenarien übertragen lassen 中实现的。 D.h.这是关于新的结构和验证方法的说明，也是所有结构提取、数据查询和数据管理的全部内容。请注意，请参阅 Aufbau einerReferenzarchitektur eine besondere Bedeutung zu。