大規模衛星画像に対するサイエンティフィックデータベースとデータマイニング

大规模卫星图像的科学数据库和数据挖掘

• 批准号: 11130215
• 负责人: 本田 理恵
• 金额: $ 1.79万
• 依托单位: Kochi University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11130215/
• 关键词: サイエンティフィックデータベース; データマイニング; 自己組織化マップ; クラスタリング; 共出現対; 時間依存相関ルール; 気象画像; クレーター

近年のリモートセンシングでは大量の科学画像データを取得できるようになってきた。これに伴い、大規模なデータベースの構築、半自動的な特徴抽出、空間・時間・イベントに関した規則性の発見などについて、より実戦的な研究が要請されるようになってきている。本研究ではKohonenの自己組織化マップによる画像のクラスタリングを中心として、気象画像に対する知識発見支援システムと惑星画像からのクレーター抽出とカテゴリー化についての検討を行なった。気象画像については1997年と1998年の2年分のひまわりのデータを4×4の2段階自己組織化マップでクラスタリングした。その結果、適合率86%、再現率84-86%の高い精度でクラスタリングを行なうことができた。得られたクラスタは、前線、台風などの特徴と季節で意味記述を行なうことにより、それぞれ13、11のグループに分けられた。さらにクラスタ値を時系列データとして展開してウィンドウ内の共出現対によって時間依存相関ルールを抽出した。抽出したイベントやルールもデータベースに格納し、SQLによる検索を可能にした。また実際に統合したシステムを実装し、専門家に対するより柔軟な分析システムとして組み上げることができた。惑星画像からのクレーター解析についてはグレースケールの画像からクレーターを自動抽出し、自己組織化マップによって分類することを構想した。さらにアメリカのクレメンタイン衛星の月のマルチスペクトルを用いて予備的実験を行なった。自動抽出には階層化組み合わせハフ変換と遺伝的アルゴリズムを適用した。また、クレーター抽出分析システムについては、正規化した画像ベクトルを入力することによって、お椀型、平底型などの視覚的な特徴がマップ上でクラスタリングされることを確認した。

In recent years, a large number of scientific portraits have been obtained. The equipment, large-scale equipment and equipment, semi-automatic special extraction, space and time monitoring, regulatory information, and research on equipment need to be reviewed. In this study, we use Kohonen to organize our own portraits, such as portraits, images, knowledge, knowledge and knowledge. The portrait

项目成果

Honda R. and R. Azuma: "Crater Extraction and Classification System for Lunar Images"Memoirs of the Faclty of Science Kochi University(Information Science). 21. 13-22 (2000)

本田R.和R.东：“月球图像的陨石坑提取和分类系统”高知大学理学院回忆录（信息科学）。

滝本、金山、太田、お内、小西: "データマイニング法によるオブジェクト・リレーショナルデータベースを用いた画像・映像の格納と検索"高知大学理学部紀要 情報科学. 21. 43-68 (2000)

Takimoto、Kanayama、Ota、Ouchi、Konishi：“使用数据挖掘方法使用对象关系数据库存储和检索图像和视频”高知大学信息科学学院公告 21. 43-68 (2000)。