Classification of multispectral image data by convex programming.

(1)数字图像分类与图像分类；(2)图像分类与图像分类；(3)图像分类；传统分类方法在分类分类中的最佳组合：分类分类方法在分类分类中的最佳组合：分类分类方法在分类分类中的最佳组合：分类分类方法在分类分类中的最佳组合：分类分类方法在分类分类中的最佳组合：分类分类方法在分类分类中的最佳组合：die fhrt auf global gg<e:1>, deren Optimierung - d.h. die numerische Berechnung der classification - inhärent kombinatorischer Natur ist。在dem Projekt soll systematisch erforscht werden中，在wieweit mit konvexen Approximationen solcher中，<s:1>迭代效率和次优化效率分别为：Lösungen des bildklassiationsproblems berechnet werden können。(4)选择优化算法（optimierungsalgorithm）；选择优化算法（optimierungsstrateen）；关键词：多频谱卫星，分类，多频谱卫星，分类，多频谱卫星，分类，多频谱卫星，分类，多频谱卫星，分类，多频谱卫星，分类，多频谱卫星，分类，信息系统，GÖKIS，分类，分类，分类，分类，分类，分类，分类，分类，分类

Eine grundlegende Aufgabe der digitalen Bildverarbeitung ist die Bildklassifikation, d.h. die Abbildung gegebener Grau-, Farb-, Spektral- oder Texturwerte eines Bildes auf einen Endlichen Wertebereich. Der traditionelle Ansatz zur Bildklassifikation besteht in der Kombination lokaler Klassifikatoren der statistischen Mustererkennung mit einer globalen Modellierung des räumlichen Kontextes und anwendungsspezifischer Nebendingungen. Dies führt auf globale Gütekriterien, deren Optimierung - d.h. die numerische Berechnung der Klassifikation - inhärent kombinatorischer Natur ist. In dem Projekt soll systematisch erforscht werden, inwieweit mit konvexen Approximationen solcher Gütekriterien effizient und hinreichend suboptimale Lösungen des Bildklassifikationsproblems berechnet werden können. Dadurch sollen entscheidende Erkenntnisse gewonnen werden über die Anwendbarkeit fundierter Optimierungsalgorithmen der konvexen Programmierung als Alternative zu bisher verwendeten Optimierungsstrategien. Die Forschungsergebnisse sollen anhand der Klassifikation multispektraler Satellitenbilddaten als Komponente des Geoökologischen Informationssystems GÖKIS für die Insel Teneriffa erprobt werden.