Bücher von Kiran Bhandari

Con i progressi della tecnologia dei sensori di imaging spaziali, il potenziale per la creazione di database geospaziali è aumentato immensamente; tuttavia, l'estrazione di informazioni sui target dalle immagini telerilevate ad alta risoluzione rappresenta ancora un problema impegnativo. Molti satelliti sono stati lanciati per analizzare diverse regioni del terreno, come i deserti, le aree costiere, le metropolitane, la vegetazione, per effettuare rilievi geologici per il monitoraggio ambientale, la previsione di disastri, ecc. Questi satelliti acquisiscono ogni giorno un gran numero di immagini che portano a un aumento esponenziale del database contenente immagini satellitari non strutturate e non organizzate. È quindi imminente la necessità di sviluppare un sistema robusto per recuperare un insieme di immagini da questo database non strutturato che soddisfi le esigenze dell'utente. I sistemi convenzionali di elaborazione delle query si basano sulla corrispondenza di parole chiave quali l'ora di acquisizione, la posizione geografica, il tipo di sensore, ecc. Per condurre la ricerca è stato utilizzato il dataset standard disponibile su www.earthexplore.nasa.us.gov.in/images contenente 1000 immagini. In ogni fase del lavoro viene effettuata un'analisi comparativa dettagliata dei risultati recuperati in termini di accuratezza, precisione, richiamo e F-measure.

Grâce aux progrès de la technologie des capteurs d'imagerie spatiale, le potentiel de construction de bases de données géospatiales s'est considérablement accru ; cependant, l'extraction d'informations cibles à partir d'images de télédétection à haute résolution reste un problème difficile à résoudre. De nombreux satellites ont été lancés pour analyser différentes régions telles que les déserts, les zones côtières, les métropoles, la végétation, pour réaliser des études géologiques en vue de la surveillance de l'environnement, de la prévision des catastrophes, etc. Ces satellites acquièrent chaque jour un grand nombre d'images, ce qui entraîne une augmentation exponentielle de la base de données contenant des images satellitaires non structurées et non organisées. Ces satellites acquièrent chaque jour un grand nombre d'images, ce qui entraîne une augmentation exponentielle de la base de données contenant des images satellitaires non structurées et non organisées. Les systèmes conventionnels de traitement des requêtes sont basés sur la correspondance de mots-clés tels que l'heure d'acquisition, les emplacements géographiques, les types de capteurs, etc. L'ensemble de données standard disponible sur www.earthexplore.nasa.us.gov.in/images et contenant 1 000 images est utilisé pour mener à bien la recherche. Une analyse comparative détaillée des résultats obtenus en termes d'exactitude, de précision, de rappel et de mesure F est effectuée à chaque phase du travail.

Con los avances en la tecnología de sensores de imágenes espaciales, el potencial de creación de bases de datos geoespaciales ha aumentado enormemente; sin embargo, la extracción de información de objetivos a partir de imágenes de teledetección de alta resolución sigue planteando un problema difícil. Se han lanzado muchos satélites para analizar diferentes regiones del terreno, como desiertos, zonas costeras, áreas metropolitanas, vegetación, estudios geológicos para la vigilancia del medio ambiente, previsión de catástrofes, etc. Estos satélites adquieren un gran número de imágenes cada día, lo que provoca un aumento exponencial de la base de datos que contiene imágenes de satélite desestructuradas y desorganizadas. De ahí la necesidad inminente de desarrollar un sistema robusto para recuperar un conjunto de imágenes de esta base de datos desestructurada que satisfaga las necesidades del usuario. Los sistemas convencionales de procesamiento de consultas se basan en palabras clave coincidentes, como la hora de adquisición, la ubicación geográfica, el tipo de sensor, etc. Para llevar a cabo la investigación se utiliza el conjunto de datos estándar disponible en www.earthexplore.nasa.us.gov.in/images, que contiene 1.000 imágenes. En cada fase del trabajo se lleva a cabo un análisis comparativo detallado de los resultados obtenidos en cuanto a exactitud, precisión, recuperación y medida F.

Mit den Fortschritten in der weltraumgestützten Bildsensorik hat sich das Potenzial für den Aufbau von Geodatenbanken immens erhöht; dennoch stellt die Extraktion von Zielinformationen aus den hochauflösenden Fernerkundungsbildern nach wie vor eine große Herausforderung dar. Viele Satelliten wurden gestartet, um verschiedene Geländebereiche wie Wüsten, Küstengebiete, U-Bahnen, Vegetation, geologische Untersuchungen für die Umweltüberwachung, Katastrophenvorhersagen usw. zu analysieren. Diese Satelliten nehmen täglich eine große Anzahl von Bildern auf, was zu einer exponentiellen Zunahme der Datenbank mit unstrukturierten und ungeordneten Satellitenbildern führt. Daher besteht die dringende Notwendigkeit, ein robustes System zu entwickeln, das eine Reihe von Bildern aus dieser unstrukturierten Datenbank abruft, die den Anforderungen des Benutzers entsprechen. Herkömmliche Abfrageverarbeitungssysteme basieren auf übereinstimmenden Schlüsselwörtern wie Aufnahmezeitpunkt, geografischer Standort, Sensortyp usw. Für die Forschung wird der Standarddatensatz verwendet, der auf www.earthexplore.nasa.us.gov.in/images verfügbar ist und 1000 Bilder enthält. In jeder Phase der Arbeit wird eine detaillierte vergleichende Analyse der abgerufenen Ergebnisse in Bezug auf Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F-Maß durchgeführt.

S razwitiem tehnologij kosmicheskih datchikow izobrazhenij wozmozhnosti sozdaniq baz geoprostranstwennyh dannyh znachitel'no wozrosli, odnako izwlechenie celewoj informacii iz izobrazhenij wysokogo razresheniq, poluchennyh s pomosch'ü distancionnogo zondirowaniq, po-prezhnemu predstawlqet soboj slozhnuü zadachu. Zapuscheno mnozhestwo sputnikow dlq analiza razlichnyh regionow mestnosti, takih kak pustyni, pribrezhnye rajony, metro, rastitel'nost', prowedeniq geologicheskih issledowanij dlq monitoringa okruzhaüschej sredy, prognozirowaniq stihijnyh bedstwij i t.d. Ezhednewno äti sputniki poluchaüt bol'shoe kolichestwo izobrazhenij, chto priwodit k äxponencial'nomu rostu bazy dannyh, soderzhaschej nestrukturirowannye i neorganizowannye sputnikowye izobrazheniq. V swqzi s ätim woznikaet neobhodimost' w razrabotke nadezhnoj sistemy, pozwolqüschej izwlekat' iz nestrukturirowannoj bazy dannyh nabor izobrazhenij, udowletworqüschij trebowaniqm pol'zowatelq. Tradicionnye sistemy obrabotki zaprosow osnowany na sowpadenii klüchewyh slow, takih kak wremq s#emki, geograficheskoe polozhenie, tip datchika i t.d. Dlq prowedeniq issledowaniq ispol'zowan standartnyj nabor dannyh, dostupnyj na sajte www.earthexplore.nasa.us.gov.in/images i soderzhaschij 1000 izobrazhenij. Na kazhdom ätape raboty prowoditsq podrobnyj srawnitel'nyj analiz poluchennyh rezul'tatow po pokazatelqm tochnosti, precizionnosti, zapominaniq i F-mery.

Com os avanços na tecnologia de sensores de imagem espacial, o potencial de construção de bases de dados geoespaciais aumentou imenso; no entanto, a extração de informações sobre alvos a partir de imagens de alta resolução obtidas por teledeteção continua a ser um problema difícil. Foram lançados muitos satélites para analisar diferentes regiões do terreno, como desertos, zonas costeiras, áreas metropolitanas, vegetação, para efetuar levantamentos geológicos para monitorização ambiental, previsão de catástrofes, etc. Estes satélites adquirem um grande número de imagens todos os dias, o que leva a um aumento exponencial da base de dados que contém imagens de satélite não estruturadas e não organizadas. Assim, há uma necessidade iminente de desenvolver um sistema robusto para recuperar um conjunto de imagens desta base de dados não estruturada que satisfaça os requisitos do utilizador. Os sistemas convencionais de processamento de consultas baseiam-se na correspondência de palavras-chave, como a hora de aquisição, as localizações geográficas, os tipos de sensores, etc. O conjunto de dados padrão disponível em www.earthexplore.nasa.us.gov.in/images, que contém 1000 imagens, é utilizado para levar a cabo a investigação. Em cada fase do trabalho, é efectuada uma análise comparativa pormenorizada dos resultados recuperados em termos de exatidão, precisão, recuperação e medida F.

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, metrös, 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.