We propose an approach for automati

We propose an approach for automatically identifying relevant change using a classifier that has been trained with user-identified examples of relevant change. If a user views exemplar regions of a pair of multi-temporal images and provides an assessment of whether or not a relevant change occurred, then we should be able to train a system to then classify other regions within the image. In previous work, we developed a query-by-example (QBE) system for content-based image retrieval (CBIR) that could identify imagery in a database that matched a given query image.
In, Barb and Kilicay-Ergin developed semantic models using genetic optimization of low-level image features. Other examples of applying data mining algorithms to remote sensing imagery include mining temporal-spatial information and using association rules to extract information from the
gaze patterns of individuals viewing satellite imagery.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราเสนอวิธีการในการระบุการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องด้วย classifier ที่ได้รับการฝึกอบรมผู้ใช้ระบุตัวอย่างของการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ ถ้าผู้ใช้มุมมอง exemplar แคว้นคู่ชั่วคราวหลายรูป และมีการประเมินหรือไม่เกิดการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้อง แล้วเราควรจะสามารถฝึกระบบการจัดประเภทแล้ว ภูมิภาคอื่น ๆ ภายในภาพ ในการทำงานก่อนหน้านี้ เราพัฒนาระบบ (QBE) ถามโดยตัวอย่างสำหรับการเรียกใช้เนื้อหาภาพ (CBIR) ที่สามารถระบุในฐานข้อมูลที่ตรงกับรูปแบบสอบถามที่กำหนดปลาและ Kilicay-Ergin พัฒนาแบบจำลองทางตรรกที่ใช้เพิ่มประสิทธิภาพทางพันธุกรรมของรูปล่าง ตัวอย่างอื่น ๆ ของการใช้อัลกอริทึมการทำเหมืองข้อมูลกับภาพไร้สายระยะไกลรวมถึงการทำเหมืองข้อมูลปริภูมิขมับ และใช้กฎของสมาคมในการดึงข้อมูลจากการมองรูปแบบของบุคคลที่แสดงภาพถ่ายดาวเทียม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราเสนอวิธีการโดยอัตโนมัติระบุการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องโดยใช้ลักษณนามที่ได้รับการฝึกอบรมที่มีตัวอย่างผู้ใช้ระบุการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้อง หากผู้ใช้มองภูมิภาคแบบอย่างของคู่ของภาพหลายเวลาและมีการประเมินหรือไม่ว่าการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องแล้วเราควรจะสามารถในการฝึกอบรมระบบแล้วจำแนกภูมิภาคอื่น ๆ ภายในภาพ ในการทำงานก่อนหน้านี้เราได้พัฒนาแบบสอบถามโดยตัวอย่าง (QBE) สำหรับการดึงภาพเนื้อหา (CBIR) ที่สามารถระบุภาพในฐานข้อมูลที่ตรงกับภาพแบบสอบถามที่กำหนดก.
ในเข็มและ Kilicay-Ergin พัฒนารูปแบบความหมายโดยใช้ การเพิ่มประสิทธิภาพทางพันธุกรรมของภาพในระดับต่ำคุณสมบัติ ตัวอย่างอื่น ๆ
ของการใช้ขั้นตอนวิธีการทำเหมืองข้อมูลไปยังภาพระยะไกลรวมถึงการทำเหมืองข้อมูลชั่วคราวเชิงพื้นที่และการใช้กฎสมาคมที่จะดึงข้อมูลจากรูปแบบของบุคคลที่จ้องมองดูภาพถ่ายดาวเทียม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราเสนอวิธีการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติการใช้ลักษณนามที่ได้รับการฝึกอบรมกับผู้ใช้ที่ระบุ ตัวอย่างของการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้อง ถ้าเป็นมุมมองของผู้ใช้แบบอย่างภูมิภาคของคู่ของภาพชั่วคราวหลายและมีการประเมินหรือไม่เกี่ยวข้องการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นแล้วเราควรจะฝึกระบบแล้วจำแนกภูมิภาคอื่น ๆภายในภาพในงานที่ผ่านมา เราได้พัฒนาแบบสอบถามโดยตัวอย่าง ( คิวบีอี ) สำหรับเนื้อหาระบบค้นคืนรูปภาพ ( cbir ) ที่สามารถระบุภาพในฐานข้อมูลที่ตรงกับที่ให้ภาพแบบสอบถาม .
ใน บาร์บ kilicay ergin และพัฒนาแบบจำลองการเพิ่มประสิทธิภาพทางพันธุกรรมของลักษณะภาพที่ต่ำต้อยอีกตัวอย่างของการประยุกต์ใช้ขั้นตอนวิธีการทำเหมืองข้อมูลภาพถ่ายจากระยะไกล รวมถึงการทำเหมืองข้อมูลเชิงพื้นที่และเวลาโดยใช้กฎของสมาคมเพื่อดึงข้อมูลจากรูปแบบของแต่ละบุคคล
จ้องมองดูภาพถ่ายจากดาวเทียม