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J-GLOBAL ID：201702263187302665   整理番号：17A0392637

大規模リモートセンシングデータ分類への応用のための並列ソリューション【JST・京大機械翻訳】

A parallel solution to mass remote sensing data classification and application

著者 (6件)： Zhai Hao (School of Surveying and Land Information Engineering,Henan Polytechnic University) ,  Yuan Zhanliang (School of Surveying and Land Information Engineering,Henan Polytechnic University) ,  Huang Xiangzhi (Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Zhejiang Provincial Key Laboratory of GIS) ,  Zang Wenqian (Institute of Remote Sensing and Digital Earth) ,  Zhang Zhouwei (Institute of Remote Sensing and Digital Earth) ,  Zhou Ke (Institute of Remote Sensing and Digital Earth)
資料名： Jisuanji Gongcheng Yukexue  (Jisuanji Gongcheng Yukexue)
巻： 38  号： 12  ページ： 2450-2455  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2938A  ISSN： 1007-130X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、リモートセンシングデータ量は大量の増加傾向を呈している。大規模データ環境において,高速画像分類と情報マイニングを実行することは,処理レベルを向上させるための重要な研究方向である。これにより,効率的な解決策を実現した。まず,「五層十五」のデータ構造に基づき,パノラマを単位とする画像を離散化し,スライスを単位としたデータ組織システムを構築する.第二に,大規模クラウドストレージ技術を用いて,クラスタの分散型ストレージを実現した。第二に,画素とオブジェクトに基づく効率的監督分類アルゴリズムを採用して,クラスタ化環境における並列アーキテクチャと駆動機構を,計算処理要求に従って適応的に設計した。最終的に,この解法を実現し,高分解能2号マルチスペクトルスライスを用いて実験を行った。結果は以下を示す。この方式は,精度を保証する前提で分類処理の効率を向上させる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ ,  クラスタ化 ,  画像 ,  高速度 ,  画素 ,  駆動機構 ,  *データ構造 ,  高分解能
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  ストレージ装置 ,  クラウドストレージ ,  離散化 ,  画像分類 ,  大規模データ ,  *リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ”five-layer fifteen-level” remote sensing data organization ,  distributed storage ,  supervised classification ,  orders ,  cluster parallel architecture

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  リモートセンシングデータ ,  分類 ,  応用 ,  ソリューション