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J-GLOBAL ID：202102245879192843   整理番号：21A0628495

センチネル画像およびソーシャルメディア検索における複数モダリティの早期および後期融合【JST・京大機械翻訳】

Early and Late Fusion of Multiple Modalities in Sentinel Imagery and Social Media Retrieval

著者 (8件)： Yao Wei (Remote Sensing Technology Institute, German Aerospace Center (DLR), Cologne, Germany) ,  Moumtzidou Anastasia (Information Technologies Institute, Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece) ,  Dumitru Corneliu Octavian (Remote Sensing Technology Institute, German Aerospace Center (DLR), Cologne, Germany) ,  Andreadis Stelios (Information Technologies Institute, Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece) ,  Gialampoukidis Ilias (Information Technologies Institute, Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece) ,  Vrochidis Stefanos (Information Technologies Institute, Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece) ,  Datcu Mihai (Remote Sensing Technology Institute, German Aerospace Center (DLR), Cologne, Germany) ,  Kompatsiaris Ioannis (Information Technologies Institute, Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12667  ページ： 591-606  発行年： 2021年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地球観測(EO)データを解析することによる潜在的概念と事象の発見は,例えば,非EOデータ,例えば,社会メディアからの現場市民観測のような他の分散データソースを融合することによってサポートされるかもしれない。目標問い合わせまたは事象に基づく関連情報の検索は,例えば都市域における洪水事象の監視,および食料安全保障シナリオのための作物監視のために,運用目的にとって重要である。そのために,Sentinel画像とソーシャルメディアデータソースにおける情報検索のための2つのEU資金プロジェクトの結果を結合する早期融合(低レベル特徴)と後期融合(高レベル概念)機構を提案した。早期融合部では,モデルはSentinel-1とSentinel-2バンドを効果的に併合し,ユーザをパターン抽出を助ける能動学習に基づいている。他方,後期融合機構は,検索されたSentinel画像パッチのリストをさらに豊かにするために,ソーシャルメディア検索のような他の地理参照データのコンテキストを利用する。定量的および定性的結果は,提案した方法の有効性を示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *洪水 ,  情報検索 ,  農作物 ,  地理学 ,  都市域 ,  市民 ,  有効性 ,  データ融合 ,  食料安全保障
準シソーラス用語： *モダリティ ,  地球観測 ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルチモーダルデータ融合 ,  センチネルリンパ節検索 ,  ソーシャルメディア検索 ,  地球観測 ,  ビッグデータ

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソーシャルメディア ,  検索 ,  モダリティ ,  早期 ,  融合