Dit project beoogt de praktische implementatie van automatische veranderingsdetectie van GRB-objecten op basis van beelddata en derivate producten (ortho, ZHR satellietbeelden, DEM, mobile mapping). Het project bevat twee aspecten: 1) definitie en implementatie van een kwaliteitsrapportering voor spatiale data 2) definitie en implementatie van een GIS-signaalfunctie op basis van beelddata In werkpakket 3 werden bestaande beeldclassificatietechnieken geanalyseerd naar hun prestatie voor de extractie van GRB-objecten, uitgaande van relevant, beschikbaar beeldmateriaal dat in overleg met AGIV geselecteerd werd. Hierbij werden zowel pixelgebaseerde als objectgebaseerde technieken belicht. Specifieke aandacht ging uit naar de definitie en identificatie van spectrale, texturele en contextuele beeldvariabelen die een optimale informatie-extractie toelaten. Belangrijk hierbij is dat er tevens gekeken werd naar het genereren van ruimtelijk expliciete betrouwbaarheidsinformatie (indicatoren) als metadata over de classificatie.
Van De Voorde, T, Demarchi, L, Chan, CW & Canters, F 2007, IDAS- Intelligente Data-integratie services voor Actualisatie van Spatiale Data. WP3. Karakterisatie van beeldclassificatie. Unknown.
Van De Voorde, T., Demarchi, L., Chan, C. W., & Canters, F. (2007). IDAS- Intelligente Data-integratie services voor Actualisatie van Spatiale Data. WP3. Karakterisatie van beeldclassificatie. Unknown.
@book{d05a769923d54138a0dac6afd213d222,
title = "IDAS- Intelligente Data-integratie services voor Actualisatie van Spatiale Data. WP3. Karakterisatie van beeldclassificatie.",
abstract = "Dit project beoogt de praktische implementatie van automatische veranderingsdetectie van GRB-objecten op basis van beelddata en derivate producten (ortho, ZHR satellietbeelden, DEM, mobile mapping). Het project bevat twee aspecten: 1) definitie en implementatie van een kwaliteitsrapportering voor spatiale data 2) definitie en implementatie van een GIS-signaalfunctie op basis van beelddata In werkpakket 3 werden bestaande beeldclassificatietechnieken geanalyseerd naar hun prestatie voor de extractie van GRB-objecten, uitgaande van relevant, beschikbaar beeldmateriaal dat in overleg met AGIV geselecteerd werd. Hierbij werden zowel pixelgebaseerde als objectgebaseerde technieken belicht. Specifieke aandacht ging uit naar de definitie en identificatie van spectrale, texturele en contextuele beeldvariabelen die een optimale informatie-extractie toelaten. Belangrijk hierbij is dat er tevens gekeken werd naar het genereren van ruimtelijk expliciete betrouwbaarheidsinformatie (indicatoren) als metadata over de classificatie.",
keywords = "image classification",
author = "{Van De Voorde}, Tim and Luca Demarchi and Chan, {Cheung Wai} and Frank Canters",
year = "2007",
month = dec,
day = "31",
language = "Dutch",
publisher = "Unknown",
}