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- Originaltitel:
- Heterogeneous Data Mining of Earth Observation Archives: Integration and Fusion of Images, Maps, and In-situ Data
- Übersetzter Titel:
- Heterogenes Data-Mining von Archiven der Erdbeobachtung: Integration und Fusion von Bildern, Karten und In-situ-Daten
- Autor:
- Alonso Gonzalez, Kevin
- Jahr:
- 2017
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
- Betreuer:
- Rigoll, Gerhard (Prof. Dr. habil.)
- Gutachter:
- Rigoll, Gerhard (Prof. Dr. habil.); Datcu, Mihai (Prof. Dr. habil.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik; GEO Geowissenschaften
- Kurzfassung:
- The Earth Observation (EO) community faces a heterogeneous Big Data scenario where the main challenge is not only to provide better and more efficient algorithms, but also to design and implement tools that allow a greater exploitation of the available information. In line with the challenge, this thesis focuses on the integration, mining and exploitation of a wide range of heterogeneous EO data in order to efficiently extract valuable information for a better understanding of EO image content.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Die Erdbeobachtungs-Community steht einem Big-Data-Umfeld gegenüber, wo die hauptsächliche Herausforderung nicht nur darin besteht, bessere und effizientere Algorithmen bereitzustellen, sondern auch Werkzeuge zu entwerfen und zu installieren, die eine stärkere Nutzung der verfügbaren Daten erlauben. Entsprechend dieser Herausforderung liegt der Schwerpunkt dieser Dissertation auf der Integration, Analyse und Nutzung eines breiten Spektrums von unterschiedlichen Erdbeobachtungsdaten, um für ein b... »
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1324971
- Eingereicht am:
- 28.09.2016
- Mündliche Prüfung:
- 31.03.2017
- Dateigröße:
- 51800840 bytes
- Seiten:
- 144
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20170331-1324971-1-5
- Letzte Änderung:
- 24.05.2017
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