用于 LULC 影像分析的 3D 可视化与空间数据挖掘
计算机视觉与模式识别
2022-02-02 v1 机器学习
摘要
本研究试图创建一种用于 3D 可视化下土地利用与土地覆盖（LULC）影像分析的新工具。本研究主要对高分辨率 LULC 卫星影像应用空间数据挖掘技术。特征空间的可视化允许探索影像数据中的模式，并深入理解分类过程及相关不确定性。视觉数据挖掘为影像分类提供了附加价值，因为用户可参与分类过程，从而提升对结果的信心与理解。本研究中，我们提出了一个用于 LULC 卫星影像体可视化的视觉数据挖掘（VDM）的图像分割、K-Means 聚类与 3D 可视化工具原型。这种基于体的表示将特征空间划分为球体或体素。该可视化工具在印度马哈拉施特拉邦拉图尔地区的高分辨率 LULC 影像分类研究中作为样本数据予以展示。
引用
@article{arxiv.2202.00123,
title = {3D Visualization and Spatial Data Mining for Analysis of LULC Images},
author = {B. G. Kodge},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.00123},
year = {2022}
}
备注
5 pages, 7 figures and 3 tables