Con i progressi della tecnologia dei sensori di imaging spaziali, il potenziale per la creazione di database geospaziali ??? aumentato immensamente; tuttavia, l'estrazione di informazioni sui target dalle immagini telerilevate ad alta risoluzione rappresenta ancora un problema impegnativo. Molti satelliti sono stati lanciati per analizzare diverse regioni del terreno, come i deserti, le aree costiere, le metropolitane, la vegetazione, per effettuare rilievi geologici per il monitoraggio ambientale, la previsione di disastri ...
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Con i progressi della tecnologia dei sensori di imaging spaziali, il potenziale per la creazione di database geospaziali ??? aumentato immensamente; tuttavia, l'estrazione di informazioni sui target dalle immagini telerilevate ad alta risoluzione rappresenta ancora un problema impegnativo. Molti satelliti sono stati lanciati per analizzare diverse regioni del terreno, come i deserti, le aree costiere, le metropolitane, la vegetazione, per effettuare rilievi geologici per il monitoraggio ambientale, la previsione di disastri, ecc. Questi satelliti acquisiscono ogni giorno un gran numero di immagini che portano a un aumento esponenziale del database contenente immagini satellitari non strutturate e non organizzate. ??? quindi imminente la necessit??? di sviluppare un sistema robusto per recuperare un insieme di immagini da questo database non strutturato che soddisfi le esigenze dell'utente. I sistemi convenzionali di elaborazione delle query si basano sulla corrispondenza di parole chiave quali l'ora di acquisizione, la posizione geografica, il tipo di sensore, ecc. Per condurre la ricerca ??? stato utilizzato il dataset standard disponibile su ... contenente 1000 immagini. In ogni fase del lavoro viene effettuata un'analisi comparativa dettagliata dei risultati recuperati in termini di accuratezza, precisione, richiamo e F-measure.
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