マインドマップギャラリー リモートセンシングデジタル画像処理
リモートセンシングデジタル画像処理に関するマインドマップです。主な内容は、第 11 章: リモートセンシングデジタル画像分類、第 8 章: 画像強調、第 12 章: リモートセンシング地図表現、第 10 章: 特徴抽出と選択、第 9 章です。 : 対象となるターゲットとオブジェクトの抽出、第 7 章: 画像のノイズ除去、第 6 章: 幾何学的補正、第 5 章: 放射線補正、第 4 章: 変換領域の処理方法、第 3 章: 空間領域の処理方法、第 2 章: デジタル画像の保存と処理, 第 1 章: デジタル画像の基礎。
2024-10-30 09:36:18 に編集されましたこれは、「Amazon Reverse Working Method」「Amazon Reverse Working Method」に関するマインドマップです。それは、Amazonの成功の秘密を明らかにし、実用的な作業方法と管理の原則を提供し、Amazon文化を理解し、仕事の効率と創造性を向上させたい読者にとって大きな参照価値です。
Azure BlobストレージにおけるMicrosoftの顕著な進歩とイノベーション、特にChatGptの作成者であるOpenaiの巨大なコンピューティングニーズを効果的にサポートする方法に焦点を当てています。 Azure Blobストレージ製品管理チームのJason Valerieは、JakeとDeverajaと協力して、Azure BlobストレージがOpenaiの大規模なモデルトレーニング、処理データ、ストレージをexebbitレベルまでに行う上で重要な役割を果たしました。議論には、AIワークロードのスケーリングスーパーコンピューターが直面している課題と、地域ネットワークゲートウェイを接続するデータセンターなどのアーキテクチャソリューション、および動的ストレージ容量の拡張を可能にする拡張アカウントの導入が含まれます。技術的な側面は、チェックポイントのメカニズム、大規模なデータ処理、革新的なブロブビューと階層的な名前空間、グローバルデータモビリティ機能をカバーし、Microsoftのグローバルネットワークインフラストラクチャを戦略的に利用して効率的なデータ送信を可能にします。この会話は、高度なAIの研究開発に強力でスケーラブルで効率的なストレージソリューションを提供するというマイクロソフトのコミットメントを完全に示しています。
これは、主にオブジェクト状態の変化、熱エンジン、内部エネルギー、熱比熱容量、温度スケールを含む、熱に関するマインドマップです。紹介は詳細であり、説明は包括的です。
これは、「Amazon Reverse Working Method」「Amazon Reverse Working Method」に関するマインドマップです。それは、Amazonの成功の秘密を明らかにし、実用的な作業方法と管理の原則を提供し、Amazon文化を理解し、仕事の効率と創造性を向上させたい読者にとって大きな参照価値です。
Azure BlobストレージにおけるMicrosoftの顕著な進歩とイノベーション、特にChatGptの作成者であるOpenaiの巨大なコンピューティングニーズを効果的にサポートする方法に焦点を当てています。 Azure Blobストレージ製品管理チームのJason Valerieは、JakeとDeverajaと協力して、Azure BlobストレージがOpenaiの大規模なモデルトレーニング、処理データ、ストレージをexebbitレベルまでに行う上で重要な役割を果たしました。議論には、AIワークロードのスケーリングスーパーコンピューターが直面している課題と、地域ネットワークゲートウェイを接続するデータセンターなどのアーキテクチャソリューション、および動的ストレージ容量の拡張を可能にする拡張アカウントの導入が含まれます。技術的な側面は、チェックポイントのメカニズム、大規模なデータ処理、革新的なブロブビューと階層的な名前空間、グローバルデータモビリティ機能をカバーし、Microsoftのグローバルネットワークインフラストラクチャを戦略的に利用して効率的なデータ送信を可能にします。この会話は、高度なAIの研究開発に強力でスケーラブルで効率的なストレージソリューションを提供するというマイクロソフトのコミットメントを完全に示しています。
これは、主にオブジェクト状態の変化、熱エンジン、内部エネルギー、熱比熱容量、温度スケールを含む、熱に関するマインドマップです。紹介は詳細であり、説明は包括的です。
リモートセンシングデジタル画像処理
第 1 章: デジタル画像の基礎
概要
デジタル画像
シミュレーション画像
サンプリング
定量化する
デジタル画像の取得
空間解像度
ピクセルサイズ
ラインペアの数
瞬間的な視野
放射分解能
グレースケール
nビット2からn乗のグレーレベル
スペクトル分解能
時間分解能
デジタル画像の特徴
空間分布特性
空間的位置
形
サイズ
数値統計的特性
グレー値
グレースケール
ヒストグラムの目的
画像取得品質評価
境界閾値の選択
騒音の種類判定
デジタル画像出力
出力解像度
対応する空間解像度
グレースケール解像度
対応する放射分解能
品質特性
色空間モデル
対応スペクトル、時間分解能
有益な機能
デジタル画像の種類
黒と白
グレースケール
偽色
色
第 2 章: デジタル画像の保存と処理
コンピュータ上の情報の保管
ビッグエンディアン リトルエンディアン
画像ファイルに保存される基本情報
ヘッダーファイル
デコード順序
画像の行数と列数
画像データの種類
画像内のバンドの数
画像オフセット
マルチバンドデータ保存方式
BSQ
BIP
ビル
一般的な画像ファイルの保存形式
オープンストレージフォーマット
ヘッダーファイルとデータファイルは別々に保存されます
共通:ENVI形式hdr
クローズドストレージ形式
TIFF
地理TIff
HDF-EOS
IMG
BMP
JPEG
PSD
CDR
第3章: 空間領域の処理方法
数値演算
シングルバンド動作
点演算
線形点演算
区分的線形点演算
非線形点演算
近隣事業
畳み込み演算
近所の統計
多様性
密度
モード
少し
和
平均
標準偏差
最大値
最小値
ランク
マルチバンド動作
代数演算
セクション操作
集合演算
空間操作
画像のトリミング
画像モザイク
バンド運用
バンド抽出
バンドオーバーレイ
論理演算
逆行する
AND演算
OR演算
XOR演算
数学的形態学的演算
バイナリ形態学
腐食
拡大
オープン動作
密閉運転
グレースケール形態
腐食
拡大
オープン動作
密閉運転
第4章: 変換ドメインの処理方法
主成分分析
基本原則
リモートセンシング画像処理における主成分交換
応用
画像圧縮
画像のノイズ除去
画像補正
イメージフュージョン
特徴抽出
最小限のノイズ分離交換
基本原則
リモートセンシング画像処理における主成分交換
応用
画像圧縮
画像補正
イメージフュージョン
特徴抽出
タッセル交換
基本原則
リモートセンシング画像処理におけるタッセルキャップ交換
応用
画像圧縮
画像補正
イメージフュージョン
特徴抽出
独立成分分析
基本原則
リモートセンシング画像処理における独立成分分析
応用
画像のノイズ除去
特徴抽出
フーリエ変換
基本原則
1次元離散フーリエ変換
リモートセンシング画像処理におけるフーリエ変換
応用
画像のノイズ除去
画像補正
特徴抽出
内部:低周波、緩やかに変化する部分、外部:高周波、エッジノイズなどの急峻な変化を伴う部分。
フーリエ交換とウィンドウフーリエ変換の限界
第 5 章: 放射線補正
概要
放射歪み
放射補正
大気放射線
輝度値
放射校正
センサーの校正
相対放射校正
絶対放射校正校正
太陽高度角
太陽の方位
観測天頂角
観測方位
透明性
輝き
ランバート商人
ランバーシアン
合格率
校正パラメータの取得
実験室での校正
オンボードキャリブレーション
サイトキャリブレーション
大気補正
絶対大気補正
物理モデルに基づく
放射伝達モデルに基づく
ロートラモデル
ムートラモデル
アトコアモデル
エスモデル
簡略化された放射伝達モデルに基づく
ダークピクセル法
統計モデルに基づく
経験的線形法
相対的な大気補正
統計モデルに基づく
内部平均相対反射率法
フラットフィールド法
対数残差法
一定の目標へのアプローチ
長方形円マッチング法
統計モデル
物理モデル
地形補正
地形補正方法
バンドベースの方法
DEM ベースの手法
統計的・経験的モデル
テイレット - 校正に戻る
b補正
正規化されたモデル
2段階補正
ランバート反射モデル
コサイン補正
C補正
SCS補正
SCS C 補正
ダイモンド・シェパード補正
非ランバート反射モデル
ミナルト修正
エクストランド補正
Minnaert-SCS補正
超球体ベースの手法
超球面方向コサイン変換補正
コサイン補正法
c 補正方法
太陽高度角補正
第 6 章: 幾何学的な補正
概要
幾何学的歪み
幾何学的精度と微調整
幾何学補正の原理
座標サンプリング
地上基準点
リサンプリング
最近傍法
双一次補間
3次畳み込み法
幾何学補正の手順
歪んだ画像と参照画像の統一座標系と地図投影を確立する
地上基準点を選択し、GCP 選択原則に従って、歪んだ画像と参照画像上で同じ特徴を持つ地上基準点のペアを検索します。
校正モデルの選択
適切なリサンプリング方法の選択
幾何学補正の精度解析
幾何補正タイプ
画像間の幾何学補正
画像からマップへの幾何学補正
地理位置情報による幾何学補正
オルソ補正
方法
厳密な物理モデル
共線方程式モデル
アフィン変換モデル
一般的な経験モデル
多項式モデル
直接線形モデル
有理関数モデル
ニューラルネットワークモデル
画像自動マッチング
画像マッチング要素
画像マッチング性能
画像マッチング方法
グレースケールベースのマッチング方法
特徴ベースのマッチング方法
射影変換
第 7 章: 画像のノイズ除去
概要
外部ノイズ
内部ノイズ
一般的なノイズの種類とその識別
ランダムノイズの種類とその識別
ガウスノイズ
レイリーノイズ
ガンマノイズ
指数関数的に分布するノイズ
均一に分布したノイズ
インパルスノイズ
ランダムノイズの種類の識別
周期的なノイズとその特定
空間領域ノイズ除去
平均フィルター
メディアンフィルター
エッジを保持したスムーズなフィルタリング
数学的形態学的ノイズ除去
変換ドメインのノイズ除去
フーリエ変換
理想的なフィルター
理想的なローパスフィルター
理想的なバンドストップフィルター
理想的なノッチフィルター
バターワースフィルター
ガウスフィルター
ウェーブレット変換
高周波係数はゼロに設定されます
ウェーブレット閾値法
その他の変換
第 8 章: 画像の強化
空間領域画像の強化
ポイント予算
グレースケール変換
線形変換
区分的線形変換
逆演算
電力変換
対数変換と逆対数変換
直線、四角、円の調整・
四角い円のマッチング
四角円イコライゼーション
長方形の円
累積長方形円
グレースケール確率正方形円
累積確率正方形円
近隣事業
アンシャープマスク
微分演算子
一階微分演算子
一方向微分演算子
ROBERTS クロス微分演算子
SOBE微分演算子
PREWITT 微分演算子
2階微分演算子
ラプラシアン微分演算子
WALLIS 微分演算子
グレースケール形態勾配操作
膨張-腐食勾配、つまり膨張画像と腐食画像の算術差
腐食性の勾配
膨張勾配
トランスフォームドメインの画像強化
フーリエ変換
高周波増強
ハイパスフィルター
理想的なハイパスフィルター
バターワースハイパスフィルター
ガウス ハイパス フィルター
バンドパスフィルター
準同型フィルタリング
基本的な手順
元の画像
対数変換
フーリエ変換
フィルター
逆フーリエ変換
逆対数変換
画像を強化する
ウェーブレット変換
色空間変換
その他の変換
疑似カラー処理
イメージフュージョン
空間領域での代数演算
Brovey変換法
PBIM融合アルゴリズム
SFIM融合アルゴリズム
空間ドメイン置換法
HSI 融合アルゴリズム
主成分変換融合法
ウェーブレット変換融合法
第 9 章: 関心のあるターゲットとオブジェクトの抽出
画像のセグメンテーション
閾値法
閾値法処理の基本
グローバルしきい値
均一性の尺度
最大クラス距離法
最大クラス分散法
最大エントロピー法
ローカル適応閾値
境界分割法
エッジ検出
微分演算子に基づくエッジ検出
包括的なエッジ検出
Logオペレーター
キャニーオペレーター
形態学的勾配に基づくエッジ検出
エッジ接続
領域抽出方法
リージョングローイング法
領域の分割と結合の方法
形態学的流域セグメンテーション
二値画像処理
基本的な概念
4 つの最近傍と 8 つの最近傍
4接続と8接続
内部点と境界点
穴の穴埋めと破片の除去
オブジェクトの抽出
ラベル
境界抽出
第 10 章: 特徴の抽出と選択
スペクトル特徴抽出
空間特徴抽出
テクスチャの特徴
形状の特徴
基本的な形状の特徴
周囲
エリア
硬さ
形状係数
最小限の外部マトリックスの説明
最小外接楕円の説明
真円度
アスペクト比
設置角度
その他のパラメータの説明
空間関係の特徴
機能オプション
特徴選択プロセス
サブセットの生成
サブセットの評価
評価が中止されました
結果検証
属性の評価基準
関連性の基準
独立性の基準
距離測定
関連性の尺度
情報対策
一貫性の尺度
総合的な対策
事前知識に基づいた機能の選択
機能の組み合わせ
第 11 章: リモート センシング デジタル画像の分類
背景知識
分類知識
タイプ
事前知識を活用する
最初の教師付き分類
教師なし分類後
データの統計的特性に基づいていますか?
はい 統計上の決定
デシジョン ツリー分類なし
画素分割確率は100%
はい ハード分類
ソフト分類なし
分類対象がピクセルかどうか
はい、それではピクセル分類
オブジェクト指向の分類はありません
プロセス
分類の目的と研究領域の背景を理解する
データ抽出
データの前処理
分類カテゴリの判定と解釈フラグの設定
トレーニングサンプルの選択と評価
特徴の抽出と選択 ·
分類方法の選択
画像分類
分類の後処理
精度評価
分類方法
教師付き分類
トレーニングサンプルの選択
トレーニングサンプルのソース
必要なトレーニング サンプルの数
トレーニングサンプルの配布
トレーニングサンプルの評価
アイコンメソッド
平均チャート法
長方形円法
特徴空間多次元グラフ法
統計的手法
分散の変換
JEFFRIES-MATUSITA 距離法
分類方法の選択
パラレルボックスアルゴリズム
距離判定方法
最尤法
ハイパースペクトル リモート センシング データの一般的な分類アルゴリズム
スペクトル角度マッピング
スペクトル情報分散
バイナリエンコーディング
ニューラルネットワークアルゴリズム
サポートベクターマシン分類アルゴリズム
教師付き分類の特徴
教師なし分類
教師なし分類のカテゴリ設定
一般的な分類子
K 平均法アルゴリズム
ISODATA アルゴリズム
教師付き分類の特徴
デシジョンツリーの分類
オブジェクト指向
オブジェクトの抽出
オブジェクトの分類
分類の後処理
メジャー/マイナー分析
クラスタリング
フィルター処理
その他の分類の後処理
カテゴリのマージ
手動補正
ベクトルデータのスムージング
精度評価
試験サンプルの選択
単純なランダムサンプリング
層化サンプリング
クラスターサンプリング
精度評価方法
混同行列
混同行列の定義
精度評価係数
全体的な分類精度
地図作成の精度
ユーザーの精度
欠落エラー
誤分類エラー
カッパ係数
精度評価における混同行列の適用
ROCカーブ法
第 12 章: リモート センシングの地図表現
リモートセンシングマッピングの基本要件
描画工程
地図製作の目的
地図作成計画
地図の色
画像レタッチ
リモートセンシングイメージマップ制作事例
リモートセンシング特別製作事例