Основным исследованием и нововведением предлагаемого проекта является преодоление разрыва между необработанной информацией, которую предоставляют изображения с дистанционным зондированием, и знаниями, полученными из области морских приложений для извлечения соответствующих данных семантического запроса.
Основная цель SEO-DWARF заключается в реализации основанного на содержании поиска изображений наблюдения Земли (EO) на основе конкретного приложения. Область морских приложений и данные из Часовые 1, 2, 3 а также ЭНВИСАТ будет использоваться. На такие вопросы, как «Рассчитать скорость роста хлорофилла в Балтийском море», ответят SEO-DWARS помогая пользователям извлекать соответствующие изображения EO для своих конкретных потребностей или предупреждать их, когда происходит конкретное явление.
Спутниковые снимки наблюдения Земли Естественный язык для взаимодействия Семантическая организация содержания Идентификация специфических морских явлений
Интеллектуальная система поиска и оповещения
Исследование включает в себя:
- формализация онтологии для конкретных тем исследования,
- определение семантических запросов для областей приложения,
- разработка алгоритма извлечения метаданных из изображений EO,
- разработка архитектуры платформы для выполнения семантического поиска изображений и хранения и управления извлеченными метаданными.
Все четыре аспекта будут интегрированы в инновационную и удобную веб-платформу, позволяющую пользователям получать изображения для морских приложений или регистрироваться для семантического оповещения.
Какие проблемы?
Технологические достижения в области дистанционного зондирования позволили увеличить доступность спутниковых изображений с различными пространственно-временными и спектральными характеристиками. Трудно найти наиболее подходящие данные для потребностей каждого пользователя. Одна из ключевых задач состоит в том, чтобы связать количественную информацию изображений ЭО с качественной (высокоуровневые пользовательские запросы) и иметь возможность добывать эти связи в больших архивах. Возникает неотъемлемый вопрос; как получить изображения EO на основе семантически осведомленных вопросов пользователя. Контентно-ориентированные методы поиска изображений EO были введены для преодоления разрыва между низкоуровневыми функциями изображений и высокоуровневыми запросами. Основным ограничением существующих подходов является обобщение проблемы. Сформулированные онтологии не ориентированы на ограничения образов ЭО.
Кто мы?
Сильная и опытная исследовательская команда из 4 академических и 5 промышленных партнеров, представляющих Греция, Италия, Германия, Франция, Кипр и Болгария составляют консорциум проекта.
Какие проблемы?
Кто мы?
