| bibtype |
C -
Conference Paper (international conference)
|
| ARLID |
0086665 |
| utime |
20240111140650.8 |
| mtime |
20080103235959.9 |
| title
(primary) (eng) |
Overall Uncertainty of Georeferencing and Classification |
| specification |
| page_count |
3 s. |
| media_type |
CD-ROM |
|
| serial |
| ARLID |
cav_un_epca*0086664 |
| title
|
Spatial Data Quality 2007 |
| page_num |
1-3 |
| publisher |
| place |
Enschede |
| name |
International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation |
| year |
2007 |
|
| editor |
|
|
| title
(cze) |
Celková neurčitost georeferencování a klasifikace |
| keyword |
Bayesian classification |
| keyword |
georeferencing |
| keyword |
geometric transformation |
| keyword |
Bayesian estimation |
| keyword |
fuzzy region |
| author
(primary) |
| ARLID |
cav_un_auth*0101199 |
| name1 |
Soukup |
| name2 |
Lubomír |
| institution |
UTIA-B |
| full_dept |
Department of Image Processing |
| fullinstit |
Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. |
|
| source |
| source_type |
textový soubor |
| source_size |
102 kB |
|
| cas_special |
| project |
| project_id |
2C06028 |
| agency |
GA MŠk |
| country |
CZ |
| ARLID |
cav_un_auth*0230862 |
|
| research |
CEZ:AV0Z10750506 |
| abstract
(eng) |
Positional accuracy of geographic objects is treated in this contribution. Two main sources of uncertainty that influences the positional accuracy are considered: uncertainty of classification, uncertainty of georeferencing (image registration). It is assumed that several geographic objects are given as a result of Bayesian classification of a given digital (raster) image. It means that these objects are not determined precisely as crisp objects. Georeferencing of the given image is supposed to be determined by a linear transformation, coefficients of which were estimated by means of Bayesian approach. This transformation is therefore imprecise as well. It is designed here how to properly combine these two partial imprecise results to get the overall spatial precision of each geographic object in the given image. The resulting individual geographic object is expressed by its boundary which is approximated by a polygon with imprecise vertices. |
| abstract
(cze) |
Tento příspěvek pojednává o polohové přesnosti geografických objektů. Jsou uvažovány dva zdroje neurčitosti, které ovlivňují polohovou přesnost: neurčitost klasifikace, neurčitost georeferencování (vlícování obrazu). Je předpokládáno několik geografických objektů jakožto výsledek bayesovské klasifikace daného digitálního obrazu v rastrovém formátu. To znamená, že tyto objekty nejsou ostře vymezeny. O georeferencování daného obrazu se předpokládá, že bylo provedeno lineární transformací, jejíž koeficienty byly odhadnuty pomocí bayesovského přístupu. Tato transformace je tedy také nepřesná. Je zde ukázáno, jak správně zkombinovat tyto dvě nepřesnosti, aby byla získána celková polohová nepřesnost každého geografického objektu v daném obraze. Výsledný geografický objekt je vyjádřen svojí hranicí, která je aproximována polygonem s nepřesnými vrcholy. Přesnost vrcholů je vypočtena z původních dat bayesovským odhadem. |
| action |
| ARLID |
cav_un_auth*0230861 |
| name |
5th International Symposium Spatial Data Quality 2007 |
| place |
Enschede |
| dates |
13.06.2007-15.06.2007 |
| country |
NL |
|
| reportyear |
2008 |
| RIV |
DE |
| permalink |
http://hdl.handle.net/11104/0148864 |
| arlyear |
2007 |
| mrcbU56 |
textový soubor 102 kB |
| mrcbU63 |
cav_un_epca*0086664 Spatial Data Quality 2007 1 3 Enschede International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation 2007 |
| mrcbU67 |
Stein Alfred 340 |
|