Multi-scale colour 3D satellite imagery and global 3D Web mapping
Notice bibliographique
Résumé
The two dimensional (2D) satellite image on-line mapping by Google Maps has been a great success in bringing remote sensing into the daily life of general public. The development of online mapping technologies is intensely towards 3D mapping of urban areas or structures of interest. The mainstream technology used for 3D mapping is draping images on 3D models. However, this technology is time consuming and costly. Usually, only major buildings or structures are built in 3D, while small houses and other above-ground objects are still in 2D, resulting in an artificial effect. This paper presents an automatic system for generating multi-scale colour 3D satellite images and dynamic visualization of 3D images through the Internet. This system provides an alternative technology for on-line visualization of real 3D scene of urban environments in a fast and low-cost fashion. Medium-resolution satellite images such as Landsat 7 and high-resolution satellite images such as Ikonos or QuickBird are the data sources for the multi-scale 3D images. New image fusion, colour enhancement and stereoscopy algorithms are developed for the generation of multi-scale colour 3D satellite images. Latest Internet technologies are integrated into the system for fast and dynamic visualization of colour 3D images at different scales. State-of-the-art 3D screens are a great alternative for 3D visualization of the colour satellite images without using 3D glasses. The concept of the 3D satellite image generation and the on-line dynamic visualization are presented. Since Landsat imagery has a global coverage and the Ikonos and QuickBird images can be acquired quickly for the areas of interest, the generation and online visualization of global colour 3D satellite images at different scales is possible with this new system. Different 3D objects on the Earth's surface from mountain ranges, such as Rocky Mountains, to individual family houses and trees can be dynamically visualized and analyzed through the Internet across the world. This new system has a great potential to upgrade or complement the state-of-the-art on-line mapping technologies such as Goolge Maps and/or MapQuest for global colour 3D satellite image visualization.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».