Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/44019
Title: การเพิ่มประสิทธิภาพของระบบจำแนกข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมด้วยการประมวลผลแบบกระจาย
Other Titles: Efficiency enhancement of a satellite imagery classification system with distributed processing
Authors: วนพงศ์ แก้วสิงห์
Advisors: วีระ เหมืองสิน
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Advisor's Email: Veera.M@Chula.ac.th
Subjects: ภาพถ่ายทางอากาศ
การวิเคราะห์ข้อมูลภาพระยะไกล
การประมวลผลข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์แบบกระจาย
Aerial photographs
Remote-sensing images
Electronic data processing -- Distributed processing
Issue Date: 2555
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: การจำแนกข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมมีจุดมุ่งหมายเพื่อระบุพื้นที่ของวัตถุปกคลุมดินที่สนใจ อาทิเช่นน้ำ พื้นที่ว่างเปล่า พืชเพาะปลูก และป่าไม้เป็นต้น ซึ่งซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการจำแนกข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมในปัจจุบันมีเครื่องมือและวิธีการที่ช่วยอำนวยความสะดวกแก่ผู้ใช้งาน โดยผู้ใช้จะปรับปรุงค่าของพารามิเตอร์ของวิธีการเพื่อให้การระบุพื้นที่ของวัตถุปกคลุมดินมีความถูกต้องมากขึ้น ซึ่งเวลาในการประมวลผลมักจะยาวนานเกินไป จึงทำให้ไม่ทันต่อการใช้งานข้อมูลในเวลาที่เกิดสถานการณ์ที่สำคัญเช่นสถานการณ์ภัยพิบัติ วิทยานิพนธ์นี้แสดงการนำวิธีการการประมวลผลแบบกระจายมาประยุกต์ใช้กับระบบการจำแนกข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมในการลดปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้งานและเวลาในการประมวลผลข้อมูลเพื่อให้ทันต่อการบริการข้อมูลในสถานการณ์ภัยพิบัติ ระบบที่นักวิจัยพัฒนาขึ้นประกอบด้วยเครื่องมือที่ทำงานบนคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ชื่อว่าการกวาดพารามิเตอร์ (Parameter Sweep) และฐานข้อมูลจัดเก็บข้อมูลต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินการจำแนกข้อมูลของผู้ใช้งาน ในการจำแนกข้อมูลหนึ่งครั้ง ระบบช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างค่าของพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันหลายชุดและดำเนินงานการประมวลผลพร้อมกันและให้ผู้ใช้เลือกผลลัพธ์ที่พึงพอใจมากที่สุด ระบบยังช่วยแนะนำค่าของพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดที่เคยดำเนินงานการจำแนกข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมก่อนหน้านี้ให้ผู้ใช้งานอีกด้วย วิทยานิพนธ์นี้ยังแสดงการวัดประสิทธิภาพโดยการทดลองใช้ระบบจำแนกข้อมูลในการจำแนกพื้นที่น้ำโดยใช้ภาพถ่ายจากดาวเทียมบริเวณประเทศไทย
Other Abstract: Classification of satellite imagery aims to identify the areas covered with objects of interest such as water, bare land, crops, forest, etc. Existing software packages still require human interaction to adjust parameters for the underlying algorithm, e.g. Support Vector Machine (SVM), to obtain accurate results. Therefore, processing time is often too long at critical situations such as disaster events. This thesis presents an approach to use distributed computing to reduce human interaction and processing time in a satellite image classification process. The system consists of a parameter-sweep tool on a cluster computer and a database of previous runs. Classification jobs with different parameter sets can run concurrently to obtain the most satisfying results. Based on previous results of similar images, the system can also suggest parameter setting. The system has been evaluated by an experiment to classify water-covered areas in satellite images of Thailand.
Description: วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2555
Degree Name: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/44019
URI: http://doi.org/10.14457/CU.the.2012.378
metadata.dc.identifier.DOI: 10.14457/CU.the.2012.378
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
wanapong_ka.pdf8.76 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.