Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/44019
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorวีระ เหมืองสิน-
dc.contributor.authorวนพงศ์ แก้วสิงห์-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์-
dc.date.accessioned2015-06-24T09:07:21Z-
dc.date.available2015-06-24T09:07:21Z-
dc.date.issued2555-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/44019-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2555en_US
dc.description.abstractการจำแนกข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมมีจุดมุ่งหมายเพื่อระบุพื้นที่ของวัตถุปกคลุมดินที่สนใจ อาทิเช่นน้ำ พื้นที่ว่างเปล่า พืชเพาะปลูก และป่าไม้เป็นต้น ซึ่งซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการจำแนกข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมในปัจจุบันมีเครื่องมือและวิธีการที่ช่วยอำนวยความสะดวกแก่ผู้ใช้งาน โดยผู้ใช้จะปรับปรุงค่าของพารามิเตอร์ของวิธีการเพื่อให้การระบุพื้นที่ของวัตถุปกคลุมดินมีความถูกต้องมากขึ้น ซึ่งเวลาในการประมวลผลมักจะยาวนานเกินไป จึงทำให้ไม่ทันต่อการใช้งานข้อมูลในเวลาที่เกิดสถานการณ์ที่สำคัญเช่นสถานการณ์ภัยพิบัติ วิทยานิพนธ์นี้แสดงการนำวิธีการการประมวลผลแบบกระจายมาประยุกต์ใช้กับระบบการจำแนกข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมในการลดปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้งานและเวลาในการประมวลผลข้อมูลเพื่อให้ทันต่อการบริการข้อมูลในสถานการณ์ภัยพิบัติ ระบบที่นักวิจัยพัฒนาขึ้นประกอบด้วยเครื่องมือที่ทำงานบนคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ชื่อว่าการกวาดพารามิเตอร์ (Parameter Sweep) และฐานข้อมูลจัดเก็บข้อมูลต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินการจำแนกข้อมูลของผู้ใช้งาน ในการจำแนกข้อมูลหนึ่งครั้ง ระบบช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างค่าของพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันหลายชุดและดำเนินงานการประมวลผลพร้อมกันและให้ผู้ใช้เลือกผลลัพธ์ที่พึงพอใจมากที่สุด ระบบยังช่วยแนะนำค่าของพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดที่เคยดำเนินงานการจำแนกข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมก่อนหน้านี้ให้ผู้ใช้งานอีกด้วย วิทยานิพนธ์นี้ยังแสดงการวัดประสิทธิภาพโดยการทดลองใช้ระบบจำแนกข้อมูลในการจำแนกพื้นที่น้ำโดยใช้ภาพถ่ายจากดาวเทียมบริเวณประเทศไทยen_US
dc.description.abstractalternativeClassification 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.en_US
dc.language.isothen_US
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2012.378-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.subjectภาพถ่ายทางอากาศen_US
dc.subjectการวิเคราะห์ข้อมูลภาพระยะไกลen_US
dc.subjectการประมวลผลข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์แบบกระจายen_US
dc.subjectAerial photographsen_US
dc.subjectRemote-sensing imagesen_US
dc.subjectElectronic data processing -- Distributed processingen_US
dc.titleการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบจำแนกข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมด้วยการประมวลผลแบบกระจายen_US
dc.title.alternativeEfficiency enhancement of a satellite imagery classification system with distributed processingen_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตen_US
dc.degree.levelปริญญาโทen_US
dc.degree.disciplineวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์en_US
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.email.advisorVeera.M@Chula.ac.th-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2012.378-
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.