Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
ATZ-Fachkongress

Chassis.tech plus 2024


4 Kongresse in einer Veranstaltung

Treffen Sie in München die Fachleute von Chassis, Lenkung, Bremsen sowie Reifen/Räder.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
What Do People Expect from a Financial Awareness Platform? Insights from an Online Survey Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Compressing Web Geodata for Real-Time Environmental Applications

verfasst von : Claudio Cavallaro, Roman Fedorov, Carlo Bernaschina, Piero Fraternali

Erschienen in: Collective Online Platforms for Financial and Environmental Awareness

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

The advent of connected mobile devices has caused an unprecedented availability of geo-referenced user-generated content, which can be exploited for environment monitoring. In particular, Augmented Reality (AR) mobile applications can be designed to enable citizens collect observations, by overlaying relevant meta-data on their current view. This class of applications rely on multiple meta-data, which must be properly compressed for transmission and real-time usage. This paper presents a two-stage approach for the compression of Digital Elevation Model (DEM) data and geographic entities for a mountain environment monitoring mobile AR application. The proposed method is generic and could be applied to other types of geographical data.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel On the Quality of Annotations with Controlled Vocabularies
Nächstes Kapitel Analysis of Public Interest in Environmental Health Information: Fine Tuning Content for Dissemination via Social Media
Fußnoten
2
Trial-and-error experiments proved that increasing the number of neighbors for the average calculation decreases the total compression rate.
 
Literatur
1.
Burrows, M., Wheeler, D.J.: A block-sorting lossless data compression algorithm (1994)
2.
Castelletti, A., Fedorov, R., Fraternali, P., Giuliani, M.: Multimedia on the mountaintop: Using public snow images to improve water systems operation. In: Proceedings of the 24rd ACM International Conference on Multimedia. ACM (2016)
3.
Chen, R., Li, X.: Dem compression based on integer wavelet transform. Geo-Spatial Inf. Sci. 10(2), 133–136 (2007)CrossRef
4.
Cleary, J.G., Witten, I.H.: Data compression using adaptive coding and partial string matching. IEEE Trans. Commun. 32(4), 396–402 (1984)CrossRef
5.
Deutsch, L.P.: Deflate compressed data format specification version 1.3 (1996)
6.
Deutsch, L.P.: Gzip file format specification version 4.3 (1996)
7.
Farr, T.G., Kobrick, M.: Shuttle radar topography mission produces a wealth of data. Eos Trans. Am. Geophys. Union 81(48), 583–585 (2000)CrossRef
8.
Fedorov, R., Camerada, A., Fraternali, P., Tagliasacchi, M.: Estimating snow cover from publicly available images. IEEE Trans. Multimedia 18(6), 1187–1200 (2016)CrossRef
9.
Fedorov, R., Frajberg, D., Fraternali, P.: A framework for outdoor mobile augmented reality and its application to mountain peak detection. In: Paolis, L.T., Mongelli, A. (eds.) AVR 2016. LNCS, vol. 9768, pp. 281–301. Springer, Heidelberg (2016). doi:10.​1007/​978-3-319-40621-3_​21 CrossRef
10.
Fedorov, R., Fraternali, P., Tagliasacchi, M.: Mountain peak identification in visual content based on coarse digital elevation models. In: Proceedings of the 3rd ACM International Workshop on Multimedia Analysis for Ecological Data, pp. 7–11. ACM (2014)
11.
Franklin, W.R., Said, A.: Lossy compression of elevation data, pp. 29–41 (1996)
12.
Kidner, D.B., Smith, D.H.: Compression of digital elevation models by huffman coding. Comput. Geosci. 18(8), 1013–1034 (1992)CrossRef
13.
Kidner, D.B., Smith, D.H.: Advances in the data compression of digital elevation models. Comput. Geosci. 29(8), 985–1002 (2003)CrossRef
14.
Lewis, M., Smith, D.: Optimal predictors for the data compression of digital elevation models using the method of lagrange multipliers
15.
16.
17.
Ruuvzika, J., Ruuvzika, K.: Impact of GDAL JPEG 2000 lossy compression to a digital elevation model, pp. 205–214 (2015)
18.
Scarmana, G.: Lossless data compression of grid-based digital elevation models: a png image format evaluation. ISPRS Annals Photogrammetry Remote Sens. Spatial Inf. Sci. 2(5), 313 (2014)CrossRef
19.
20.
Sharma, M.: Compression using huffman coding. IJCSNS Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. 10(5), 133–141 (2010)
21.
Shkarin, D.: PPMD-fast PPM compressor for textual data (2001)
22.
Smith, D.H., Lewis, M.: Optimal predictors for compression of digital elevation models. Comput. Geosci. 20(7), 1137–1141 (1994)CrossRef
23.
Metadaten
Titel
Compressing Web Geodata for Real-Time Environmental Applications
verfasst von
Claudio Cavallaro
Roman Fedorov
Carlo Bernaschina
Piero Fraternali
Copyright-Jahr
2016
Buch
Collective Online Platforms for Financial and Environmental Awareness

Print ISBN: 978-3-319-50236-6

Electronic ISBN: 978-3-319-50237-3

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-50237-3_5

Premium Partner

    Bildnachweise