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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Machine Learning on Historic Air Photographs for Mapping Risk of Unexploded Bombs

verfasst von : Stefano Merler, Cesare Furlanello, Giuseppe Jurman

Erschienen in: Image Analysis and Processing – ICIAP 2005

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We describe an automatic procedure for building risk maps of unexploded ordnances (UXO) based on historic air photographs. The system is based on a cost-sensitive version of AdaBoost regularized by hard point shaving techniques, and integrated by spatial smoothing. The result is a map of the spatial density of craters, an indicator of UXO risk.

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Metadaten
Titel
Machine Learning on Historic Air Photographs for Mapping Risk of Unexploded Bombs
verfasst von
Stefano Merler
Cesare Furlanello
Giuseppe Jurman
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Image Analysis and Processing – ICIAP 2005

Print ISBN: 978-3-540-28869-5

Electronic ISBN: 978-3-540-31866-8

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/11553595_90

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