知識発見支援のための気象画像データベースの構築
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概要
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画像データベースにおけるデータマイニングは, 大規模な画像データの中に存在している自明でない関係やパターンなどを発見することを目的としており, 科学的発見法とも言われている. 本稿では, 膨大な気象画像データに対して, そのデジタル画像から気象の情報を取り出し, 画像データベースに変換し, 専門家による解析と知識発見を支援することを目的とした気象画像データベースについて述べる. そこでは, 雲の濃淡情報とその変化からなる画像データに, 我々が開発したクラスタリングと相関ルールといった二つのデータマイニング法が適用される. これによって, パターン化された気象画像の時系列データや年間において約24種類の気象の特徴パターンが得られる. これらの画像データは, R-Treeを用いた画像データベースとして構築され, 専門家の"春頃で, 前線の後に移動性高気圧が来るような気象変化を見たい"のような要求に応えることができる.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1999-05-15
著者
-
片山 幸治
(現)(株)富士通高知システムエンジニアリング
-
小西 修
高知大学埋学部数理情報科学科
-
小西 修
高知大学理学部情報科学科
-
小西 修
公立はこだて未来大 システム情報科学
-
小西 修
高知大学理学部
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