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논문 기본 정보

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저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제31권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
1 - 9 (9page)

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Mobility and cloud platform have become the dominant paradigm to develop web services dealing with huge and diverse digital contents for scientific solution or engineering application. These two trends are technically combined into mobile cloud computing environment taking beneficial points from each. The intention of this study is to design and implement a mobile cloud application for remotely sensed image fusion for the further practical geo-based mobile services. In this implementation, the system architecture consists of two parts: mobile web client and cloud application server. Mobile web client is for user interface regarding image fusion application processing and image visualization and for mobile web service of data listing and browsing. Cloud application server works on OpenStack, open source cloud platform. In this part, three server instances are generated as web server instance, tiling server instance, and fusion server instance. With metadata browsing of the processing data, image fusion by Bayesian approach is performed using functions within Orfeo Toolbox (OTB), open source remote sensing library. In addition, similarity of fused images with respect to input image set is estimated by histogram distance metrics. This result can be used as the reference criterion for user parameter choice on Bayesian image fusion. It is thought that the implementation strategy for mobile cloud application based on full open sources provides good points for a mobile service supporting specific remote sensing functions, besides image fusion schemes, by user demands to expand remote sensing application fields.
#Bayesian image fusion #Histogram similarity #Mobile cloud computing #OpenCV #OpenStack

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참고문헌 (23)

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Barnatt, C. / 2010 / A brief guide to cloud computing / Constable & Robinson Ltd : 1 ~ 289 google schola Bogaert, P. / 2007 / Bayesian data fusion in a spatial prediction context: a general formulation / Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 21 (6) : 695 ~ 709 google schola Bradski, G. / 2008 / Learning OpenCV computer vision with OpenCV library / O’Reilly : 199 ~ 206 google schola Evangelidis, K. / 2014 / Geospatial services in the cloud / Computers and Geosciences 63 : 116 ~ 122 google schola Fasbender, D. / 2009 / Sensors and Data Fusion / I-Tech Education and Publishing : 245 ~ 262 google schola

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