Exploiting Deep Features for Remote Sensing Image Retrieval: A Systematic Investigation

Remote sensing (RS) image retrieval is of great significant for geological information mining. Over the past two decades, a large amount of research on this task has been carried out, which mainly focuses on the following three core issues: feature extraction, similarity metric and relevance feedback. Due to the complexity and multiformity of ground objects in high-resolution remote sensing (HRRS) images, there is still room for improvement in the current retrieval approaches. In this paper, we analyze the three core issues of RS image retrieval and provide a comprehensive review on existing methods. Furthermore, for the goal to advance the state-of-the-art in HRRS image retrieval, we focus on the feature extraction issue and delve how to use powerful deep representations to address this task. We conduct systematic investigation on evaluating correlative factors that may affect the performance of deep features. By optimizing each factor, we acquire remarkable retrieval results on publicly available HRRS datasets. Finally, we explain the experimental phenomenon in detail and draw conclusions according to our analysis. Our work can serve as a guiding role for the research of content-based RS image retrieval

Introduction to the Special Section on Image Information Mining for Earth Observation Data

We provide an introduction to a special issue on image information mining

Spatio-Temporal Information Extraction Under Uncertainty Using Multi-Source Data Integration and Machine Learning: Applications To Human Settlement Modelling

Due to advances in information and communication technology, new ways of acquisition, storage, and analysis of digital data have emerged. This constitutes new opportunities, but also imposes challenges for many scientific disciplines, including the geospatial sciences, where the availability, accessibility, and spatio-temporal granularity and coverage of environmental, geographic, and socioeconomic data is steadily increasing. Multi-source data measuring identical or related processes typically increase the reliability of knowledge derived but also lead to higher levels of discrepancies. In order to fully benefit from the value of such multi-source data, the contained information needs to be extracted effectively and efficiently, employing adequate data integration, mining, and analysis techniques. This work demonstrates how the integration of coherent multi-source geospatial data supports information extraction and analysis to generate new knowledge of both, the data itself and the underlying phenomenon, exemplified by the spatio-temporal distribution of human settlements. I present three applications in the field of human settlement modelling where data integration is a key component for knowledge acquisition. These three applications consist of i) a deep-learning based classification framework for fully automated extraction of built-up areas from historical maps in the spatial domain, ii) a machine-learning based time series classification framework for estimating changes in built-up areas in the temporal domain, based on multispectral remote sensing time series data, and iii) a novel framework for an in-depth accuracy assessment of model-generated data, exemplified by the Global Human Settlement Layer, for a detailed analysis of data uncertainty in the spatio-temporal domain, as well as across different scales and aggregation levels, attempting to quantify the fitness-for-use of such data.</p

La détection de changement au service de la gestion de catastrophe

Depuis quelque temps, lorsque nous pensons à une catastrophe majeure, qu’elle soit d’ordre naturel ou de notre propre faction, nous pensons presque automatiquement à des images satellitaires des zones affectées. Ceci nous vient à l’esprit en partie à cause de la couverture médiatique qui utilise de plus en plus les mêmes sources de données que celles qui sont utilisées pour aider à la planification des efforts de secours. Le traitement d’images satellitaires est un outil précieux dans ce contexte-ci car nous pouvons extraire de nombreux types d’information pertinents aux diverses étapes de la planification des secours. Les concepts reliés à la télédétection ainsi que les outils et les techniques d’analyse qu’ont développé les chercheurs, les analystes et les photo-interprètes pour traiter et analyser des images satellitaires sont utilisés à bon escient afin de réaliser le traitement et l’analyse rapide d’images lors de catastrophes majeures pour aider à réaliser les produits cartographiques requis par la planification des efforts de secours. Ce document porte sur l’un des aspects techniques qui pourraient être particulièrement judicieux dans ce contexte, la détection de changement. Nous comprenons que l’exercice d’analyse que sous-tend l’usage d’images satellitaires dans un contexte de gestion de catastrophe est essentiellement la comparaison de ce qui « était » avant un événement de ce type à ce qui « est » après une catastrophe majeure. Conceptuellement, cette famille de techniques semble tout à propos, mais qu’en est-il réellement? Pour répondre à cette question, nous nous pencherons sur la question en analysant la chaine de traitement sous-jacente ainsi que les contraintes fonctionnelles s’y rapportant et tenterons de remettre le tout en contexte en fonction de la détection de changement et de la difficulté reliée à son utilisation dans un contexte de gestion de catastrophe. Nous nous pencherons aussi sur la question de l’établissement des éléments techniques, fonctionnels et conceptuels requis pour permettre d’accroitre le potentiel d’utilisation de la détection de changement dans un contexte de gestion de catastrophe