関連は、目標知覚から目標認知への重要な転換プロセスの一部であり、最近、コンピュータビジョン技術に基づくターゲット関連分析は関連領域の研究者の関心を集めています。リモートセンシング領域の関連分析は比較的遅く開始されました。その重要な理由の1つは、リモートセンシング画像に関連するデータセットが不足しているためです。データセットはアルゴリズムのトレーニング、検証、評価を支える基盤であり、多様なデータセットはアルゴリズムの持続的な最適化とパフォーマンスの向上に貢献できます。ただし、これまでに、発表された関連データセットについて包括的な要約や体系的な調査は行われておらず、特にリモートセンシング領域では、関連データセットに関する研究がまだ十分ではありません。この問題に対応するため、本論文は関連分野の文献を包括的に調査し、視覚領域およびリモートセンシング領域に対して既に発表された画像とビデオの2つのモードの15の視覚関連データセットと4つのリモートセンシング画像関連データセットについての回顧と概要を行い、特徴、データ規模、関連カテゴリ、三元数などを体系的に紹介しました。同時に、本論文では、これらのデータセットで検証された現在の主要なターゲット関連分析アルゴリズムを体系的に検討し、条件付きランダムフィールドに基づく関連分析アルゴリズムとディープラーニングに基づく関連分析アルゴリズムの2つのタイプに分類し、それぞれのアルゴリズムの長所と短所について分析しました。最後に、本論文は現在の関連データセットおよびアルゴリズムモデルの限界に基づいて、それぞれの研究方向を提案しました。関連データセットの観点から、時系列データに対応するリモートセンシング関連データセットの構築に関するアイデアを提案し、リモートセンシング画像の関連注釈と可視化ツールの初期開発を行うことにより、将来の関連データセットの構築方向に対する最適化提案をしました。関連アルゴリズムの観点からは、関連ダイナミックレイヤーモデリングおよびダイナミックシーンイメージなどの革新的な方法を提案し、関連領域の研究者にアイデアを提供することを期待しています。以上から、本論文はリモートセンシング領域の関連データセットの構築および関連アルゴリズム研究の参考となるでしょう。

リモートセンシング; ターゲット関連分析; 関連データセット; 動的シーン画像生成; 概要; データセット