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策划了特定的项目，获取数据，并对三种用例进行了分析：“马拉维战役的生活模式”，“使用多级飞机检测的指示和警告”和“营地消防土地覆盖率分析”。用例显示了如何通过摄入的管道，云计算和计算机视觉算法，可以在相对较短的时间内分析大量数据。没有这些工作流程和新技术，对大量数据的分析将被证明效率较低和资源很大。事件显示，空间数据的用户的利益将不得不更好地了解人道主义和国防问题。算法用于从数千个图像场景中得出见解，这些算法由汽车检测算法，多级飞机算法和土地覆盖分类算法组成。此外，该论文简要探讨了地理位置数据来补充计算机视觉算法数据。通过示例，论文在高层次上显示了用户如何使用这些技术来更有效地分析数据。该分析可以纳入高级人道主义或国防决策中。关于该领域的未来工作应试图在更详细的水平上评估算法性能。研究人员还应在开源图像上构建不同的算法，以允许更多用户从计算机视觉提供的效率中受益。i证明摘要是本文内容的正确表示。主席，论文委员会日期
大规模遥感和计算机视觉算法......
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