基于高分影像的城市區(qū)域檢索技術(shù)研究.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，遙感影像的數(shù)量正在以驚人的速度急劇增長。然而，遙感的應(yīng)用研究相對滯后，導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)積壓，有用信息無法及時(shí)、準(zhǔn)確地提取出來，造成巨大的資源浪費(fèi)。因此，如何從海量影像數(shù)據(jù)中高效、高精度地檢索到感興趣的目標(biāo)是一個(gè)國際性難題，也成為遙感圖像信息提取和共享的瓶頸。其中，基于內(nèi)容的遙感圖像檢索方法是解決這一問題的核心所在，也是近年來海量遙感圖像檢索所面臨的難點(diǎn)。
　　自20世紀(jì)90年代起，國內(nèi)外研究人員對基于內(nèi)容的圖像

2、檢索技術(shù)進(jìn)行了大量的研究，取得了豐碩的成果，但是專門針對遙感圖像檢索的研究卻不盡人意，無論是理論體系還是應(yīng)用系統(tǒng)，都還不成熟。原因在于遙感圖像數(shù)據(jù)量大、覆蓋范圍廣、主題不明確、多時(shí)相和語義豐富等，故無法將針對自然圖像和醫(yī)學(xué)圖像的研究成果直接應(yīng)用于遙感圖像內(nèi)容檢索中。針對一個(gè)完善的基于內(nèi)容的遙感圖像檢索系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)組織、存儲與管理、特征描述及提取、相似性度量、相關(guān)反饋、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)等研究工作面臨著許多困難與不足，由此，

3、研究所涉及的各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)勢在必行。
　　綜上所述，本文在綜合國內(nèi)外大量的理論研究和開發(fā)的檢索系統(tǒng)的而基礎(chǔ)上，系統(tǒng)分析了圖像檢索中所涉及到的關(guān)鍵技術(shù)及研究現(xiàn)狀，并在綜合考慮了圖像檢索中存在的問題和用戶需求的基礎(chǔ)上，結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)方法，提出了一套適用于遙感圖像檢索的檢索方法并以“城市區(qū)域”這一語義作為重點(diǎn)研究對象，進(jìn)行了深入的研究，提出了城市區(qū)域檢索算法。并在綜合考慮檢索的準(zhǔn)確率和時(shí)間效率的基礎(chǔ)上，提出了一種將基于語義

4、的圖像檢索技術(shù)和基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)相結(jié)合的分步式遙感圖像檢索算法。借助Matlab語言編寫模型系統(tǒng)，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
　　論文主要研究成果有：提出了基于共生區(qū)域的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)遙感圖像檢索算法，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，建立了圖像和語義之間對應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了基于語義的遙感圖像檢索；提出了一種適用于遙感圖像城市區(qū)域的檢索算法，將基于共生區(qū)域的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)遙感圖像檢索算法與平均高頻信息強(qiáng)度相結(jié)合，有效的提高了“城市區(qū)域”這一語義的檢索的查準(zhǔn)率；提出了一種