遙感大數(shù)據(jù)檢索

目 錄
第1章緒論 1
1.1 遙感大數(shù)據(jù)檢索需求 1
1.2 遙感大數(shù)據(jù)檢索的科學問題 3
1.3 遙感大數(shù)據(jù)檢索的現(xiàn)狀 4
1.3.1 遙感圖像檢索系統(tǒng)研究現(xiàn)狀 5
1.3.2 遙感圖像檢索關鍵技術研究現(xiàn)狀 5
1.4 遙感大數(shù)據(jù)檢索的趨勢11
參考文獻 12
第2章遙感大數(shù)據(jù)檢索涉及的關鍵技術 18
2.1 遙感大數(shù)據(jù)的特征描述 18
2.1.1 傳統(tǒng)視覺特征描述 18
2.1.2 深度學習特征描述 20
2.2 遙感大數(shù)據(jù)的特征匹配 21
2.2.1 Minkowski 距離 21
2.2.2 直方圖相交 22
2.2.3 KL 散度和Jeffrey 散度 22
2.2.4 χ2 距離 23
2.3 遙感大數(shù)據(jù)檢索的評價方法 23
2.3.1 查準率與查全率 23
2.3.2 排序值評測 23
2.3.3 平均歸一化檢索秩 24
參考文獻 24
第3章基于傳統(tǒng)視覺特征的遙感影像檢索 27
3.1 基于顏色特征的遙感影像檢索 27
3.1.1 顏色直方圖 27
3.1.2 顏色矩 28
3.1.3 顏色熵 29
3.1.4 顏色相關圖 29
3.2 基于紋理特征的遙感影像檢索 30
3.2.1 灰度共生矩陣 31
3.2.2 LBP 紋理 31
3.2.3 Gabor 變換 32
3.2.4 小波變換 34
3.3 基于形狀特征的遙感影像檢索 34
3.3.1 幾何不變矩 35
3.3.2 Zernike 矩 36
3.4 基于中層視覺特征的遙感影像檢索 37
3.4.1 視覺詞袋 37
3.4.2 改進的費舍爾向量 37
3.4.3 局部聚合描述符向量 38
參考文獻 39
第4章融合視覺顯著特征的遙感影像檢索 41
4.1 基于顯著性的遙感影像檢索理論 41
4.1.1 人類視覺系統(tǒng)的原理 41
4.1.2 視覺信息的串并行復雜處理過程 44
4.1.3 人類視覺注意機制 46
4.1.4 視覺計算理論 49
4.2 基于感興趣局部顯著特征的影像檢索方法 52
4.2.1 局部顯著特征的概念及相關工作 53
4.2.2 基于視覺注意模型的局部顯著特征提取 56
4.2.3 基于局部顯著特征的遙感影像檢索算法 60
4.2.4 實驗結果及分析 61
4.3 基于視覺關鍵詞的遙感影像檢索算法 65
4.3.1 視覺關鍵詞層次模型 66
4.3.2 遙感影像語義建模 67
4.3.3 遙感影像檢索 72
參考文獻 80
第5章基于關聯(lián)規(guī)則挖掘的遙感影像檢索 85
5.1 關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘技術 85
5.1.1 概述 85
5.1.2 Apriori 算法 86
5.2 基于多維數(shù)據(jù)立方體的關聯(lián)規(guī)則快速挖掘方法 90
5.2. 多維數(shù)據(jù)立方體 91
5.2. 獲取頻繁項集 94
5.2. 頻繁項集的統(tǒng)一存儲 95
5.2. 生成關聯(lián)規(guī)則 96
5.2. 實驗與分析 96
5.3 基于像素關聯(lián)規(guī)則的遙感影像檢索 98
5.3.1 影像關聯(lián)規(guī)則挖掘 99
5.3.2 相似性度量指標102
5.3.3 實驗與分析104
5.4 基于對象關聯(lián)模型的遙感影像檢索120
5.4.1 對象關聯(lián)模型120
5.4.2 Quick Shift 影像分割124
5.4.3 基于對象屬性關聯(lián)模式的影像檢索125
5.4.4 基于對象鄰接關聯(lián)模式的影像檢索131
參考文獻135
第6章基于語義特征的遙感影像檢索136
6.1 遙感影像的語義描述136
6.2 基于本體論的遙感影像檢索137
6.3 基于數(shù)據(jù)挖掘的遙感影像檢索140
參考文獻146
第7章基于深度學習的遙感大數(shù)據(jù)檢索147
7.1 遙感大數(shù)據(jù)的深度學習分析方法147
7.1.1 神網(wǎng)絡與反向傳播147
7.1.2 自編碼網(wǎng)絡149
7.1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡150
7.1.4 深度哈希絡153
7.1.5 生成對抗網(wǎng)絡154
7.1.6 深度相似性網(wǎng)絡155
7.2 基于自編碼的遙感大數(shù)據(jù)檢索156
7.3 基于卷積神網(wǎng)絡的遙感大數(shù)據(jù)檢索159
7.4 基于深度哈希網(wǎng)絡的遙感大數(shù)據(jù)檢索161
7.5 基于生成對抗網(wǎng)絡的遙感大數(shù)據(jù)檢索162
7.6 基于相似性網(wǎng)絡的遙感大數(shù)據(jù)檢索163
參考文獻163
第8章視頻大數(shù)據(jù)檢索166
8.1 視頻大數(shù)據(jù)檢索需求和基本流程166
8.1.1 視頻大數(shù)據(jù)檢索需求166
8.1.2 視頻大數(shù)據(jù)的檢索流程167
8.2 視頻大數(shù)據(jù)的檢索方法169
8.2.1 基于傳統(tǒng)視覺特征的檢索方法169
8.2.2 基于深度學習的檢索方法172
8.3 視頻大數(shù)據(jù)檢索實例174
8.3.1 衛(wèi)星視頻大數(shù)據(jù)檢索174
8.3.2 無人機視頻大數(shù)據(jù)檢索實踐177
8.3.3 地面視頻大數(shù)據(jù)檢索180
參考文獻183
第9章遙感大數(shù)據(jù)存儲187
9.1 遙感大數(shù)據(jù)獲取187
9.2 遙感大數(shù)據(jù)分布式存儲189
9.2.1 關鍵技術189
9.2.2 考慮因素190
9.3 遙感大數(shù)據(jù)索引193
9.4 遙感大數(shù)據(jù)多尺度表示196
9.4.1 多尺度遙感數(shù)據(jù)模型與多尺度空間數(shù)據(jù)庫設計197
9.4.2 層次數(shù)據(jù)結構199
9.5 遙感大數(shù)據(jù)的清洗200
9.5.1 遙感大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)清洗的基礎性需求202
9.5.2 遙感大數(shù)據(jù)清洗的基本原理203
9.5.3 遙感大數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)框架203
參考文獻205
第10章遙感大數(shù)據(jù)在線檢索207
10.1 遙感影像在線檢索系統(tǒng)架構207
10.1.1 系統(tǒng)結構207
10.1.2 遙感影像大數(shù)據(jù)管理208
10.2 基于文本的遙感大數(shù)據(jù)在線檢索209
10.3 基于內容的遙感大數(shù)據(jù)在線檢索211
參考文獻213
第11章跨模態(tài)遙感大數(shù)據(jù)檢索方法215
11.1 跨模態(tài)遙感大數(shù)據(jù)檢索需求215
11.2 跨模態(tài)檢索現(xiàn)狀216
11.3 跨模態(tài)遙感大數(shù)據(jù)檢索數(shù)據(jù)集217
11.3.1 異源跨模態(tài)遙感數(shù)據(jù)集217
11.3.2 遙感與非遙感跨模態(tài)數(shù)據(jù)集220
11.4 影像-語音跨模態(tài)檢索方法221
11.5 全色-多光譜影像跨模態(tài)檢索方法222
11.6 光學-SAR 影像跨模態(tài)檢索方法224
參考文獻224