基于内容的遥感图像检索研究及系统开发
文献类型：学位论文
| 作者 | 赵理君 |
| 学位类别 | 硕士 |
| 答辩日期 | 2012-05-21 |
| 授予单位 | 中国科学院研究生院 |
| 授予地点 | 北京 |
| 导师 | 唐家奎 |
| 关键词 | 基于内容的图像检索 遥感图像 特征提取 相关反馈 支持向量机 |
| 学位专业 | 环境科学 |
| 中文摘要 | 随着航空航天技术、传感器技术、计算机技术、网络技术的飞速发展，遥感图像的数据量也在急剧增加。因此，如何快速有效地管理和查询这些海量的遥感图像显得越来越重要，基于内容的遥感图像检索（Content-Based Remote Sensing Image Retrieval，CBRSIR）成为近几年来最活跃研究领域之一。本文首先研究了基于内容的遥感图像检索的国内外研究现状和进展，讨论了目前遥感图像检索存在的问题。然后，在总结现有研究成果的基础上，主要进行了如下研究：（1）详细介绍了基于内容的遥感图像检索的关键技术，包括：特征提取方法、相似性度量方法、评价标准和相关反馈机制等。（2）针对基于内容的遥感图像检索中视觉特征检索的现状，通过引入常规图像检索中的多特征融合技术，提出了融合多类特征（颜色、纹理、光谱）的遥感图像检索方法。（3）针对传统的基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器的相关反馈策略在图像检索结果的排序上存在的问题，提出了改进的融合SVM分类器和特征相似性度量函数的相关反馈策略，在优化图像检索结果的排序的同时，进一步提高检索的查准率。（4）为了进一步提高基于传统SVM的相关反馈方法的性能，本文引入了合成核学习理论，并将之运用于传统SVM算法中，提出了一种基于面向数据的合成核支持向量机（Data Oriented Composite Kernel based Support Vector Machine，DOCKSVM）的相关反馈方法。（5）实现了一个功能较为完善的基于内容的遥感图像检索的原型系统。 |
| 学科主题 | 摄影测量与遥感 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2012-06-21 |
| 源URL | [http://ir.yic.ac.cn/handle/133337/5635]  |
| 专题 | 中科院烟台海岸带研究所知识产出_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵理君. 基于内容的遥感图像检索研究及系统开发[D]. 北京. 中国科学院研究生院. 2012. |
入库方式： OAI收割
来源：烟台海岸带研究所
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