基于深度学习特征的遥感影像检索研究

摘要：

基于内容的遥感影像检索是解决遥感大数据"数据海量、信息淹没"问题的有效方法,但面对海量的遥感数据,存在两个方面的严峻挑战:第一,遥感影像具有数据海量、尺度依赖、地物种类繁多和场景复杂等特点,基于单一或组合低层视觉特征的检索很难取得满意的检索结果;第二,设计一种适用于不同传感器影像的特征描述方法是不切实际的,传统的人工设计特征的策略不再适用.深度学习通过构造多层网络结构对图像内容进行逐级特征表达,能够实现特征的自适应学习.论文研究基于深度学习对复杂的遥感影像进行场景分析,通过自适应特征学习实现海量遥感影像的精确、快速检索,主要工作和贡献如下.

机标关键词：深度学习特征、遥感影像检索

所属期刊栏目：52

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省自然科学基金

在线出版日期：2023-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共1页

页码：167