【摘要】：城市遥感影像基于内容的检索已经成为数字地球和数字城市建设中解决信息检索难题的一项关键技术。本章介绍城市遥感影像基于纹理特征和目标群空间方位关系的检索方法。纹理特征对于城市遥感影像上目标的识别具有非常重要的意义，而空间方位关系则有利于描述和识别城市遥感影像上同类或不同类的一组目标，如建筑物群、农田、停车场等。
城市遥感影像检索_城市遥感
第9章 城市遥感影像检索
如何从日益庞大的遥感影像数据仓库实现感兴趣目标的快速查询和高效检索，是遥感影像信息提取和共享的热点和瓶颈难题。单纯的基于文本或者关键词的检索已经不能够满足人们的需求，人们开始试图从基于内容的角度实现图像检索。20世纪90年代以来，国内外众多研究机构和大学开展和实施了众多相关研究计划和项目，MPEG-7标准的建立也对推进基于内容的图像检索的发展起到了积极的作用。城市遥感影像基于内容的检索已经成为数字地球和数字城市建设中解决信息检索难题的一项关键技术。
按照检索的内容，可将基于内容的图像检索从低至高大致分为三个层次:
(1)视觉层。基于图像的可视化特征的检索层次。现有的检索系统一般都具有基于颜色、纹理、形状等单个特征或复合特征检索的功能。
(2)感知层。基于对象或对象间关系、知识等的检索层次。其正在成为检索领域新的研究重点，但研究成果的实用性有待进一步验证和提高。
(3)情感层。基于场景、行为、情感等因素的检索层次。属于高层语义特征，难度很大，在目前计算机视觉和图像理解的发展水平下，还没有很好的解决方案。
本章介绍城市遥感影像基于纹理特征和目标群空间方位关系的检索方法。纹理特征对于城市遥感影像上目标的识别具有非常重要的意义，而空间方位关系则有利于描述和识别城市遥感影像上同类或不同类的一组目标，如建筑物群、农田、停车场等。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
