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随着各领域对多源遥感影像数据需求的不断增加,如何高效地管理多源海量遥感影像数据,更好地为各行各业服务是遥感数据库研究的热点。目前国内外很多学者在建设多源遥感影像数据库方面进行了相关研究,但对多源遥感影像数据组织、遥感影像数据预处理以及快速索引方面的研究尚存在不足。设计了一种多源遥感影像数据组织模型,实现了多源影像的集成化管理;实现了一种多源海量原始遥感影像(特别是航空影像)的半自动预处理机制,极大地缩短了原始影像数据的处理时间;设计了一种混合检索方法,达到了海量多源遥感影像数据快速高效检索的目的。结果表明:该方法建库效率显著提高,混合索引的查询速度比ArcSDE自动创建的空间索引检索速度有了快速提高,在数据量较小时查询速度至少可以提高4倍,而数据量较大时检索速度至少可以提高12.83倍。 相似文献
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针对数量日益增长的多源、异构遥感影像组织与管理问题,在分析遥感影像特点的基础上,设计并实现了海量遥感影像高效可视化管理系统。研究了系统的组织架构,借助三维地球技术,提升系统的可操作性与视觉体验;采用元数据库技术,实现海量、多分辨率遥感影像的统一、快速查询、检索与定位;通过遥感影像缩略图、金字塔模型和线程池机制,提高遥感影像读取及可视化显示的效率。最后,完成了基于三维地球的遥感影像可视化管理系统的功能集成,实现遥感影像的多种管理模式和多层次需求。在此基础上,在实际工程应用中为海量遥感影像的分发服务提供有力的技术保障。 相似文献
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《信息与电脑》2019,(6)
随着遥感技术的快速发展,当前遥感影像数据的数据总量急剧增加。面对海量遥感影像数据的应用需求,如何快速、准确的获取全覆盖特定区域的无云遥感影像数据至关重要。因此,笔者提出了一种格网补偿的遥感数据全覆盖检索方法。首先,利用五层十五级格网切分模型对特定区域切分成较小的格网。其次,对海量遥感有云影像数据集进行预处理,采用基于快视图的云检测方法判断快视图局部是否无云,取出无云的部分对每个格网进行像素补偿。最后得出一张全覆盖特定区域的无云遥感图像,并筛选出所需的遥感影像数据。通过实验对比,该方法在海量遥感影像数据情况下,能快速、准确的获取全覆盖特定区域的无云遥感影像数据,具有很好的可行性和实用性。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(5)
随着遥感技术和摄影测绘的发展,遥感影像的分辨率不断提高,数据量日益增长,这对快速、高效地处理海量遥感影像数据提出了更高的要求,如何有效、智能地存储和处理海量遥感数据成为研究的热点。在分析现有金字塔模型的并行构建的基础上,设计一种面向Spark计算框架的影像金字塔模型。模型给出了影像金字塔构建算法及影像数据的分布式存储组织结构,实现了海量遥感影像数据在Spark中的并行处理,为Spark增加了计算处理空间数据格式的能力。实验结果表明,利用该方法能够在Spark云平台上实现快速、高效的解决海量遥感影像金字塔的并行构建,特别是在面对海量遥感影像数据时,无论从金字塔构建性能上还是遥感影像的计算效率上,Spark都更具优势。 相似文献
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遥感影像数据挖掘研究进展 总被引:3,自引:0,他引:3
遥感影像数据挖掘是一个有着广阔应用前景的研究领域。由于遥感影像数据库的海量特征,遥感影像数据挖掘已成为空间数据挖掘的主流。依据遥感影像数据挖掘的方法和目的,从图像索引和检索、图像分类、图像聚类、空间关联规则挖掘、影像变化检测以及高光谱数据挖掘六个方面对遥感影像数据挖掘的国内外研究现状进行了综述。并指出了遥感影像数据挖掘和知识发现中应该着力解决和注意的几个问题。 相似文献
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张云飞 《计算机测量与控制》2021,29(10):77-82
遥感影像目标检测虽然是一种极为有效的地表变化监测手段,但极易受到自然环境复杂性的影响,从而造成遥感影像中存在混合的杂质像素,导致目标检测准确性较差;为解决此问题,设计基于深度学习的遥感影像目标检测系统;建立深度学习框架,分层次连接遥感影像输入模块、图像帧预处理模块与目标检测算法模块,再借助影像目标输出结构单元,对已获得的遥感影像像素数据进行整合,实现系统硬件设计;在此基础上,提取遥感影像的多特征条件,完善现有的目标检测系统设计方案;通过分割多级目标节点的方式,得到遥感影像特征的小波分解结果,利用计算求得的边缘纹理系数,实现融合深度学习理论的遥感影像目标变化能力检测;实验结果表明,所设计遥感影像目标检测系统的有效像素的占比量较大,杂质像素节点的占比量较小,且二者之间的对比情况极为明显,能够有效剔除杂质像素量,更能适应复杂多变的自然环境,获得更为准确的地表变化监测结果. 相似文献
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道路是现代交通的主要组成部分,对于管理和更新地理信息系统数据库中的道路信息非常重要。目前,自动提取道路网络的主要数据源为遥感图像数据,但随着近年来遥感影像的地面分辨率不断提高,图像中地物信息愈加丰富,对图像中道路信息的提取难度也随之增大。文章主要展开一种利用机器学习对高分辨率遥感图像的道路提取研究。首先对高分辨遥感图进行预处理,然后对图像进行特征提取,利用BP神经网络对特征进行训练,最后将需要道路提取的高分辨率遥感图区域分割。对每一个区域进行目标检测时,去除图像中非道路区域,并利用形态学方法提取出区域中的道路信息。实验表明,该方法在应对建筑物、植被等对道路提取有干扰时,识别效率明显提升。 相似文献
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针对目前遥感图像云检测算法及算法运行所需硬件平台复杂度高,无法进行在轨实时检测的问题,提出了一种基于FPGA的面向卫星在轨实时运行的遥感视频云检测方法.首先根据不同的遥感视频输入格式对其自适应降采样处理;其次对顺序流入的图像自适应阈值分割,然后对分割后的图像进行聚类获取云区域,进而提取每一块云区域的特征向量;最后计算整幅图像的云覆盖率和可用度,以此判断是否将图像下传.实验结果表明,在60 MHz的时钟下,且Camera Link接口每个时钟周期同时输入两个像素时,822×1096大小的遥感视频云检测速度可达132 fps,相对于传统的嵌入式双核CPU,速度提升了6~7倍.该方法可实现卫星在轨实时云检测,极大地缓解了有限的星地数传带宽和巨大的遥感数据量之间的矛盾,大幅提升遥感卫星系统应用效能,具有很强的实用价值. 相似文献
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基于模糊高斯基函数神经网络的遥感图像分类 总被引:8,自引:0,他引:8
针对遥感图像分类的特点,提出了一种基于模糊高斯基函数神经网络的遥感图像分类器。该分类器将模糊技术与神经网络相结合,采用神经网络来实现模糊推理,利用神经网络的学习能力来达到调整模糊隶属函数和模型规则的目的,从而使系统具备了自适应的特性,实验结果表明,这种基于模糊高斯基孙数神经网络的分类器经过训练后,可应用于遥感图像的分类,其分类精度明显高于传统的最大似然分类法。 相似文献
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介绍了基于关系型数据库(RDBMS)和微软组件技术(COM)的Web海量影像数据库(IMIDM)的研究背景、系统组织和实现,具体论述了IMIDB的数据库逻辑设计,包括数据库的选择、遥感数据的组织和存储;在此基础上,论述了存储在数据库中的遥感影像的Web发布体系结构,以及组件对象模型技术在该系统中的运用;最后给出了该系统的测试情况,测试结果表明,系统达到了设计目标。 相似文献
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随着卫星遥感以及航空摄影技术的发展,人们可以更快、更廉价地获得各种高分辨率的影像。为了对这些不断增加的海量数据进行管理,空间数据库无疑是一种最好的方法,它不但可以提供更快、更方便的数据管理,同时还支持不同用户对数据同时安全访问。由于影像数据库中会存储各种异构的数据源,在目前的影像数据库管理系统中,只提供分散的元数据的管理策略,但是用户在进行搜索和定位的过程中需要一种全局的元数据。论文研究如何利用分散的元数据生成一种查询所需的集中存储的元数据信息,同时提出了如何利用空间元数据来辅助快速搜索和定位所需要的影像资料的策略。最后在系统中实现了基于关键词和空间范围的搜索,实验表明具有较高的效率。 相似文献