基于语义的遥感影像数据检索关键技术研究

传统的遥感影像数据库采用关键词匹配的方式进行查询,导致查询语义的缺失,通过将本体和Compass搜索引擎引入到遥感影像数据检索,可提高查询的查全率和查准率,提高查询的效果。文章提出了基于语义的遥感影像数据检索解决方案,构建了一个关于遥感数据共享的应用本体,并基于此本体初步实现了遥感数据检索系统,从而证明了该方案的可行性。     

基于REST Web Services的分布式遥感数据检索技术研究

为了更好地解决分布式遥感数据检索的问题,提出了基于REST Web Services的分布式检索实现方法.根据分布式数据检索的需求和遥感数据检索系统的特点,研究了分布式数据检索的实现技术、REST的基本概念、目标与设计原则、主要思想以及实现方式,在此基本上设计了基于REST Web Services分布式遥感数据检索原型系统,并实现了基于REST Web Services分布式遥感数据检索原型系统.     

大规模卫星遥感数据资源目录技术研究

当前多源异构的遥感数据在共享方面存在着数据组织差异、数据检索效率低等问题。制定规范化的遥感数据资源目录是大规模遥感数据管理和共享的基础。NASA的统一元数据模型UMM提供了权威的数据映射标准。论文首先基于UMM构建遥感元数据集成模型,并统一遥感元数据的接入规范。设计并实现了基于Elasticsearch的海量遥感数据检索技术,有效解决了多源异构情况下遥感数据资源目录检索效率低下的问题。     

基于ArcSDE与WebGIS的卫星数据管理与检索系统研究与实现

针对遥感卫星数据的特点,研究了遥感卫星数据管理和检索的各项关键技术,然后提出了使用ArcSDE与Oracle对卫星数据进行管理,实现了卫星数据的空间化。在此基础上采用J2EE技术,设计并实现了一个基于WebGIS的卫星数据检索系统。     

基于web中数据检索技术的应用与研究

数据检索是当代比较常见的技术,而搜索引擎又是数据检索技术中的重中之重,它是处理文字,词句,大数据的最佳工具。本文对文中数据检索相关技术进行了较深的研究和探索。在基于web中的数据检索的搜索引擎技术方面,我们提出了一种改进倒排索引结构,比传统索引结果更加方便快捷。我们的重点放在web中数据检索的应用,如何利用新技术改善检索系统的结果,提高检索系统的性能和效率、加快检索速度、不断完善web中数据检索弊端,使其应用更加广泛。     

QBC数据检索在电子商务教学平台的应用

在系统的开发应用中,如何做到快速查询数据是每个程序员头痛的事情,针对此种情况QBC数据检索便发挥出了它的功效。主要研究和分析了基于Hibernate QBC高级数据检索在电子商务系统中的应用,以及对数据库查询的速度问题,特别是对多条记录和包含大量数据字段的记录的查询,通过实际应用中的测试,对查询效率的分析进行了说明。     

本体技术在作战计划系统中的应用

作为人工智能研究成果在军事领域的应用,本体技术逐渐成为作战计划系统中基础而核心的组成部分。针对本体技术在作战计划系统中的应用,从作战计划系统中本体的内容、表示、应用和扩展等方面,对两个重要的作战计划系统（DICIPLE和PLANET）中如何应用作战计划本体模型、如何管理作战计划本体等方面进行了分析。分析结果为作战计划建立本体提供必要的准备,为进一步设计基于本体的作战计划生成和验证系统提供了有益的指导。     

一种基于本体的多源遥感数据集成系统

文章针对多源遥感数据集成共享的需求,分析了遥感数据源存在的数据冲突,提出了一种基于本体的遥感数据集成模型。通过OWL表示本体和映射关系,实现全局遥感数据本体与局部数据本体的冲突消解。     

基于本体和规则的卫星成像需求转换

针对遥感卫星应用中用户人工生成卫星成像需求的难度日益增大的现状,深入分析了用户遥感应用需求到卫星成像需求转换过程中所涉及的领域概念和专家知识,提出一种基于本体和规则的卫星成像需求转换方法。通过构建卫星成像需求转换本体,建立领域的概念模型,同时将相应的专家知识以规则的形式加入本体,并利用本体推理实现了卫星成像需求转换。利用这种方法,可以有效地解除用户人工生成成像需求的负担,极大地降低卫星编程数据申请的门槛,为卫星遥感应用带来便利。     

Image retrieval with a multi-modality ontology

Ontologies represent domain concepts and relations in a form of semantic network. Many research works use ontologies in the information matchmaking and retrieval. This trend is further accelerated by the convergence of various information sources supported by ontologies. In this paper, we propose a novel multi-modality ontology model that integrates both the low-level image features and the high-level text information to represent image contents for image retrieval. By embedding this ontology into an image retrieval system, we are able to realize intelligent image retrieval with high precision. Moreover, benefiting from the soft-coded ontology model, this system has good flexibility and can be easily extended to the larger domains. Currently, our experiment is conducted on the animal domain canine. An ontology has been built based on the low-level features and the domain knowledge of canine. A prototype retrieval system is set up to assess the performance. We compare our experiment results with traditional text-based image search engine and prove the advantages of our approach.     

基于本体的智能信息检索系统

近年来,基于本体的智能信息检索系统已成为智能信息检索系统领域最为活跃的研究方向之一.如何利用本体进一步提高其检索性能和智能性,成为基于本体的智能信息检索系统的主要研究目标.从面向过程的角度,对近几年基于本体的智能信息检索系统的研究进展进行了综述,对其框架、所需本体知识的获取和使用、关键技术、性能评测等进行了前沿概括、比较和分析.最后,对基于本体的智能信息检索系统有待深入研究的难点和热点进行了展望.     

基于Contourlet旋转不变特征的遥感图像检索

除了具有纹理属性外,遥感图像中还包含大量的结构性边缘特征,如何有效捕捉这些特征中的信息进行检索,成为提高遥感图像检索效率的关键。文章依据Contourlet在离散域的多尺度几何分析的功能,提出一种利用Contourlet子带能量分布特性提取原始图像在多个尺度下的边缘方向信息进行检索的方法。针对Contourlet变换捕获不同特征方向能力的差别,文章采用正交补偿法加以改正,并通过傅里叶算子的处理,实现基于结构性边缘特征旋转不变的图像检索。实验结果表明,该检索算法对含有丰富规则边缘特征的遥感图像更为有效。     

基于Ontology的产业集群信息检索模型探析

该文从安徽汽车产业集群信息服务平台检索需求出发,通过对平台现有检索技术进行分析,指出建立基于本体技术的智能检索系统的必要性,在此基础上构建了基于本体的产业集群信息检索模型,阐述了领域本体构建的重要性,最后指出产业集群信息检索的实现可以大大提高平台信息检索性能。     

基于人工免疫系统的遥感图像检索

为了提高遥感图像检索的有效性和准确性,提出了一种基于人工免疫系统的遥感图像检索算法。该算法根据相关反馈技术及免疫机理,利用克隆选择算法对用户反馈的图像特征进行泛化学习,从而提高了系统对用户语义的理解能力。实验结果表明,该算法不仅能有效理解用户的反馈信息,而且能提高检索的准确性。     

中国遥感软件研制进展与发展方向——以像素专家PIE为例

随着航天航空遥感技术的飞速发展，立体式、多层次、多视角、全方位和全天候对地观测的时代已然到来。如何激活数据价值，更好地服务行业应用，满足快速增长的遥感应用需求，成为遥感企业面临的迫切课题。遥感图像处理软件作为遥感数据与行业应用的桥梁，在遥感产业化过程中发挥着不可替代的作用。本文概述了国内外遥感卫星数据和遥感软件发展历程，通过中国国产遥感图像处理软件——像素专家（pixel information expert，PIE）阐述了国产遥感软件的研制进展、典型应用和未来技术发展方向。PIE软件具有多源遥感载荷全方位支持、全谱段要素信息智能提取、多行业全业务链深度融合、海量遥感数据快速处理和自主产权程序完全可控等5大核心能力。未来将加强与大数据、云计算和人工智能等技术前沿领域的交叉融合，提升遥感数据分析处理、知识挖掘与决策支持能力，实现遥感数据的按需获取快速传输和专题信息聚焦服务。     

遥感图像星上智能处理地面仿真模拟系统设计与实现

传统卫星遥感应用模式复杂繁长,无法满足用户越来越关注的实时化遥感服务需求,为卫星配备智能化大脑,一方面可以降低数据传输带宽,另一方面可以提高数据获取的时效性,因此,星上智能处理已经成为遥感卫星发展的必然选择。但星上处理在轨调试困难,现有遥感卫星星上处理平台的地面测试系统都是卫星实验室测试时,针对不同的卫星载荷临时组建,缺乏通用性且并未形成集成化的装置,导致现有遥感图像星上智能处理的地面测试效率偏低。尤其是面对目前星上处理智能化的新需求,缺乏一套高性能、低功耗、全流程的星上处理地面仿真系统。针对遥感数据处理自动化与智能化发展的新特点,提出了一套基于FPGA与GPU相结合的遥感图像星上处理地面仿真模拟系统。该系统能够在地面模拟实现多种载荷的0到1级数据预处理,在预处理的基础上实现智能遥感影像的加速识别,其关键难点在于遥感图像智能处理算法的高计算复杂度和嵌入式计算机有限计算力之间的平衡;遥感图像处理领域的AI专用算法固化和硬件加速之间的平衡;不同卫星平台测试需求和系统架构通用性之间的平衡。本文阐述了仿真平台设计的方法,构建了基本原型并对其进行了验证。测试结果表明：该系统可以较好地完成星上智能处理典型算法地面全流程测试,所有硬件可以直接上星组装,完备度高,对优化和指导卫星地面仿真系统运行管理体系具有一定的参考价值。     

基于视觉注意机制的大范围水体信息遥感智能提取

建立契合遥感数据内在特征的智能信息分析模型与方法,是解决遥感大数据时代信息智能提取的关键所在。从普适性的大范围水体信息遥感智能采集的需求出发,构建一种基于视觉选择性注意机制与AdaBoost算法的水体信息遥感智能提取方法。首先通过对遥感多特征指数的RGB配色方案的优化设计,实现水体信息图像特征的增强和可视化表达。然后在HSV颜色空间中,利用色差距离图像的关键节点信息构造分类特征集,并采用AdaBoost算法构建水体识别分类器,据此从图像色彩聚类结果中自动识别出水体所属类别,实现水体信息的智能提取。对比实验结果表明,该方法的水体信息提取结果在漏分率（LR）和复合分类精度（CCA）上都有明显提高;同时,该方法能有效减少对高质量训练样本的依赖性,对于丰水期泥沙含量较高水体以及洪灾导致的淹没区等临时性水域也具有较好的识别性能。     

基于本体的图像语义标注与检索模型

存储于计算机上日益庞大的数字图像存在语义表达隐含、存储孤立、检索不便等缺点,导致图像应用效率低。该文提出基于本体的图像语义标注与检索模型ImageQ,其具有层次及模块化特点且与领域本体相独立,支持领域本体进化和系列推理深度不同的图像检索方法。基于ImageQ的实验系统运行结果表明,该模型的图像管理性能良好,实现了图像智能检索功能。