【摘 要】
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随着对地观测技术的迅速发展，对地观测卫星遥感数据日获取近3TB。如何对海量遥感影像数据进行高效的组织、管理和检索，成为了当前关注的重点。基于内容的遥感影像检索作为解决该难题的一种有效技术，具备较强的实际意义。 基于内容的遥感影像检索系统通常经过三个步骤，先对输入影像进行特征提取，然后与数据库中影像的特征进行匹配，最后按照特征相似性排序，返回检索结果。检索的难点在于遥感影像容易受到时间、季节、天气
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随着对地观测技术的迅速发展，对地观测卫星遥感数据日获取近3TB。如何对海量遥感影像数据进行高效的组织、管理和检索，成为了当前关注的重点。基于内容的遥感影像检索作为解决该难题的一种有效技术，具备较强的实际意义。
基于内容的遥感影像检索系统通常经过三个步骤，先对输入影像进行特征提取，然后与数据库中影像的特征进行匹配，最后按照特征相似性排序，返回检索结果。检索的难点在于遥感影像容易受到时间、季节、天气、地表运动目标等因素的影响，仅仅通过外观难以判断两张遥感影像是否相似，即便是同一地点的影像在不同时间也可能展现出不一样的外观，传统的颜色、纹理等特征算法稳定性不高。本文期望使用深度学习相关算法，实现将场景类似的遥感影像进行匹配，比如港口与港口，飞机场与飞机场，其中外观是重要的参考标准之一，但更要的是两张影像在场景上的相似性。
本文在总结前人研究的基础上，研究基于深度学习的遥感影像检索方法。首先使用目标识别卷积神经网络提取输入影像中包含的地物目标信息，结合学习得到的地物关系矩阵，可以初步筛选出场景相似的影像，最后通过图像特征提取网络，进一步比对影像之间的相似程度，返回最终检索结果。
最后我们在公开数据集上进行实验，并且对比了其他不同的检索算法，验证了本文算法的有效性。
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