[发明专利]遥感影像特征库生成、遥感影像检索方法及装置

说明书

本发明提供了一种遥感影像特征库生成、遥感影像检索方法及装置。遥感影像特征库生成方法包括：读取预先上传至分布式存储系统中的多景遥感影像；针对每景遥感影像，分别提取所述遥感影像的多个候选区域；针对每个候选区域，分别提取所述候选区域的图像特征；对全部候选区域的图像特征进行聚类，得到K个聚类中心；针对每个候选区域，分别获取所述候选区域的图像特征与每个聚类中心的相似度，将得到的K个相似度组成所述候选区域对应的K维特征向量；将所述K个聚类中心，以及每景遥感影像的每个候选区域对应的K维特征向量，存储至遥感影像特征库中。本发明对候选区域的描述方式更加简便、准确，能够为高效、准确地检索遥感影像提供依据。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种遥感影像特征库生成、遥感影像检索方法及装置。

背景技术

海量遥感影像数据为基于高分辨率遥感影像的各类重大应用场景提供丰富、高质量数据源，在林业、农业、测绘、海洋科学、经济学、城市建设、国土规划等领域发挥了重要作用。由于目前地面数据处理能力不足，使得“数据海量，信息淹没”问题日益突出；多平台、高空间分辨率和光谱分辨率、重访周期短、影像条带宽等特点使得当前遥感数据总量呈现爆炸式增长，日积月累，各部门、公司、科研机构都存储了海量遥感数据，面对海量数据密集型计算需求，传统“独立存储、分散管理”的遥感数据存储方式面临极大挑战。

因此，如何对海量高分辨率遥感影像进行更加简便、更加准确地存储和管理，以便为从包含丰富地物光谱、纹理和空间关系信息的高分辨率遥感影像上实现感兴趣目标区域的快速定位和高效检索提供条件，是遥感影像应用过程中急需解决的难题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种遥感影像特征库生成、遥感影像检索方法及装置。

第一方面，本发明实施例公开了一种遥感影像特征库生成方法，所述方法包括：

读取预先上传至分布式存储系统中的多景遥感影像；

针对每景遥感影像，分别提取所述遥感影像的多个候选区域；

针对每个候选区域，分别提取所述候选区域的图像特征；

对全部候选区域的图像特征进行聚类，得到K个聚类中心，K为正整数；

针对每个候选区域，分别获取所述候选区域的图像特征与每个聚类中心的相似度，将得到的K个相似度组成所述候选区域对应的K维特征向量；

将所述K个聚类中心，以及每景遥感影像的每个候选区域对应的K维特征向量，存储至遥感影像特征库中。

可选地，所述提取所述遥感影像的多个候选区域，包括：将所述遥感影像分割成多个子区域；计算每两个相邻子区域的相似度；将相似度大于第一预设阈值的相邻子区域合并，得到多个合并区域；确定每个所述合并区域的权重；将权重最大的第一预设个数的合并区域作为所述遥感影像的多个候选区域。

可选地，所述确定每个所述合并区域的权重，包括：按照所述合并区域的生成顺序，为每个所述合并区域赋予权重，生成顺序在先的合并区域的权重大于生成顺序在后的合并区域的权重；计算每两个合并区域的相似度；将相似度大于第二预设阈值的两个合并区域的权重累加，将累加后的权重作为所述相似度大于第二预设阈值的两个合并区域的权重。

可选地，所述遥感影像在所述分布式存储系统中以二进制数据流格式分块存储；所述读取预先上传至分布式存储系统中的多景遥感影像，包括：针对每景遥感影像，获取所述遥感影像的各分块的二进制数据流，对传输过程中的二进制数据流进行序列化与反序列化；在所述二进制数据流传输完成后，将所述遥感影像对应的分块参数设置为不分块；将所述二进制数据流中Text类型的数据作为key，BytesWritable类型的数据作为value，构建预设格式的所述遥感影像。