Med den akuta efterfrågan på automatisk hantering av ett stort antal högupplösta fjärranalysbilder har innehållsbaserad fjärranalys (CB-HRRS-IR) väckt stort forskningsintresse. I detta dokument föreslås därför en ny metod för fjärranalys med hög upplösning genom multifunktionell representation och samverkande affinitetsmetrisk fusion (IRRMFRCAMF). I IRMFRCAMF designar vi fyra oövervakade konvolutionella neurala nätverk med olika lager för att generera fyra typer av oövervakade funktioner från den fina nivån till den grova nivån. Förutom dessa fyra typer av oövervakade funktioner, implementerar vi också fyra traditionella funktionsdeskriptorer, inklusive lokalt binärt mönster (LBP), grå nivå co-occurence (GLCM), maximal respons 8 (MR8) och skala-invariant funktion transform (SIFT). För att fullt ut införliva den kompletterande informationen bland flera funktioner i en bild och den ömsesidiga informationen över hjälpbilder i bilddatasetet förespråkar detta dokument samverkansaffinitet metrisk fusion för att mäta likheten mellan bilder. Resultatutvärderingen av högupplöst fjärranalys av bildsökning genomförs på två offentliga datauppsättningar, datauppsättningen UC Merced (UCM) och Wuhan University (WH) datasetet. Ett stort antal experiment visar att vår föreslagna IRMFRCAMF avsevärt kan överträffa de senaste metoderna. Nyckelord: fjärranalyshantering med hög upplösning; innehållsbaserad fjärranalys med hög upplösning (CB-HRRS-IR); oövervakad funktionsinlärning; samarbetsaffinitet metrisk fusion
I REF föreslogs ett tillvägagångssätt för fjärranalys av flera funktioner genom att kombinera handklassade funktioner och datadrivna funktioner via oövervakat funktionsinlärning.
Content-Based High-Resolution Remote Sensing Image Retrieval via Unsupervised Feature Learning and Collaborative Affinity Metric Fusion
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}