Fjärranalys (RS) bildsökning baserad på visuellt innehåll är av stor betydelse för geologisk informationsutvinning. Under de senaste två decennierna har en stor mängd forskning om denna uppgift genomförts, som främst fokuserar på följande tre kärnfrågor för bildsökning: visuell funktion, likhetsmått och relevans återkoppling. Tillsammans med utvecklingen av dessa frågor, tekniken för RS-bildhämtning har utvecklats jämförelsevis mogna. På grund av att fjärranalysbilder med hög upplösning (HRRS) är komplexa och mångformiga finns det dock fortfarande utrymme för förbättringar i de nuvarande metoderna för HRRS-datahämtning. I detta dokument analyserar vi de tre nyckelaspekterna av hämtning och ger en omfattande genomgång av innehållsbaserade RS-avbildningsmetoder. Dessutom fokuserar vi på den visuella aspekten och utforskar hur man använder kraftfulla djuprepresentationer i denna uppgift för att nå målet att utveckla toppmoderna HRRS-bilder. Vi genomför systematiska undersökningar av utvärderande faktorer som kan påverka prestandan hos djupa egenskaper. Genom att optimera varje faktor får vi anmärkningsvärda hämtningsresultat på offentligt tillgängliga HRRS-datauppsättningar. Slutligen förklarar vi det experimentella fenomenet i detalj och drar lärorika slutsatser enligt vår analys. Vårt arbete kan fungera som en ledstjärna för forskningen kring innehållsbaserad RS-bildsökning.
Xia m.fl. REF genomför en systematisk undersökning för att utvärdera faktorer som kan påverka systemets återhämtningsprestanda.
Exploiting Deep Features for Remote Sensing Image Retrieval: A Systematic Investigation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}