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基于场景语义的遥感图像检索研究的中期报告
本文基于场景语义，对遥感图像进行检索研究，并进行了中期总结。本文主要介绍了研究的背景、目的、方法、数据集、实验结果和下一步工作计划。
1.研究背景和目的
随着遥感技术的不断发展，遥感图像已经成为获取地球表面信息的重要手段。但由于遥感图像的高分辨率、大数据量和多波段等特点，遥感图像的自动分析和处理仍然是一个挑战性问题。因此，基于场景语义的遥感图像检索成为了当前遥感图像处理领域的研究热点。
本文旨在通过研究基于场景语义的遥感图像检索方法，提高遥感图像的自动分析和处理效率，促进遥感图像领域的研究和应用。
2.研究方法
本文采用基于深度学习的遥感图像语义分割方法，将遥感图像分为不同的语义区域。然后将语义区域表示为向量形式，建立语义向量库。在检索阶段，将查询图像分割为语义区域，并将各个区域表示为向量，计算与语义向量库的相似度，选取相似度最高的语义向量集合作为检索结果。最后通过计算检索结果的平均精度和召回率来评估检索算法的性能。
3.数据集
本文使用的数据集为InriaAerialImageLabeling数据集和ISPRSPotsdam数据集。其中InriaAerialImageLabeling数据集包括180张高分辨率航拍图像，用于目标检测和场景分割；ISPRSPotsdam数据集包括38张高分辨率航拍图像，用于多种地物的识别和分类。数据集包含了不同的场景和地物类型，能够充分体现算法的鲁棒性。
4.实验结果
在实验中，我们将检索结果分为两类：正确检索和错误检索。正确检索是指搜到的区域与查询图像中的区域属于相同的类别，错误检索则相反。我们最终实现了对遥感图像的语义理解和检索，实验结果表明，本文方法能够有效地提高遥感图像检索的精度和召回率，对提高遥感图像的自动分析和处理效率具有一定的应用价值。
5.下一步工作计划
未来，我们将继续研究基于场景语义的遥感图像检索方法，探索更加有效的分割和表示方法，进一步提高遥感图像检索的精度和召回率。我们还将尝试将该方法应用于实际场景中，以测试算法的鲁棒性和实用性。