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基于语义标注和HBase的遥感影像检索系统的设计与实现的中期报告
一、研究目的
遥感影像数据的海量存储和高效检索是地学领域面临的重要挑战之一，因此，本研究旨在通过语义标注和HBase技术相结合的方法，设计和实现一种高效的遥感影像检索系统，为遥感数据的管理和应用提供一种可行的方案。
二、研究方法
1.数据预处理
首先，需要对遥感影像数据进行预处理，包括数据格式转换、坐标系转换、影像分块等。其中，影像分块是将大影像切割成多个小块，以便于后续的处理和管理。
2.语义标注
通过语义标注，将遥感影像中的地物和区域进行标注，构建出一张地理信息图，以便于查询和检索。语义标注方法可以采用传统的特征提取和分类算法，也可以采用深度学习等方法获取更加准确的结果。
3.HBase数据库设计
HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，可以高效地存储和管理海量数据，并且具有高可靠性、高可扩展性等优点。因此，本研究将选用HBase作为遥感影像检索系统的数据存储和管理工具。具体地，根据预处理阶段产生的影像分块，将每个影像块的语义标注信息存储在HBase中，以便于后续的检索和查询。
4.遥感影像检索系统设计
基于前面的准备工作，本研究将设计和实现一个遥感影像检索系统。该系统的主要功能包括：
（1）遥感影像检索：用户可以根据关键词、坐标等信息进行检索，系统会返回与查询条件相匹配的影像块信息。
（2）遥感影像浏览：用户可以对返回的影像块进行查看和浏览，以便于更好地了解该区域的地物分布和特征。
（3）遥感影像下载：用户可以根据需要，选择并下载符合要求的影像块。
（4）数据管理：系统管理员可以对数据库进行管理，包括添加、删除和修改影像块信息等。
三、实验进展
目前，本研究已经完成了预处理阶段，包括数据格式转换、坐标系转换、影像分块等工作，并且实现了基于传统特征提取和分类算法的语义标注方法，初步实现了语义标注功能。同时，已经完成了HBase数据库的搭建和设计，并与语义标注方法相结合，将语义标注信息存储在HBase中。接下来，将着手设计和实现遥感影像检索系统的功能模块。