第1章 遙感數(shù)據(jù)檢索及處理技術(shù)發(fā)展
1.1 研究背景及意義
1.1.1 問題提出
1.1.2 研究意義
1.2 相關(guān)技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.1 圖像內(nèi)容檢索技術(shù)
1.2.2 遙感圖像內(nèi)容檢索技術(shù)
1.2.3 空間數(shù)據(jù)組織理論及快速處理技術(shù)
1.3 主要研究內(nèi)容

第2章 空間數(shù)據(jù)組織及檢索技術(shù)概述
2.1 空間數(shù)據(jù)組織與管理概述
2.1.1 概述
2.1.2 地球空間數(shù)據(jù)組織與管理
2.2 遙感圖像數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式
2.2.1 WebGIS
2.2.2 C／S和B／S模式
2.2.3 空間信息網(wǎng)絡(luò)服務(wù)G／S模式
2.3 圖像特征描述與提取
2.3.1 顏色特征
2.3.2 紋理特征
2.3.3 形狀特征
2.3.4 圖像高層特征提取
2.3.5 綜合多特征提取
2.4 圖像檢索的相似性度量方法
2.4.1 距離度量方法
2.4.2 基于粒計(jì)算的相似性度量方法
2.5 檢索方式及相關(guān)反饋機(jī)制
2.6 檢索算法的性能評價
2.7 本章小結(jié)

第3章 遙感圖像聚類分割方法研究
3.1 難點(diǎn)及意義
3.2 遙感圖像分割方法概述
3.2.1 圖像分割定義及研究進(jìn)展
3.2.2 遙感圖像分割
3.2.3 遙感圖像聚類分割研究進(jìn)展
3.3 結(jié)合ECM和FCM聚類的遙感圖像分割方法
3.3.1 模糊C均值聚類算法
3.3.2 EC.FCM算法思想
3.3.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
3.3.4 結(jié)果分析
3.4 基于改進(jìn)FCM的遙感圖像序列分割方法
3.4.1 顏色空間選擇
3.4.2 距離測度的選擇
3.4.3 序列分割策略
3.4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果討論
3.5 本章小結(jié)

第4章 基于粒計(jì)算的圖像相似性度量研究
4.1 相關(guān)概念
4.2 粒計(jì)算理論
4.2.1 粒計(jì)算基本要素
4.2.2 粒計(jì)算基本理論
4.2.3 粒計(jì)算的基本問題
4.3 信息系統(tǒng)中的屬性約簡與多粒度度量
4.3.1 基于粗糙熵的信息系統(tǒng)屬性約簡算法
4.3.2 基于知識粗糙熵的序信息系統(tǒng)約簡算法
4.3.3 信息系統(tǒng)中的多粒度度量
4.4 基于粒計(jì)算的圖像區(qū)域相似性度量方法
4.4.1 圖像特征信息的粒計(jì)算表示
4.4.2 圖像區(qū)域相似性度量方法
4.4.3 實(shí)例分析
4.5 本章小結(jié)

第5章 空間剖分?jǐn)?shù)據(jù)存儲調(diào)度服務(wù)模型研究
5.1 空間數(shù)據(jù)組織理論發(fā)展
5.1.1 地球剖分組織理論
5.1.2 EMD剖分模型
5.1.3 剖分面片及其編碼
5.2 面向客戶端聚合服務(wù)的G／S模式架構(gòu)
5.2.1 基本架構(gòu)
5.2.2 技術(shù)理論體系
5.2.3 地學(xué)信息瀏覽器
5.2.4 分布式空間信息服務(wù)器群
5.3 剖分面片模板數(shù)據(jù)模型研究
5.3.1 影像數(shù)據(jù)剖分面片模板
5.3.2 基于模板的剖分面片計(jì)算模式
5.3.3 剖分模板數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)構(gòu)建及應(yīng)用
5.4 空間剖分?jǐn)?shù)據(jù)存儲調(diào)度服務(wù)模型構(gòu)建
5.4.1 剖分?jǐn)?shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)協(xié)議體系架構(gòu)
5.4.2 協(xié)議支持下的空間數(shù)據(jù)訪問流程
5.4.3 剖分?jǐn)?shù)據(jù)存儲調(diào)度模型總體框架
5.4.4 地址編碼結(jié)構(gòu)
5.4.5 尋址流程
5.5 服務(wù)應(yīng)用實(shí)例
5.6 本章小結(jié)

第6章 空間剖分?jǐn)?shù)據(jù)并行處理方法及平臺開發(fā)
6.1 并行處理技術(shù)概述
6.1.1 并行處理基本概論
6.1.2 并行編程模型
6.1.3 并行處理技術(shù)在遙感領(lǐng)域的應(yīng)用
6.2 基于剖分面片模板的并行處理技術(shù)
6.2.1 剖分模板并行處理模式
6.2.2 剖分面片基本空間關(guān)系
6.2.3 剖分模板計(jì)算模式
6.2.4 基于剖分面片模板的遙感影像并行處理方法
6.3 基于OpenMP與MPI的遙感影像并行分割算法
6.3.1 K.Means算法
6.3.2 MPI+OpenMP混合編程模式
6.3.3 基于OpenMP與MPI的遙感影像并行分割算法
6.3.4 具體應(yīng)用實(shí)例
6.4 剖分遙感影像并行處理平臺
6.4.1 開發(fā)環(huán)境介紹
6.4.2 軟件開發(fā)過程
6.5 本章小結(jié)

第7章 遙感圖像內(nèi)容檢索原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)
7.1 系統(tǒng)開發(fā)背景
7.2 分布式（；BRSIR數(shù)據(jù)庫存儲機(jī)理
7.2.1 遙感圖像數(shù)據(jù)模型分析
7.2.2 使用（）racle的柵格化空間數(shù)據(jù)存儲
7.2.3 構(gòu)建基于（）racle的分布式數(shù)據(jù)庫
7.3 原型系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
7.3.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則及總體架構(gòu)
7.3.2 基本數(shù)據(jù)庫操作
7.3.3 寸標(biāo)準(zhǔn)圖形文件的支持
7.4 原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
7.4.1 檢索接口
7.4.2 檢索處理
7.4.3 檢索算法
7.4.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
7.5 本章小結(jié)

第8章 結(jié)語與展望
8.1 全書總結(jié)
8.2 研究展望
參考文獻(xiàn)