本书系统分析遥感大数据检索需求，介绍遥感大数据检索的科学问题和及的关键技术，提出多个基于内容的遥感影像检索新模型和新方法，并重点剖析基于传统视觉特征的遥感影像检索、融合视觉显著特征的遥感影像检索、基于关联规则挖掘的遥感影像检索、基于语义特征的遥感影像检索、基于深度学习的感影像检索、视频大数据检索、通感大数据存储和在线检索模型和方法，并结合复杂场景遥感大数据检索所面临的挑战，阐述跨模态感大数据检索方法。
本书可供从事遥感大数据检索模型与方法基础研究、遥感信息检索应用研究的科技和管理人员参考，也可作为高等院校相关专业师生和遥感信息处理相关领域科研工作人员的参考资料。

邵振峰，1976年生，武汉大学博士，二级教授，测绘遥感信息工程国家重点实验室工作，摄影测量与遥感专业博士生导师，现担任美国摄影测量与遥感会刊Photogrammetry Engineering & Remote Sensing副主编，主要研究城市遥感。先后入选教育部“新世纪优秀人才”（2012年）、湖北省自然科学基金“杰青人才”计划（2013年）、武汉市“晨光计划”（2015年）、科技部“中青年科技创新领军人才”和“全国优秀科技工作者”（2016年）、中组部“万人计划”科技创新领军人才（2017年），主持国家重点研发计划战略性国际科技创新合作重点专项项目、香港联合基金项目、国家自然科学基金面上项目多项，参与国家重点研发计划项目和重大基金项目多项。先后在美国纽约州立大学布法罗分校（2013年）、印第安纳州立大学（2016年）和加利福尼亚大学默塞德分校（2017年）作访问学者，已发表学术论文100余篇，其中SCI检索80余篇，出版专著《城市遥感》。已获美国授权发明专利2项，中国授权国家发明专利32项、软件著作权11项，获国际学术会议最佳论文奖4项（其中2014年获得美国摄影测量与遥感领域Talbert Abrams Award）、国家科技进步一等奖1项（2020年）、国家科技进步二等奖1项（2015年）、省部级一等奖5项（2012～2019年）、中国专利优秀奖1项（2018年），并获得王之卓青年科学家奖（2019年）。

第1章 绪论
1.1 遥感大数据检索需求
1.2 遥感大数据检索的科学问题
1.3 遥感大数据检索的现状
1.3.1 遥感图像检索系统研究现状
1.3.2 遥感图像检索关键技术研究现状
1.4 遥感大数据检索的趋势
参考文献
第2章 遥感大数据检索涉及的关键技术
2.1 遥感大数据的特征描述
2.1.1 传统视觉特征描述
2.1.2 深度学习特征描述
2.2 遥感大数据的特征匹配
2.2.1 Minkowski距离
2.2.2 直方图相交
2.2.3 KL散度和Jeffrey散度
2.2.4 χ2距离
2.3 遥感大数据检索的评价方法
2.3.1 查准率与查全率
2.3.2 排序值评测
2.3.3 平均归一化检索秩
参考文献
第3章 基于传统视觉特征的遥感影像检索
3.1 基于颜色特征的遥感影像检索
3.1.1 颜色直方图
3.1.2 颜色矩
3.1.3 颜色熵
3.1.4 颜色相关图
3.2 基于纹理特征的遥感影像检索
3.2.1 灰度共生矩阵
3.2.2 LBP纹理
3.2.3 Gabor变换
3.2.4 小波变换
3.3 基于形状特征的遥感影像检索
3.3.1 几何不变矩
3.3.2 Zernike矩
3.4 基于中层视觉特征的遥感影像检索
3.4.1 视觉词袋
3.4.2 改进的费舍尔向量
3.4.3 局部聚合描述符向量
参考文献
第4章 融合视觉显著特征的遥感影像检索
4.1 基于显著性的遥感影像检索理论
4.1.1 人类视觉系统的原理
4.1.2 视觉信息的串并行复杂处理过程
4.1.3 人类视觉注意机制
4.1.4 视觉计算理论
4.2 基于感兴趣局部显著特征的影像检索方法
4.2.1 局部显著特征的概念及相关工作
4.2.2 基于视觉注意模型的局部显著特征提取
4.2.3 基于局部显著特征的遥感影像检索算法
4.2.4 实验结果及分析
4.3 基于视觉关键词的遥感影像检索算法
4.3.1 视觉关键词层次模型
4.3.2 遥感影像语义建模
4.3.3 遥感影像检索
参考文献
第5章 基于关联规则挖掘的遥感影像检索
5.1 关联规则数据挖掘技术
5.1.1 概述
5.1.2 Apriori算法
5.2 基于多维数据立方体的关联规则快速挖掘方法
5.2.1 多维数据立方体
5.2.2 获取频繁项集
5.2.3 频繁项集的统一存储
5.2.4 生成关联规则
5.2.5 实验与分析
5.3 基于像素关联规则的遥感影像检索
5.3.1 影像关联规则挖掘
5.3.2 相似性度量指标
5.3.3 实验与分析
5.4 基于对象关联模型的遥感影像检索
5.4.1 对象关联模型
5.4.2 Quick Shift影像分割
5.4.3 基于对象属性关联模式的影像检索
5.4.4 基于对象邻接关联模式的影像检索
参考文献
第6章 基于语义特征的遥感影像检索
6.1 遥感影像的语义描述
6.2 基于本体论的遥感影像检索
6.3 基于数据挖掘的遥感影像检索
参考文献
第7章 基于深度学习的遥感大数据检索
7.1 遥感大数据的深度学习分析方法
7.1.1 神网络与反向传播
7.1.2 自编码网络
7.1.3 卷积神经网络
7.1.4 深度哈希络
7.1.5 生成对抗网络
7.1.6 深度相似性网络
7.2 基于自编码的遥感大数据检索
7.3 基于卷积神网络的遥感大数据检索
7.4 基于深度哈希网络的遥感大数据检索
7.5 基于生成对抗网络的遥感大数据检索
7.6 基于相似性网络的遥感大数据检索
参考文献
第8章 视频大数据检索
8.1 视频大数据检索需求和基本流程
8.1.1 视频大数据检索需求
8.1.2 视频大数据的检索流程
8.2 视频大数据的检索方法
8.2.1 基于传统视觉特征的检索方法
8.2.2 基于深度学习的检索方法
8.3 视频大数据检索实例
8.3.1 卫星视频大数据检索
8.3.2 无人机视频大数据检索实践
8.3.3 地面视频大数据检索
参考文献
第9章 遥感大数据存储
9.1 遥感大数据获取
9.2 遥感大数据分布式存储
9.2.1 关键技术
9.2.2 考虑因素
9.3 遥感大数据索引
9.4 遥感大数据多尺度表示
9.4.1 多尺度遥感数据模型与多尺度空间数据库设计
9.4.2 层次数据结构
9.5 遥感大数据的清洗
9.5.1 遥感大数据对数据清洗的基础性需求
9.5.2 遥感大数据清洗的基本原理
9.5.3 遥感大数据清洗系统框架
参考文献
第10章 遥感大数据在线检索
10.1 遥感影像在线检索系统架构
10.1.1 系统结构
10.1.2 遥感影像大数据管理
10.2 基于文本的遥感大数据在线检索
10.3 基于内容的遥感大数据在线检索
参考文献
第11章 跨模态遥感大数据检索方法
11.1 跨模态遥感大数据检索需求
11.2 跨模态检索现状
11.3 跨模态遥感大数据检索数据集
11.3.1 异源跨模态遥感数据集
11.3.2 遥感与非遥感跨模态数据集
11.4 影像-