基于拓扑关系的遥感信息相似度评价方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及影像检索技术领域，具体地，涉及一种基于拓扑关系的遥感信息相似 度评价方法。
【背景技术】
[0002] 随着对地观测技术的发展，不同成像方式、不同波段和分辨率的数据并存，遥感信 息日益多元化；遥感信息数据量显著增加，呈指数级增长；数据获取的速度加快，更新周期 缩短，时效性越来越强。
[0003] 遥感信息的应用也日益深入到国防、测绘、城市管理、农业、林业等多个领域。为了 快速找到所需遥感信息，遥感信息共享平台（遥感信息检索系统）大多提供搜索界面供用 户输入空间范围、时间范围、分辨率范围等搜索条件，返回搜索结果，该搜索结果一般包括 多个备选遥感信息，这些备选遥感信息就代表了将返回给用户的遥感信息。然而，搜索结果 的用户满意度却普遍不高，究其原因在于遥感信息不同于普通的文本数据或网页信息，不 仅具有空间特征、空间关系特征等，还表现为多尺度、多时态特征。因此，面对多源异构的海 量遥感信息时，现有的面向文档的相似度评价与排序方法并不能发挥有效作用。因此提高 遥感信息搜索的用户满意度，需要解决搜索结果与用户需求相似度的定量评价，以便将与 用户需求相似度高的遥感信息优先返回给用户。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的就在于克服上述现有技术的缺点和不足，提供了一种基于拓扑关系 的遥感信息相似度评价方法，根据用户提出的检索条件建立理想物元，根据用户的检索条 件的检索结果构建对应的备选物元，最后设计关联函数计算出各个备选物元在各个元数据 项上的相似度以及备选物元和理想物元的相似度；本发明能够准确反映遥感信息的特点和 用户需求；根据遥感信息各元数据项的不同特点构建不同的关联函数，并采用不同标准进 行评定，保证了评价结果的准确性。
[0005] 本发明解决上述问题所采用的技术方案是： 基于拓扑关系的遥感信息相似度评价方法，包括以下步骤： 步骤S1、基于用户的检索条件确定各元数据项对应的理想解，从而建立理想物元； 步骤S2、为系统根据检索条件返回的备选遥感信息建立备选物元； 步骤S3、计算备选物元中各元数据项与对应的理想解的相似度； 步骤S4、根据用户检索历史确定各元数据项的权重； 步骤S5、根据各元数据项的权重和步骤S3中计算出的各元数据项与对应的理想解的 相似度计算备选物元与理想物元的整体相似度； 上述步骤S2与步骤Sl没有先后顺序；步骤S4与步骤Sl、步骤S2、步骤S3均没有先后 顺序。
[0006] 上述技术方案基于物元分析法对系统返回的备选物元构建对应的备选物元，根据 用户提出的检索条件建立理想物元，最后设计关联函数计算出备选物元在各个元数据项上 与理想物元的相似度以及备选物元与理想物元的整体相似度；支持系统将相似度最高的备 选物元返回给用户以充分满足用户需求。
[0007] 作为本发明的进一步改进，步骤Sl中，所述理想物元结构如下：
(1)， 式（1)中，Ri代表理想物元，Ni表示理想物元对应的遥感信息，X 表示元数据项，其中 j = 1，2, 3, . . .，η，η为元数据项个数；< !Tj，r/>表示X 的理想解取值范围，其中j = 1》23，· · ·，Ι? , 对于每一个Xj，j = 1，2, 3, . . .，n，若元数据项Xj是区间数时，r .j = k .j且r /= k /， [k,，k/]为元数据项X,在检索条件中的取值区间；若元数据项X ,是普通实数时，r , = k ,且 r/= k _j，kj为元数据项X ^在检索条件中的取值。
[0008] 作为本发明的又一改进，步骤S2中，系统根据检索条件返回的备选遥感信息至 少为1个，所述备选物元结构如下：
(2)， 式（2)中，A1为第i个备选遥感信息，m为备选物元个数；Y i代表备选遥感信息 Ai的备选物元；c 代表元数据项，其中j = 1，2, 3, . . .，η，η为元数据项个数；y u为A ; 关 于Xj的取值范围，其中j = 1，2, 3，...，η。
[0009] 优选的，所述备选物元和理想物元均最少具有频谱范围、空间范围、时间范围、空 间分辨率范围4个元数据项；η = 4, Xp Χ2、Χ3、乂4依次为频谱范围、空间范围、时间范围、空 间分辨率范围。本技术方案中，将频谱范围、空间范围、时间范围、空间分辨率范围作为最基 本的元数据项，基本能满足用户的检索需求，用以评价备选物元与理想物元的相似度时，评 价结果能够很好地切合用户需求。
[0010] 作为本发明的再一改进，步骤Si中，理想物元各元数据项对应的理想解为： 频谱范围的理想解为IV !T1= [r i，r/]，!T1为理想解频谱的下限，r /为理想解频谱的 上限； 空间范围的理想解为 r2，r2=，r2lMg+]，[r2 lat，r2lat+]>，其中 r2lcing、r2lcing+分别表 示理想解经度值的下限与上限，r2lat、r2lat+分别表示理想解炜度值的下限与上限； 时间范围的理想解为r3, r3= [r 3，r3+]，r3、r3 +分别为理想解时间的下限与上限； 空间分辨率范围的理想解为r4, r4= [r 4，r4+]，r4、r4 +分别为理想解空间分辨率的下 限与上限。
[0011] 进一步，步骤S3中计算备选物元中各元数据项与对应的理想解的相似度具体包 括以下步骤： 531、 计算频谱范围与对应的理想解的相似度zu:
其中，Zil代表备选物元Y ;在元数据项X i上与理想解r i的相似度，y η (? r y ^与r 1 的重叠区间； 532、 计算空间范围与对应的理想解的相似度zl2:
其中，zi2代表备选物元Yi的元数据项X2与理想解1*2的相似度，area(y i2n r 2)为yi2 与:T2的重叠区间的椭球面积，area (r 2)为;T2的椭球面积； 533、 计算时间范围与对应的理想解的相似度zl3:
其中，zi3代表备选物元Y ;在元数据项X 3上与理想解;r 3的相似度； 534、 计算空间分辨率范围与对应的理想解的相似度zl4:
其中，zi4代表备选物元Y ;在元数据项X 4上与理想解r 4的相似度。
[0012] 进一步，步骤S32中， 的椭球面积area (r2)的计算方法如下：
式⑵中，L1^r2的经度下限，L12Sr2的经度上限，B 11Sr 2的炜度下限，B12为^的 炜度上限，b和e2为椭球元素值； 又^与r 4勺重叠区间的椭球面积area(y i2n r 2)的计算方法如下：
式⑶中，L21为yl2n r2的经度下限，L22为y l2n r2的经度上限，B21为yl2n r2的炜 度下限，B22为y l2 n r 2的炜度上限，b和e 2为椭球元素值。
[0013] 上述求解各元数据项的相似度的技术方案针对遥感信息元数据项的区间覆盖特 征，基于线与线、面与面以及点与线的拓扑关系，设计了关联函数定量计算相似度，能够较 好地反映各遥感信息在各个元数据项上对用户需求的满足程度，保证了搜索返回结果的准 确性。
[0014] 进一步，步骤S4中根据用户检索历史确定各元数据项的权重的方法为： 步骤41、统计检索次数： 根据检索历史，将用户在过去一段时间内的检索记录分为k组，分别统计每一组内对η 个元数据项的检索次数，形成矩阵B= (bq])kXn，
(9)， 式中，bq]表示第q组检索记录中用户对元数据项X ,的检索次数，其中，j = 1，2, 3,...， π ? q - 1,2,3?... 步骤42、检索次数标准化处理 利用公式（10)对步骤41的矩阵B中的每一个匕进行标准化处理：
式（10)中sq]S用户第q组检索记录中对元数据项X ,检索次数的标准化值;min (b p]) 和max (bw)分别为k组检索记录中元数据项Xj被检索出的最小值和最大值； 步骤43、根据式（11)和式（12)计算各元数据项的信息熵：
(11); (12)； 步骤44、计算元数据项权重： 令第j个元数据项的权重为Wj，则： UiN 丄丄OUUOU Λ -/·!·? d/ 丄吁
「13)。
[0015] 进一步，步骤S5中根据各元数据项的权重和步骤S3中计算出的各元数据项与对 应的理想解的相似度计算备选物元与理想物元的整体相似度具体为：
(14), U1为第i个备选物元Y i与理想物元的整体相似度，z u表示第i个备选物元Y i中元数 据项Xj的相似度，w j代表元数据项X j的权重，其中，i = 1，2, 3, ...，m，η为元数据项个数。
[0016] 综上，本发明的有益效果是： 1、 本发明的方法采用物元分析法，根据用户提出的检索条件建立理想物元，对系统返 回的备选遥感信息构建对应的备选物元，最后设计关联函数计算出备选物元在各个元