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MapReduce Based Remote Sensing Image Retrieval Algorithm

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.8 (2016.08)바로가기
  • 페이지
    pp.1-12
  • 저자
    Shen Xibing, Wei Rong, Yang Yi
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A284275

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The remote sensing images are massively stored, so it is difficult for the traditional single-node mode to meet the real-time requirement for remote sensing image retrieval. In order to improve remote sensing image retrieval efficiency and accuracy, a kind of feature information MapReduce based remote sensing image retrieval algorithm is proposed in this article. Specifically, the color features and the texture features of the remote sensing image are firstly extracted, and then Map function is adopted to calculate the similarity between the remote sensing image to be retrieved and the image in the feature library according to the color features and the texture features, and finally Reduce function is adopted to collect the intermediate results of various node tasks and the remote sensing images are ranked by a descending order according to the similarity in order to obtain the remote sensing image retrieval result. The test result shows that the proposed algorithm can rapidly and accurately retrieve the remote sensing image, thus not only improving the remote sensing image retrieval efficiency, but also improving the remote sensing image retrieval accuracy.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Remote Sensing Image Feature and Similarity Matching
  2.1. Remote Sensing Image Extraction
  2.2. Similarity Matching
 3. Mapreduce Based Remote Sensing Image Retrieval
  3.1. Mapreduce Based Image Storage
  3.2. Mapreduce Based Remote Sensing Image Retrieval
 4. System Test and Analysis
  4.1. Experiment Environment
  4.2. Storage Performance Test and Analysis
  4.3. Remote Sensing Image Retrieval Performance Test and Analysis
  4.4. System Load Test
  4.5. Remote Sensing Image Retrieval Result Comparison
 5. Conclusion
 References

키워드

Remote Sensing Image Feature Extraction Cloud Computing Retrieval Algorithm

저자

  • Shen Xibing [ College of resources and environment, Qinzhou University, Qinzhou, 535000, China ]
  • Wei Rong [ College of foreign language, Qinzhou University, Qinzhou, 535000, China ]
  • Yang Yi [ College of software, Guangxi University of Science and Technology, Liuzhou, 545006, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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