空间数据检索及快速处理技术研究》重点论述了空间数据检索及快速处理所涉及的若干问题和解决思路，包括遥感图像数据的聚类分割方法，图像相似性度量方法，空间剖分数据存储调度服务，空间剖分数据并行处理方法及平台开发等。
杜根远，男，博士，许昌学院校聘教授，2011年7月成都理工大学地球探测与信息技术专业博士研究生毕业，2009年9月至2010年7月北京大学地球与空间科学学院访问学者。中国计算机学会高级会员，许昌市青年联合会常务委员、教育界别主任。主持在研国家自然科学基金项目--基于剖分模型的遥感影像模板并行处理方法研究，主持完成教育部重点实验室开放基金课题、河南省基础前沿课题、河南省科技攻关计划等课题十多项，省级鉴定五项，成果曾获河南省教育厅科技成果一等奖；发表专业论文二十余篇，获得河南省教育厅科技成果奖(优秀科技论文)一等奖；主持完成河南省高等教育教学改革研究项目一项，并获河南省教学改革研究成果二等奖。
第1章 遥感数据检索及处理技术发展
1.1 研究背景及意义
1.1.1 问题提出
1.1.2 研究意义
1.2 相关技术研究现状
1.2.1 图像内容检索技术
1.2.2 遥感图像内容检索技术
1.2.3 空间数据组织理论及快速处理技术
1.3 主要研究内容
第2章 空间数据组织及检索技术概述
2.1 空间数据组织与管理概述
2.1.1 概述
2.1.2 地球空间数据组织与管理
2.2 遥感图像数据的网络服务模式
2.2.1 WebGIS
2.2.2 C／S和B／S模式
2.2.3 空间信息网络服务G／S模式
2.3 图像特征描述与提取
2.3.1 颜色特征
2.3.2 纹理特征
2.3.3 形状特征
2.3.4 图像高层特征提取
2.3.5 综合多特征提取
2.4 图像检索的相似性度量方法
2.4.1 距离度量方法
2.4.2 基于粒计算的相似性度量方法
2.5 检索方式及相关反馈机制
2.6 检索算法的性能评价
2.7 本章小结
第3章 遥感图像聚类分割方法研究
3.1 难点及意义
3.2 遥感图像分割方法概述
3.2.1 图像分割定义及研究进展
3.2.2 遥感图像分割
3.2.3 遥感图像聚类分割研究进展
3.3 结合ECM和FCM聚类的遥感图像分割方法
3.3.1 模糊C均值聚类算法
3.3.2 EC.FCM算法思想
3.3.3 实验验证
3.3.4 结果分析
3.4 基于改进FCM的遥感图像序列分割方法
3.4.1 颜色空间选择
3.4.2 距离测度的选择
3.4.3 序列分割策略
3.4.4 实验及结果讨论
3.5 本章小结
第4章 基于粒计算的图像相似性度量研究
4.1 相关概念
4.2 粒计算理论
4.2.1 粒计算基本要素
4.2.2 粒计算基本理论
4.2.3 粒计算的基本问题
4.3 信息系统中的属性约简与多粒度度量
4.3.1 基于粗糙熵的信息系统属性约简算法
4.3.2 基于知识粗糙熵的序信息系统约简算法
4.3.3 信息系统中的多粒度度量
4.4 基于粒计算的图像区域相似性度量方法
4.4.1 图像特征信息的粒计算表示
4.4.2 图像区域相似性度量方法
4.4.3 实例分析
4.5 本章小结
第5章 空间剖分数据存储调度服务模型研究
5.1 空间数据组织理论发展
5.1.1 地球剖分组织理论
5.1.2 EMD剖分模型
5.1.3 剖分面片及其编码
5.2 面向客户端聚合服务的G／S模式架构
5.2.1 基本架构
5.2.2 技术理论体系
5.2.3 地学信息浏览器
5.2.4 分布式空间信息服务器群
5.3 剖分面片模板数据模型研究
5.3.1 影像数据剖分面片模板
5.3.2 基于模板的剖分面片计算模式
5.3.3 剖分模板数据库系统构建及应用
5.4 空间剖分数据存储调度服务模型构建
5.4.1 剖分数据网络服务协议体系架构
5.4.2 协议支持下的空间数据访问流程
5.4.3 剖分数据存储调度模型总体框架
5.4.4 地址编码结构
5.4.5 寻址流程
5.5 服务应用实例
5.6 本章小结
第6章 空间剖分数据并行处理方法及平台开发
6.1 并行处理技术概述
6.1.1 并行处理基本概论
6.1.2 并行编程模型
6.1.3 并行处理技术在遥感领域的应用
6.2 基于剖分面片模板的并行处理技术
6.2.1 剖分模板并行处理模式
6.2.2 剖分面片基本空间关系
6.2.3 剖分模板计算模式
6.2.4 基于剖分面片模板的遥感影像并行处理方法
6.3 基于OpenMP与MPI的遥感影像并行分割算法
6.3.1 K.Means算法
6.3.2 MPI+OpenMP混合编程模式
6.3.3 基于OpenMP与MPI的遥感影像并行分割算法
6.3.4 具体应用实例
6.4 剖分遥感影像并行处理平台
6.4.1 开发环境介绍
6.4.2 软件开发过程
6.5 本章小结
第7章 遥感图像内容检索原型系统设计及实现
7.1 系统开发背景
7.2 分布式（；BRSIR数据库存储机理
7.2.1 遥感图像数据模型分析
7.2.2 使用（）racle的栅格化空间数据存储
7.2.3 构建基于（）racle的分布式数据库
7.3 原型系统体系结构设计
7.3.1 系统设计原则及总体架构
7.3.2 基本数据库操作
7.3.3 寸标准图形文件的支持
7.4 原型系统实现
7.4.1 检索接口
7.4.2 检索处理
7.4.3 检索算法
7.4.4 系统实现
7.5 本章小结
第8章 结语与展望
8.1 全书总结
8.2 研究展望
参考文献
《空间数据检索及快速处理技术研究》：
基于区域分割方法（Jin，et al.，2007；Oh，Kim，2006；Yu，Clausi，2008：刘海宾，等，2007）认为图像是由一组具有一定相似性的区域所组成，其分割方法可具体分为区域生长、区域分裂、区域合并及其组合、分水岭分割（Pratikakis，et al.，2006）、基于随机场（Aoki，Nagahashi，2005）等方法。其主要缺点是计算时间较长、内存开销较大，分割结果依赖于种子点的选择、搜索的顺序以及区域相似性指标的确定等。
模糊算子、模糊属性、模糊数学和推理规则在图像分割中的广泛应用，形成了模糊阈值分割、模糊聚类分割、模糊连接度分割等基于模糊集理论的分割方法（林瑶，田捷，2002）。人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）具有并行、非线性、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力等特征，因而基于ANN及其发展的图像分割得到了极大的应用（Xu，et al.，2005；Dong，Xie，2005；史春奇，等，2009）。张伟和隋青美（2010）提出了一种基于惯性因子自适应粒子群和模糊熵的图像分割算法，利用惯性因子自适应粒子群和高斯变异来搜索使模糊熵最大的参数值，得到模糊参数的最优组合，进而确定图像的分割阈值，仿真结果表明算法运算时间较少，具有很好的稳健性和自适应性。曹奎等人（2006）受现有灰色系统研究成果的启发，将灰色聚类方法应用于CBIR的研究中，建立了CBIR与灰色聚类的对应关系，提出了一种全新的基于灰色聚类的图像检索技术，这种方法既考虑了人类视觉感知的特点，同时又简化了问题的复杂度，使图像检索的效率与性能得到同时提高。
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