关于遥感中多模态数据检索的研究论文

简介：
本文深入探讨了遥感领域内多模态数据检索的关键技术与应用挑战，旨在促进不同类型传感器数据的有效融合和智能分析。通过综合运用机器学习及深度学习方法，研究提高了大规模异构遥感图像、视频及其他地理信息的搜索效率和准确性，为环境监测、灾害预警等领域提供了有力的技术支持。 我们所处的世界本质上是多模态的：包括视觉场景、听觉声音、视频以及味觉体验。近年来，在计算机视觉文献中，处理多种模式数据的多模态应用，尤其是图像-文本检索（匹配），成为了一个热门且重要的研究领域。然而，大多数现有的遥感图像检索方法仍然依赖于传统的图像-图像匹配技术。 本段落旨在引起遥感领域的研究人员对最近的发展——即基于多模态数据检索（特别是图像与文本之间的匹配）的兴趣。这种方向之所以重要，是因为它对于人类智能而言至关重要，并且得益于深度学习技术的显著进步。通过强调当前研究中面临的三大主要挑战：多模态表示、相似性度量以及可用数据集的问题，本段落旨在帮助研究人员更好地理解视觉和文本内容之间的关联，并缩小不同模式（如图像与文字）间的语义差距。