研究目的
利用高光谱图像、美国地质调查局光谱库和WordNet来丰富卫星场景本体，以缩小卫星图像标注与检索中的语义鸿沟。
研究成果
丰富的卫星场景本体通过整合光谱特征、辐射指数及附加概念，提升了遥感图像的语义标注与检索能力，但在传感器特性与时间数据方面仍需进一步研究。
研究不足
该本体不包括传感器的特性或时间方面的内容，需要通过公理和推理规则进一步丰富。
1：实验设计与方法选择：
该方法通过整合高光谱图像数据、美国地质调查局（USGS）光谱库及WordNet词典数据，对卫星场景本体（第三版）进行概念性与意向性扩充。
2：样本选择与数据来源：
采用多源高光谱图像（如ASTER传感器）、USGS光谱库（splib07b）及WordNet词汇数据库。
3：实验设备与材料清单：
未提及特定仪器；资源包括数字数据集及计算辐射指数的OTB工具箱等软件工具。
4：实验流程与操作步骤：
从USGS光谱库及高光谱图像区块提取光谱特征与辐射指数，添加WordNet概念，并通过新增属性与关系更新本体。
5：数据分析方法：
运用空间关系（如RCC-8）、计算辐射指数（如NDVI、RVI），并整合WordNet中的同义词/反义词以实现概念扩充。
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ASTER sensor
Used for acquiring spectral signatures with 9 bands ranging from 0.556 to 2.397 μm.
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USGS spectral library
splib07b
USGS
Provides reflectance values for 2450 concepts, used for spectral signature data in ontology enrichment.
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WordNet
Lexical database used for conceptual enrichment by adding definitions, synonyms, and antonyms to ontology concepts.
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OTB toolbox
Used for computing radiometric indices such as NDVI, RVI, MSAVI, etc., from spectral signatures.
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