随着遥感技术的发展,越来越多的高分辨率、高质量的遥感图像可以被轻松捕获。面对每天TB级的遥感图像数据增长速度,如何充分的应用这些高质量的遥感图像具有十分重要的研究意义。论文针对目前遥感图像检索仅仅是在海量遥感图像库中检索出几张类别相同或者相似的图像的问题,提出了一种基于知识图谱的遥感图像检索定位方法。此方法将根据遥感图像所拍摄的内容,高效地确定拍摄区域如经纬度等地理信息,为遥感图像的存储管理与检索应用提供新的尝试和思路。论文主要研究内容如下:（1）针对遥感图像特征提取,由于遥感图像存在尺度和成像角度上的变化,研究了不同的局部特征提取算法以及特征降维模型。比较、分析哪种特征能更好的表征遥感图像,更适用于遥感图像检索领域。（2）为了提高在海量遥感图像库中检索所需资源的效率,搭建了遥感图像知识图谱来缩小检索空间。利用遥感图像每一位特征方差,对特征进行重排,为遥感图像形成新的特征串,并对遥感图像特征串排序。用节点代表遥感图像,构建链式结构知识图谱,再通过二分查找检索图像。此方法相比于传统的线性检索,有效的提高了图像检索效率。（3）为了进一步提高遥感图像的检索效率以及检索准确率,还提出了一种图结构知识图谱。由于相比于一般图像,每张遥感图像均可以与明确的地理坐标相对应。为此在知识图谱中根据遥感图像的地理位置以及遥感图像间的相似程度,在节点间添加关系。在图中检索代替线性检索,提高了遥感图像检索效率的同时,还可以定位遥感图像所示区域的地理信息。（4）除此之外,我们还通过图节点嵌入方法对遥感图像知识图谱进行补全,以提高图像检索的准确率。针对知识图谱节点,结合节点的属性以及邻域信息,为节点形成新的属性。根据新形成的节点属性,在知识图谱中添加或者删除关系。在更新后的知识图谱中检索遥感图像,检索准确率得到了一定的提高。