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耕地资源的快速、精准提取是支撑耕地保护和耕地用途管制的重要基础。随着高分辨率遥感和人工智能技术的快速发展,高分辨率遥感耕地提取已逐渐由传统的基于像元和面向对象的分类算法过渡至以深度学习为代表的智能化耕地提取新阶段,并取得不少成果,但也同样面临着诸多挑战。首先,梳理和分析了传统耕地提取算法和基于深度学习的智能化耕地提取算法的研究现状,阐述了深度学习支持下的耕地提取研究的必要性;然后,结合全卷积神经网络的发展历程,介绍了深度语义分割技术的基本原理以及在耕地提取应用中的实验流程,并归纳了主要的智能耕地提取算法;最后,围绕智能化耕地提取研究存在的不足,探讨了智能化耕地提取技术的发展趋势。 相似文献
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以深度学习为代表的人工智能技术为制图综合智能化水平的提升创造了有力的条件.然而,智能学习模型的应用依赖高质量的样本数据,目前还缺乏适宜制图综合知识学习的案例数据集.以不同比例尺居民地要素综合为例,深入探讨服务于智能化制图综合的样本数据采集建库方法.主要工作包括:依据地图数据组织特点和制图综合过程决策需求,提出了区分特征型案例和变换型案例的样本数据组织体系以及相关的数据结构设计;基于通用GIS平台设计了样本数据采集与管理系统,形成对样本数据采集、存储、修正、更新等全链条的管理维护框架.本研究是针对图形表达的地图要素如何构建案例数据集的有益探索,对推动以制图综合为代表的复杂地图空间知识学习具有积极意义. 相似文献
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地图制图学包含地图制作与地图应用两大任务,分别与人工智能技术有不解之缘.经历了符号主义智能表达的地图制图专家系统、行为主义智能表达的空间优化决策后,地图制图面临与连接主义下的深度学习的结合,以提升地图制图的智能化水平.本文针对"深度学习+地图制图"命题讨论了3个问题.一是从深度学习方法与地图空间问题解答策略思想的一致性,基于梯度下降、局部相关、特征降维和非线性化性质,回答了两者结合的可行性;二是从地图学独特的学科特点和技术环境分析了两者结合面临的挑战,涉及地图数据组织的非规范性、样本建立的专业需求、几何与地理特征的融合,以及地图固有的空间尺度性;三是分别讨论了地图制作与地图应用融入深度学习的切入点和具体方法. 相似文献
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多尺度空间数据库是国民经济建设各级行政决策规划的重要依据,在智慧城市、国防建设中发挥着关键作用。数据的现势性影响着空间数据库的运行效率,而多尺度空间数据联动更新为保证数据的现势性提供重要技术支撑。伴随着人工智能、地理空间大数据和地图综合智能化发展,空间数据联动更新取得了不少成果,同时也面临诸多挑战。本文首先,围绕多尺度空间数据的更新策略、匹配方法、更新信息检测及更新信息传递等方面阐述了联动更新的研究进展;然后,梳理和分析了联动更新过程各阶段人工智能技术运用现状;最后,结合自动地图综合和地理空间大数据背景,探讨了多尺度空间数据联动更新的发展趋势。 相似文献
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地图审核是国家测绘地理信息行政主管部门的主要职责。当前我国的地图审核依赖人工目视判别,成本高、效率低。如何从高度依赖专家经验的人工检测走向混合智能的自动判断,是我国地图审核工作面临的技术难点和痛点问题。提出以知识为引导、算法为基础的地图自动审核的混合智能方法,设计了基于混合智能的地图自动审核技术框架,并指出需要重点突破的3项关键技术;并结合典型的“问题地图”智能化审核案例,给出了地图智能化审核的技术实现途径。 相似文献
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<正>地图综合是地图数据生产的核心环节,一直以来都是地图学科的难点问题。本文针对地图综合智能化和自动化程度不高的现状与土地利用数据综合的工程需求,应用智能体技术对地图综合过程进行建模分析以提高其自动化和智能化程度,以土地利用图斑多边形数据为例进行试验以提高土地利用数据综合的效率。全文主要包括以下内容。(1)对数字技术下的地图综合概念、类型、专家系统和智能体技术的应用进行了现状分析并提出观点:地图 相似文献
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随着测绘制图与通讯技术的发展,公众能够借助各种平台和工具实时地自由创建、发布、编辑和共享地图图像大数据资源和产品,地图图像在地图内容、绘图标准等方面具有了显著的泛在性,导致难以创建大规模、高质量的地图图像标注数据。因此,尽管现有深度学习方法在识别标准地图的内容中取得了突破性的进展,但受制于地图图像标注数据的局限,依然无法有效应对地图图像的识别和理解。根据目前国内外的相关研究进展与挑战,结合地理空间人工智能技术,探讨支持泛源地图图像大数据识别的理论与技术框架。首先,提出既能够表达地图图像内容,又能够为模型或算法表征的地图特征;然后,探讨面向地图图像内容识别的地理空间人工智能技术,以及面向地图图像理解的语义分析方法;最后,总结和展望基于地图图像大数据的相关应用及潜在价值。需要进一步研究支持地图图像表征的理论与方法,且集成地图图像显式内容的识别（地图感知）和地图图像潜在语义的分析（地图认知）才可充分挖掘地图图像大数据的价值。希望能够从数据表征和地理空间人工智能的角度为地图图像的研究提供新思路。 相似文献
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深度学习技术促使诸多领域研究取得突破性进展, 基于深度神经网络的地图综合研究备受期待。将建筑物综合过程抽象解释为编解码过程, 系统地研究基于编解码结构的深度神经网络在建筑物综合中的应用。首先, 利用空间划分与矢量-栅格数据转换相结合的方式构建样本和样本集; 然后, 利用样本集训练基于编解码结构的深度神经网络, 实现建筑物综合学习泛化并测试、评估其效果; 最后, 搭建5种代表性的基于编解码结构的深度神经网络, 分析比较各模型在建筑物综合中的应用效果。实验结果表明, 基于编解码结构的深度神经网络能够从建筑物综合样本中学习或推理出部分建筑物综合知识和综合操作, 且5种模型中Pix2Pix更适用于建筑物综合的学习模拟。 相似文献
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遥感影像解译是一个不断发展的研究方向,随着日新月异的遥感应用需求、高分辨率遥感数据的快速发展、地理知识的日积月累、以及人工智能技术的发展,亟需发展自动化、智能化的遥感影像解译技术。本文针对遥感影像智能解译,首先从遥感影像解译单元、分类方法、解译认知3个方面阐述遥感影像解译的研究进展,然后提出了面向地理场景的 “地理知识图谱构建—深度学习模型构建—地理知识图谱与深度学习模型协同的遥感影像语义分类”遥感影像智能解译总体框架,并给出初步试验成果,最后对智能解译的重要发展趋势予以展望,以期拓展遥感影像智能解译研究的思路与方法,提高遥感影像智能解译的精细程度和智能化水平,使智能解译具备地理空间理解能力,推动“数据—信息—知识—智能”的深度转化。 相似文献
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航空摄影测量作为摄影测量学最重要的分支之一,近年来得到了长足的发展。倾斜航空摄影和无人机摄影测量等多种新作业模式的出现,给传统航空摄影测量带来新的挑战的同时也催生出了诸多新的解决方案。此外,人工智能领域计算机视觉技术和深度学习技术中的新理论、新方法不断融入航空摄影测量中,推动航空摄影测量向智能化、自动化方向发展。当代航空摄影测量学已经是多种传感器融合、多种数据采集方式结合、传统摄影测量和人工智能技术交叉的产物。三维重建是航空摄影测量的核心问题之一。本文阐述了当代航空摄影三维重建技术的发展趋势和存在的问题,着重从航空影像的同名连接点自动提取与匹配、区域网平差、密集匹配和单体化建模4个方面对当前的研究现状进行了总结讨论,给出了当前国内外主流的航空影像摄影测量处理框架。 相似文献
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介绍了自动制图综合中知识推理的研究现状及存在的问题,指出了借鉴人工智能优秀技术成果提升自动综合智能化水平是解决当前问题的重要途径之一。对ID3智能算法的基本原理进行了详细介绍,提出基于ID3决策树的知识推理模型。将该模型引入到道路网智能化选取当中。对该模型应用到道路网自动选取的合理性进行了论述,并进行了实验验证。在对实验结果进行详细分析的基础上,探讨了该算法应用于道路网选取的优势和不足,指出了进一步研究的方向。 相似文献
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采用决策树算法进行居民地自动综合 总被引：1，自引：0，他引：1
借鉴人工智能领域中的机器学习研究成果,提出一种采用决策树算法进行居民地智能选取的新方法。将制图专家对居民地综合的结果作为参照,对其进行结构化描述并构建和转化为案例库;采用决策树算法对案例库中的案例进行分类,把制图综合问题转化为分类问题,从案例库中归纳出if-then规则,进而指导同类居民地的自动综合。试验验证,算法能够较好地还原专家的选取规律,在同类型的居民地自动综合试验中取得了良好的效果。 相似文献
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Michael Leitner 《制图学和地理信息科学》2013,40(1):1-2
This article presents research that implements a fully automated workflow to generalize a 1:50k map from 1:10k data. This is the first time that a complete topographic map has been generalized without any human interaction. More noteworthy is that the resulting map is good enough to replace the existing map. Specifications for the automated process were established as part of this research.Replication of the existing map was not the aim, because feasibility of automated generalization is better when compliance with traditional generalizations rules is loosened and alternate approaches are acceptable. Indeed, users valued the currency and relevancy of geographical information more than complying with all existing cartographic guidelines. The development of the workflow thus started with the creation of a test map with automated generalization operations. The reason for the test map was to show what is technologically possible and to refine the results based on iterative users’ evaluation. The generalization operations (200 in total) containing the relevant algorithms and parameter values were developed and implemented in one model. Particular effort was made to enrich the source data in order to improve the results. The model is context aware which means it is able to apply different algorithms or adjust parameter values in accordance with a specific area. The result of the research is a fully automated generalization workflow that produces a countrywide map at scale 1:50k from 1:10k data in 50 hours.A fully automated workflow may be the only way to produce flexible and on-demand products; consequently, the results were implemented as a new production line in 2013. Issues for further research have been identified. 相似文献
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自动制图综合的智能化研究因受人类复杂思维制约,长期以来成为研究的薄弱环节。从人类学习和认知角度,借鉴人工智能领域基于案例推理学习的成果,提出一种基于案例类比推理的道路网智能选取新方法。该方法将制图专家对某区域道路网的交互选取结果作为参考标准,对其进行结构化描述并构建和转化为案例库;计算机采用一定的简化算法和泛化算法对该案例库进行分析和学习,获取检索效率更高和适应样本能力更强的案例模型库;计算机在对相似道路网自动选取时,根据获取的案例模型库,采用基于案例类比推理的方法,分析获取相应的解决方案,进而完成道路网智能选取。与已有研究成果相比,本方法以案例及其泛化模型来模拟专家思维,以计算机对案例模型的类比学习来进行相似道路网自动选取,弥补了传统道路网选取中智能性差的缺陷,为自动综合智能化研究找到了一条可行途径。论文最后对本方法的科学性和适用性进行了验证,并对实验结果做了分析和评价,同时指出了存在问题和进一步研究方向。 相似文献
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测绘学科已经完成由数字化测绘向信息化测绘的跨越。近年来，人工智能引发的智能化测绘模式正逐渐蔓延，给测绘地理信息产业带来了新的挑战。智能测绘硬件装备的发展是推动测绘科技变革的根本动力之一。首先介绍了智能测绘硬件装备的背景及发展现状，然后提出构建云端智能测绘技术体系，指出基于智能硬件+云+智能算法+大数据等，架构云端智能测绘技术，提出云端虚拟测绘装备、行业服务测绘引擎两个概念。在行业服务测绘引擎的支持下，构建云端智能测绘技术体系。可以预见，测绘科技的新变革最终将导致测绘科技基本形态的变革，主要表现为内外业颠覆、专业测绘泛化、数据产品转向服务的趋势。最后，对智能测绘科技下高等教育教学内容、教学模式、从业人员要求、教育改革4个方面进行了分析思考。总体来讲，测绘科学领域的认知理论、智能硬件、物联技术以及云服务技术等正逐渐形成系统的领域应用理论与技术体系，测绘地理信息学科将随着人工智能的潮流完成新一轮的转型和发展。 相似文献