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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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《测绘科学技术学报》2020,(1)
地理空间数据异构问题长期并将持续存在,作为克服语义异质的关键技术,地理类别概念之间的语义映射研究已经引起了广泛的关注。综合利用地理类别概念集的本体属性内涵、分类层次结构等语义信息,提出一种基于本体属性特征学习的地理要素分类语义映射方法。该方法将本体属性特征作为基础语义框架,建立地理类别概念的语义特征向量化描述,并提出一种新的层次编码机制来标识地理类别概念的分类状态;接着引入BP神经网络建立本体属性特征向量与概念分类状态之间的非线性关系,从而支持概念语义映射。通过两种不同地理信息标准下陆地水系要素概念的语义映射测试,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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应用描述词汇约简的OGC地理信息服务演绎推理 总被引：1，自引：1，他引：0
针对OGC地理信息服务在地理空间知识的有效组织和表达方面的能力比较弱,缺乏对服务信息的描述,数据丰富而知识缺乏,致使已有的数据在知识的表示和检索上存在缺陷,通过引入地理本体,按照基础地理信息要素分类,对地理信息服务的关键描述词汇进行提取,构建了地理信息服务本体库和实例数据库,应用粗糙集理论建立关键描述词汇约简模型,基于该模型实现了对地理信息服务实例数据库进行知识约简,形成最优实例数据库。最后应用地理信息服务本体库和实例数据库,基于演绎推理模型开发实例原型系统,实现了对地理信息服务对象的语义检索和推理,并通过试验从查全率和查准率两个指标验证了该方法的可行性、有效性和准确性。 相似文献
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地名本体的概念框架与构成研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在提出地名本体的基本概念之后,根据基于地理空间语义网的日常地理信息查询需要,进行了地名本体的概念设计,提出了通过复用地名词典和地理主题词表构建地名本体的概念框架和设计方法;提出地各本体由地理实体本体、实体类型本体和空间关系本体3种地理本体构成,并详细介绍了其设计结构. 相似文献
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在提出地名本体的基本概念之后,根据基于地理空间语义网的日常地理信息查询需要,进行了地名本体的概念设计,提出了通过复用地名词典和地理主题词表构建地名本体的概念框架和设计方法;提出地名本体由地理实体本体、实体类型本体和空间关系本体3种地理本体构成,并详细介绍了其设计结构。 相似文献
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遥感影像目标识别技术已广泛应用于目标动态监测与定位等领域。但影像目标识别的结果缺乏与目标属性信息的链接,导致分析人员只能依据影像特征进行分析,难以进行更复杂的目标数据关联分析与挖掘。针对遥感影像目标识别语义属性信息缺失的问题,本文利用知识图谱相关技术将影像判别的目标信息与知识语义网链接。首先,提出了一种遥感影像目标知识图谱构建框架;其次,针对遥感影像目标不同的数据类型,构建遥感影像目标知识抽取模型,提出了基于相似度目标实体识别和预定义模式的关系抽取方法;然后,基于多特征Logistic模型的影像目标实体链接方法,实现了遥感影像目标实体与百科知识库的知识关联;最后,针对预定试验区域进行试验,验证了本文方法的可行性。 相似文献
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An intelligent geospatial processing unit for image classification based on geographic vector agents (GVAs) 
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下载免费PDF全文 Spatial modeling methods usually use pixels and image objects as fundamental processing units to address real‐world objects, geo‐objects, in image space. To do this, both pixel‐based and object‐based approaches typically employ a linear two‐staged workflow of segmentation and classification. Pixel‐based methods segment a classified image to address geo‐objects in image space. In contrast, object‐based approaches classify a segmented image to identify geo‐objects from raster datasets. These methods lack the ability to simultaneously integrate the geometry and theme of geo‐objects in image space. This article explores Geographical Vector Agents (GVAs) as an automated and intelligent processing unit to directly address real‐world objects in the process of remote sensing image classification. The GVA is a distinct type of geographic automata characterized by elastic geometry, dynamic internal structure, neighborhoods and their respective rules. We test this concept by modeling a set of objects on a subset IKONOS image and LiDAR DSM datasets without the setting parameters (e.g. scale, shape information), usually applied in conventional Geographic Object‐Based Image Analysis (GEOBIA) approaches. The results show that the GVA approach achieves more than 3.5% improvement for correctness, 2% improvement for quality, although no significant improvement for completeness to GEOBIA, thus demonstrating the competitive performance of GVAs classification. 相似文献
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用贝叶斯分类方法和本体实现空间信息语义互操作 总被引：1，自引：0，他引：1
构建了异构空间信息系统语义互操作的框架，通过基于本体的语义异构空间信息的概念级匹配机制，并利用贝叶斯分类方法完成空间信息实例级的重分类，实现了语义互操作。 相似文献
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The amount of scientific literature on (Geographic) Object-based Image Analysis – GEOBIA has been and still is sharply increasing. These approaches to analysing imagery have antecedents in earlier research on image segmentation and use GIS-like spatial analysis within classification and feature extraction approaches. This article investigates these development and its implications and asks whether or not this is a new paradigm in remote sensing and Geographic Information Science (GIScience). We first discuss several limitations of prevailing per-pixel methods when applied to high resolution images. Then we explore the paradigm concept developed by Kuhn (1962) and discuss whether GEOBIA can be regarded as a paradigm according to this definition. We crystallize core concepts of GEOBIA, including the role of objects, of ontologies and the multiplicity of scales and we discuss how these conceptual developments support important methods in remote sensing such as change detection and accuracy assessment. The ramifications of the different theoretical foundations between the ‘per-pixel paradigm’ and GEOBIA are analysed, as are some of the challenges along this path from pixels, to objects, to geo-intelligence. Based on several paradigm indications as defined by Kuhn and based on an analysis of peer-reviewed scientific literature we conclude that GEOBIA is a new and evolving paradigm. 相似文献
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遥感影像分类专家系统是遥感分类研究中的一个重要发展方向,然而,传统的统计模式识别法和人工神经网络分类法除了能完成具体的影像分类外,不能提供易于被人类理解的分类知识,文中介绍一种基于扩张矩阵的示例学习方法,并将其应用于遥感影像分类知识的自动获取。 相似文献
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随着GIS在地质中的应用,地质GIS数据模型在几何描述与表达方面日趋完善,但是对地质构造现象的语义描述与表达却较为有限,制约了地质研究者对地质GIS地理解与应用。为了增强地质GIS数据模型中的语义信息,本文采用面向对象的方法,通过地质对象来统一描述和表达地质构造现象的几何与语义特征,设计了几何与语义统一的区域地质构造GIS数据模型。本文设计了基于"词汇概念-名词解释-几何图例"的地质构造现象的语义三角描述方法。依据区域地质构造的语义特征,采用线性分类法将区域地质构造现象划分为3个大类、10个中类和33个小类,在此基础上定义了地质构造现象的基本要素集和要素类,并基于地质对象之间的几何和语义关系,建立了区域地质构造现象要素的基本几何网络。采用ArcGIS Diagrammer Geodatabase建模工具,构建了几何与语义统一的地质GIS数据模型。最后,以宁镇山脉区域地质构造现象为例对该数据模型进行了试验验证,结果表明该模型具有较好的实用性。 相似文献