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1.
回顾并分析了摄影测量与遥感学科的发展历程,并针对大数据和智能化测绘新时代的多源遥感影像精准快速智能处理的迫切需求,本文提出摄影测量遥感的科学概念.全新的摄影测量遥感主要由摄影测量和遥感两个学科的交叉融合而形成,致力于研究解决同步探测被摄目标的几何位置、物理属性、语义信息和时序变化关系的理论方法及技术问题,其理论基础和支撑学科包括摄影测量、遥感、人工智能、大数据处理与高性能计算等,将突破目前摄影测量侧重几何处理、遥感侧重语义信息提取反演的相对独立现状和串行技术路线,通过几何模型与光谱辐射反射信息的深度交叉融合形成几何语义一体化处理机制.本文在阐述摄影测量遥感基本概念的基础上,初步探讨了其涉及的主要科学问题及相关研究应用领域,并以多源遥感卫星影像为例构建了一体化摄影测量遥感智能处理技术框架,通过语义信息提取与精准几何处理的交叉闭环融合,显著提升了高分辨率多源遥感卫星影像精准快速处理的自动化和智能化水平,多个应用实践初步验证了相关理论方法的正确性和有效性.  相似文献   
2.
李彦胜  孔德宇  张永军  季铮  肖锐 《测绘学报》1957,49(12):1564-1574
零样本影像分类技术旨在通过学习数据集的部分类别(可见类),获得识别在训练阶段未出现类别(不可见类)的能力。该技术在遥感大数据时代具有重要现实意义。目前,遥感领域的零样本场景分类方法对于映射后的语义空间优化关注很少,导致已有方法的整体分类性能较差。基于这一考虑,本文提出了一种基于稳健跨域映射和渐进语义基准修正的零样本遥感影像场景分类方法。在训练的有监督学习模块,基于可见类的类别语义向量和场景影像样本,实现深度特征提取器学习和视觉空间到语义空间的稳健映射。在训练的无监督学习阶段,基于全体类别的类别语义向量和不可见类遥感影像样本,分别通过协同表示学习和k近邻算法来渐进修正不可见类类别的语义向量,从而缓解可见类语义空间与不可见类语义空间的漂移问题和自编码跨域映射模型映射后不可见类语义空间与协同表示后不可见类语义空间的偏移问题。在测试阶段,基于学习所得的深度特征提取器、自编码跨域映射模型和修正后的不见类语义向量,实现对不可见类遥感影像场景的分类。本文整合多个已有公开的遥感影像场景数据集,组建了一个新的遥感影像场景数据集,在此数据集上进行试验。试验结果表明本文提出的算法在多种不同的可见类与不可见类的划分情况下都明显优于已有公开零样本分类方法。  相似文献   
3.
在遥感大数据时代,遥感影像智能解译是挖掘遥感大数据价值并推动若干重大应用的关键技术,如何将知识推理和数据学习两类解译方法有机联合已成为遥感大数据智能处理的重要研究趋势。由此提出了面向遥感影像解译的遥感领域知识图谱构建与进化方法,建立了顾及遥感成像机理和地理学知识的遥感领域知识图谱。在遥感领域知识图谱支撑下,以零样本遥感影像场景分类、可解释遥感影像语义分割以及大幅面遥感影像场景图生成3个典型的遥感影像解译任务为例,研究了耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式。在零样本遥感影像场景分类实验中,所提方法在不同的可见类/不可见类比例和不同的语义表示下,都明显优于其他方法;在可解释遥感影像语义分割实验中,知识推理与深度学习的联合方法取得了最好的分类结果;在大幅面遥感影像场景图生成实验中,知识图谱引导的方法精度明显高于基准的频率统计方法。遥感知识图谱推理与深度数据学习的融合可以有效提升遥感影像的解译性能。  相似文献   
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5.
近年来,随着遥感技术的快速发展,遥感对地观测数据获取量与日俱增。在对海量遥感数据的特征提取与表征上,基于深度学习的智能遥感影像解译技术展现出了显著优势。然而,遥感影像智能处理框架和信息服务能力还相对滞后,开源的深度学习框架与模型尚不能满足遥感智能处理的需求。在分析现有深度学习框架和模型的基础上,针对遥感影像幅面大、尺度变化大、数据通道多等问题,本文设计了嵌入遥感特性的专用深度学习框架,并重点讨论了其构建方法,以及地物分类任务的初步试验结果等。本文提出的智能遥感解译框架架构将为构建具备多维时空谱遥感特性的深度学习框架与模型提供有力支撑。  相似文献   
6.
针对国土资源不同数据产品间难以进行有效管理与快速应用的问题,研究利用图数据库对GlobaLand30、FROM-GLC10_2017、GLC_FCS30_2020等公开土地覆盖数据集进行语义层面的结构化存储,建立中国国土资源知识图谱。构建以行政区划为单位进行土地覆盖数据产品管理、知识提取以及数据获取与更新的新型应用框架,利用基于图的异常数据检索算法探究不同产品间的一致性,提出了一种基于知识图谱的感兴趣图节点快速检索算法。通过引入知识图谱,形成了具有447 817个节点、447 816条关系,且可动态更新的中国国土资源知识图谱,并发现了在覆盖全国的2 875个行政单元中有92个区域单元的产品数据一致性不足60%,区域产品精度可能存在较大误差。充分利用了多源土地覆盖数据产品间的信息,缩短了数据预处理的时间,为中国国土资源的知识化管理与应用提供了新思路。  相似文献   
7.
相对于当前指数级增长的强大遥感数据获取能力,遥感大数据的智能处理和知识服务能力相对滞后,海量多源化遥感数据堆积与有限信息孤岛并存的矛盾日益突出,亟需有效的遥感领域知识建模技术来辅助挖掘遥感大数据的有用信息并形成知识服务能力。知识图谱技术以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系,具有强大的知识建模与推理应用能力,在搜索引擎、电子商务、社交网络分析等领域已经得到成功应用。在通用知识图谱技术启发下,本文首次提出建立遥感领域知识图谱研究构想,可以为遥感领域知识建模与知识服务提供支撑。本文首先回顾通用知识图谱的发展历程,然后探讨遥感知识图谱的构建技术、遥感知识图谱驱动的典型地学应用案例,最后对遥感知识图谱的应用现状与未来研究方向进行分析论述。总体来说,遥感知识图谱的研究有利于更好的归纳遥感领域学科概念化知识、管理遥感大数据所蕴含的新增信息与知识,可以向多领域众多用户提供灵活便捷的遥感知识查询与知识服务能力,有助于全面提升海量多源遥感观测成果的应用能力,在全球遥感地表覆盖分类、气候变化、国际人道主义援助等方面都将发挥重要作用。  相似文献   
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