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在大数据时代,高分辨率对地观测技术实现了对地球表层地理现象和地理过程最为真实、量化、全面覆盖又快速更新的数据化记录,可为地理空间认知研究的新发展奠定时空信息聚合与挖掘计算的基准。地理图斑是影像空间映射到地理空间中对于地理实体的抽象化表达,是构建地理场景和承载地理空间各类信息进而开展模式挖掘的最小单元。本文以地理图斑为基本对象,通过分析其中视觉模拟、符号推测等几类机器学习的协同计算机制,从空间、时间与属性等维度构建了集“分区分层感知”、“时空协同反演”、“多粒度决策”三者于一体的地理图斑智能计算模型,并以在贵州息烽县、广西江州区开展的农业种植结构制图与规划决策为应用案例,探索了地理图斑分布、生长以及功能3种模式的挖掘方法,并进一步设计了动态视角下开展图斑动力模式挖掘的研究思路。 相似文献
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高分辨率遥感对地观测为我们从空间与时间2个维度客观反演地表格局—过程提供了有效的技术支撑。本文遵循时空协同的研究思路,基于高分辨率遥感影像,开展了农业遥感领域2个典型的问题研究：① 提出了一种基于影像视觉特征的耕地分区分层提取方法,该方法在利用DEM数据进行分区的基础上,根据不同区域内耕地所呈现的几何特征和纹理特征差异,分别设计了不同的耕地提取模型;② 构建了一种地块尺度的作物生长参数反演方法,方法以地块为基本单元,在空间、时间及属性组合约束下进行作物理化参数反演。本研究以贵州省安顺市西秀区和广西扶绥县耕地提取进行了耕地地块提取示范,以扶绥县进行了基于耕地地块和中空间分辨率时间序列遥感数据的甘蔗叶面积指数反演。其中,对于安顺市西秀区的耕地地块提取结果而言,形态精度（IoU）大于0.7的地块超过60%,规则耕地、梯田以及林草地等的类型精度均超过了80%;对于扶绥县甘蔗叶面积指数反演的结果而言,其结果可以较为精确地反映出基地甘蔗与非基地甘蔗的差异,基地甘蔗在品质上要优于非基地甘蔗。西南山地区的耕地形态提取/类型判别和地块甘蔗叶面积指数应用验证均证明了方法的可行性。结果表明,协同使用多源高分辨率数据是实现精准农业遥感研究的有效途径。 相似文献
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高分遥感驱动的精准土地利用与土地覆盖变化信息智能计算模型与方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对地观测可在影像空间上全面反映地表地理现象、格局及演化过程,基于遥感数据提取的土地利用与覆盖变化（LUCC）产品为分析地理要素空间分布规律及其变化机制提供全覆盖、定量化和快速更新的本底信息。本文以高分辨率遥感视觉特征（图）与多源多模态观测机理特征（谱）相互耦合的图谱认知理论研究为基础,提出了精细地理图斑空间结构（精）上融合定量指标反演模型（准）的精准LUCC简称P-LUCC（Precision LUCC）的概念,并依据“五土合一”的地理学思想构建了分层感知、时空协同与多粒度决策于一体的P-LUCC遥感信息智能提取与综合地理应用方法,提出并解析了其中视觉感知的深度学习、外部知识逐步融入的迁移学习以及增量式的自组织强化学习等3类机器学习模型的协同计算机制。基于此,进一步设计了“分区控制—分层提取—分级迁移—功能重组”为途径的高分辨率遥感P-LUCC信息产品生产线系统,并以苏州市高新区为应用区域针对土地利用（LU）图斑的形态、类型以及土地覆盖变化（LCC）的指标等内容开展了P-LUCC产品精度、生产效率的综合分析,展望了基于P-LUCC信息产品开展专题应用研究的新思路。 相似文献
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