面向地震灾害防治的知识图谱构建方法研究

针对现有防震减灾信息服务系统的易用性和可操作性不强,相关信息服务产品难以推广与应用的问题,该文提出一种面向地震灾害防治的知识图谱构建方法.运用知识构建理论,梳理防震减灾策略与地震理论、基础信息、功能服务等地震防治实体间复杂的语义关系,抽取各类地震灾害信息并建立语义网络,构建以防震减灾为核心的地震灾害防治知识图谱,并对知识图谱进行可视化表达.实验结果表明,本文所提出的知识图谱构建方法能够直观的展示地震防治信息间语义关联,实现不同类型信息的综合联动,提高了防震减灾信息服务的智能化水平.     

语义驱动的地理实体关联网络构建与知识服务

知识服务是GIS的重要应用方向,海量文本数据中蕴含的丰富隐式地理信息的分析与挖掘成为热点研究问题。在自然资源管理领域,一定时空范围内的自然资源分布相对独立和分散,文本中的丰富语义信息零散、庞杂且高度非结构化,缺少有效的组织表达、关联整合与综合应用方案。本文面向自然资源管理领域的文本数据和自然资源实体,提出了语义驱动的地理实体表达框架,通过语义描述、空间位置、属性特征和时间演化四元组来组织表达文本内蕴的地理实体多域信息,并从概念、空间、属性和时间4个维度定义并表示实体间的多类语义关系;继而按照地理实体信息抽取、信息存储和语义关联构建等步骤,给出了多维度地理实体关联网络的构建方法,并设计了基于关联网络的知识问答服务算法;最后,以建设用地审批为例,利用审批过程电子文本数据,完成建设用地信息的实体化表达、建设用地实体关联网络的构建及知识问答服务的实现。试验与分析结果表明,本文的理论与方法能有效促进自然资源管理领域文本中地理信息的有机整合、充分关联与科学管理,为提升自然资源领域信息的应用与社会化服务水平提供切实可行的途径。     

双LSTM驱动的高分遥感影像地物目标空间关系语义描述

高分辨率遥感影像中的地物目标具有清晰的类别属性与空间关系语义。在人工智能技术支撑下,用计算机自动认知其空间关系具备了可行性。目前,遥感影像场景的语义理解主要依托图像描述任务(image caption),基于影像的全局特征生成描述语句。但是,这种粗粒度特征容易导致地物目标的类别属性在描述语句生成过程中被错误预测。事实上,以地物目标作为空间关系语义理解的基本单元,更符合人们认知地理空间的习惯。为得到更准确的描述语句,本文构建了基于地物目标的遥感影像语义理解数据集,并提出双LSTM驱动的地物目标空间关系语义理解方法。该方法用目标检测模型识别影像中的显著目标,将这些目标特征输入到语言模型,以缓解描述语句中类别被错误预测的问题。进而,为利用遥感影像场景信息,将影像全局特征与目标区域特征进行融合,并用双LSTM预测目标的注意力分布,提高描述语句生成质量。对比实验结果表明,该方法能生成更准确的图像描述。     

耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式

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。     

地理本体驱动的遥感影像面向对象分析方法

针对遥感影像面向对象分析技术存在的“分类过程中专家分析不同带来的分类结果不一致”问题,提出地理本体驱动的“地理实体描述-模型构建-影像对象分类”解译框架。首先,利用地理本体建立影像对象客观特征与地理专家知识的联系,实现对地理实体的描述与表达;其次,利用知识工程方法以及计算机可操作的形式化本体语言构建影像对象特征、分类器的本体模型,形成语义网络模型;最后,联合语义网络模型与专家规则实现影像对象的语义分类。地表覆盖分类实验结果表明,该方法不仅能够得到反映真实地理对象的遥感影像分类结果,而且能够掌握地理实体的语义信息,实现地表覆盖分类知识的共享与语义网络模型的复用,为遥感影像面向对象分析提供了一种全局性的解译分析框架及其方法。     

基于知识推理的影像处理服务链构建技术研究

随着知识图谱和语义技术的发展,计算机能够按需求自动构建Web服务的组合.影像处理任务通常包含多项服务的组合,本文提出一种基于知识推理的影像处理服务链构建方法,首先分析影像处理服务特征,基于Web服务描述方法构建影像服务节点模型,依据服务匹配规则进行节点间关系推理从而构建具有知识图谱特性的服务链图谱,在此基础上依据任务参数进行影像处理服务链的推导和筛选.最后通过影像镶嵌裁切示例验证影像处理服务链构建方法的可行性和有效性.     

基于深度学习的高分辨率遥感影像目标检测

传统的目标检测识别方法难以适应海量高分辨率遥感影像数据,需要寻求一种能够自动从海量影像数据中学习最有效特征的方法,充分复挖掘数据之间的关联。本文针对海量高分辨率遥感影像数据下典型目标的检测识别,提出一种分层的深度学习模型,通过设定特定意义的分层方法建立目标语义表征及上下文约束表征,以实现高精度目标检测。通过对高分遥感影像目标检测的试验,证明了该方法的有效性。     

高分辨率遥感影像智能解译研究进展与趋势

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。     

遥感影像目标的尺度特征卷积神经网络识别法

高分辨率遥感影像的目标检测与识别，是高分对地观测系统中影像信息自动提取及分析理解的重要内容。针对传统影像目标检测与识别算法中人工设计特征稳健性与普适性差的问题，本文提出基于高分辨率遥感影像目标尺度特征的卷积神经网络检测与识别方法。首先通过统计遥感影像目标的尺度范围，获得卷积神经网络训练与测试过程中目标感兴趣区域合适的尺度大小。然后根据目标感兴趣区域合适的尺度，提出基于高分辨率遥感影像目标尺度特征的卷积神经网络检测与识别架构。通过WHU-RSone数据集对本文卷积神经网络架构与Faster-RCNN架构对比测试验证。试验结果表明，本文架构ZF模型和本文架构VGG-16模型的mean average precision （mAP）分别比Faster-RCNN ZF模型和Faster-RCNN VGG-16模型提高8.17%和8.31%，本文卷积神经网络架构可获得良好的影像目标检测与识别效果。     

基于网络文本迁移学习的旅游知识图谱构建

在线旅游服务模式和海量网络文本的出现为旅游产业规划和用户出游推荐提供了新的信息支撑。然而实时更新的网络文本语义模糊、信噪比低,难以利用,由此,提出了一种基于领域本体和迁移学习的旅游知识图谱构建方法。首先,基于行业规范定义了旅游景点特征体系,建立了以旅游景点为核心的旅游知识图谱,支持景点语义特征的全方位刻画;然后,通过迁移学习方法将预训练语言模型改造为定制化知识抽取器,从网络文本中获取知识三元组,并融合游客足迹、兴趣点语义等信息将分散的相关信息整合为系统性的旅游景点知识图谱。知识抽取实验结果表明,相较于常用的LDA（latent Dirichlet allocation）模型,定制化知识抽取器获取的景点语义知识,其精度与完整性分别提升了50.7%和670%。所构建的旅游景点知识图谱可全面表达现实中的旅游场景,支撑不同尺度下游客行为与市场需求的深入解析,为旅游目的地可持续发展规划提供决策支持。     

遥感模式分类中的空间统计学应用——以面向对象的遥感影像农田提取为例

如何有效地从遥感图像中提取所需信息,是遥感图像处理和应用的关键,而尺度选择问题一直是影响遥感信息提取精度的关键问题之一。本文论述了利用空间统计学方法解决遥感影像模式分类中的尺度问题的理论基础。针对面向对象影像分析问题,将影响遥感影像多尺度分割的尺度分割参数概括为空间属性分割参数、光谱属性分割参数和影像对象面积阈值参数,并分别提出了基于统计学的尺度参数估计方法。以SPOT-5影像面向对象农田提取为例,基于变异函数方法进行了尺度优选试验,系列尺度分类试验结果表明基于空间统计学尺度估计得到的尺度分割结果进行分类能得到最高的精度,进而证明了基于空间统计学方法进行面向对象信息提取尺度估计的有效性。该方法是完全数据驱动的方法,基本不需要先验知识参与。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会占用大量计算资源且耗费大量时间,本文提出的方法不仅能在一定程度上保证面向对象信息提取的精度,而且在一定程度上也提高了面向对象信息提取的效率和自动化程度。     

基于知识的遥感图像地物提取方法研究

通过对图像知识库、图像数据库、纹理分析和形状分析等技术的研究,提出了一种基于知识的遥感图像地物提取的方法。该方法提取图像的纹理特征和形状特征,根据知识库中的先验知识进行推理,实现了遥感图像地物的判别和提取。     

高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究

由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。     

基于时空知识图谱的古城叙事地图设计与实现

作为人类文明的见证,古城文化遗产让文明记忆更加鲜活,城市生活环境得以延续。叙事地图结合了地图学及叙事学对于空间信息、时间信息的表达优势,不仅是近年来地图学的新兴方向,也为古城文化遗产展现提供了新型空间叙事载体。论文针对古城叙事地图表达需求,从地理学时空视角出发,研究了古城叙事地图的组成要素及其结构与关系,构建了古城叙事地图知识图谱。在此基础上,以清江浦古城为例,设计了古城叙事地图的架构,基于清江浦遥感影像、照片、史志等多源资料,利用倾斜摄影测量与三维实景建模技术构建了古城典型景观建筑模型,设计与实现了多尺度、多载体的古城叙事地图。本研究提出的基于时空知识图谱叙事地图设计思路、基于遥感影像等多源资料的古城景观模型构建技术以及多尺度、多载体的古城文化遗产景观复现方法为古城历史文化遗产研究提供了参考。     

结合数据融合与特征选择的遥感影像尺度多样目标检测

基于深度神经网络模型的遥感影像地物检测取得了巨大成功,很大程度上得益于大规模数据集的支撑。但是,从现有遥感影像数据集本身来看,不同类别地物的数量分布不一致,同类地物对象以不同尺寸大小呈现,是导致地物样本的尺度不均衡问题的直接因素。对此,本文采用数据集内影像加权融合与地物多尺度特征选择的策略来缓解该问题。首先,将数据集内两张影像的像素值进行加权并得到融合后的影像,从而使不同类别地物样本更加均衡且具有较高的背景多样性;其次,通过选择合适尺度的特征图预测相应尺度的目标类别,且允许同一尺度目标在相邻特征图上进行预测,这样使模型能根据目标尺度进行训练;最后,基于目标中心区域的特征图预测目标边界框,预测的边界框更符合目标本身的尺度。通过在两个遥感数据集上分别进行实验,表明训练的模型在对复杂背景下的类别不均衡目标的识别更加准确,能够适应遥感影像下不同尺度目标的识别。     

基于面向对象方法的高分辨率遥感影像道路提取方法研究

随着遥感影像分辨率的不断提高,基于高分辨率遥感影像的目标自动提取逐步成为研究热点。本文采用面向对象的图像分析方法,基于Ecognition遥感图像处理平台,对IKONOS影像进行道路提取实验,重点对图像分割方案、道路提取规则、后处理方法等进行探讨。     

基于CNN模型迁移的OLI影像光伏电池板场景识别

获取光伏电池板的空间分布及动态变化信息对于国土调查、资源环境监测和能源结构评估具有重要意义,然而,传统的光伏电池板的识别依赖于人工设计的中低层次特征,无法克服对象光谱不确定性、空间结构类型复杂等难题,算法普遍存在稳健性不强、效率不高等问题。目前,基于场景单元从遥感影像中提取空间信息,多数算法仅建立在少数标准数据集上,未考虑实际应用中遥感图像质量、空间分辨率等因素对图像场景深度特征表达的影响,制约了遥感技术在城市结构、经济社会知识挖掘方面的深入应用。针对以上情况,本文基于卷积神经网络（CNN）采用迁移学习和模型微调的策略,在中等分辨率的Landsat影像上进行光伏电池板场景识别。结果表明,本文方法能够提取电站场景的多层次特征,在形态结构复杂的电站场景中取得了较好的识别效果。     

基于超像素图卷积网络的高光谱图像分类

高光谱图像分类是遥感领域中一个具有挑战性的问题。基于深度学习框架的高光谱图像分类方法,由于其良好的分类性能受到了越来越多的关注。然而,这些方法普遍存在的问题为：模型的训练不仅需要大量的时间,而且还需要大量的标签样本。针对此问题,本文提出了一种基于超像素图卷积网络的高光谱图像分类方法。该方法以超像素作为图的节点,极大地减小了图的规模,从而提高了分类效率;提出的超像素合并技术能有效地融合光谱-空间信息,增强了空间信息在分类中的作用;为了验证该方法的有效性,在Indian Pines、Pavia University两个实际数据集上进行试验,并与一些先进的基于深度学习框架的高光谱图像分类方法进行比较。结果表明,本文方法在分类精度和分类效率上均优于其他方法。     

遥感图像理解专家系统中面向对象的知识表示

阐述了在遥感图像理解专家系统中，用面向对象的方法表示知识，使得图像分类效率更高