面向遥感影像数据生产的多源控制点数据管理方法研究

提出一种服务遥感影像数据生产的多源控制点数据管理方法,利用元数据方式实现栅格、矢量和文本等形式多源控制点数据组织、查询及定位,并通过建立局域网内部磁盘映射的方式提供遥感影像数据生产中所需的控制点数据。试验表明该系统能满足遥感影像数据处理过程中控制点数据的自动查询和获取,提高了遥感影像数据生产效率。     

语义描述驱动的启明星一号自主任务规划方法

卫星任务规划是合理配置卫星资源,获取有效数据的重要途径。针对启明星一号卫星在无用户观测需求时存在的资源浪费问题,提出一种语义描述驱动的启明星一号自主任务规划方法。首先通过分析对地观测目标的特征及其对遥感数据的需求特点,构建了全球任务语义描述模型,为卫星的自主任务规划提供了基础数据库。然后基于该描述模型,设计了一种卫星自主任务规划方法,通过构建任务规划模型,能够实现对高价值目标的自主规划,提高卫星数据获取效率,最大程度地发挥卫星的在轨应用价值。最后基于启明星一号对该模型进行了方案验证,证明了该方法的可行性,可适用于不同类型遥感卫星,在未来遥感星群实时智能服务应用中能够发挥一定的价值。     

大数据时代遥感数据管理与服务模式探索

通过分析现有海量遥感数据管理与服务模式的特点与局限性,探索并提出了面向大数据时代的新服务模式。以截至2011年底我国国家基础航空摄影项目获取的全国卫星遥感数据为研究实例,基于空间叠置分析和统计计算,衍生出一种新的服务产品,用来表达各区域遥感数据覆盖频次与分布状态,为用户提供更深层次的服务。研究表明,该模式有利于研究人员在大数据时代下,掌握遥感数据覆盖的综合情况,根据实际需求快速获取遥感数据,提高遥感数据检索和获取效率,提升海量遥感数据管理与服务水平。     

遥感及其地球表面时空多变要素的区域尺度转换

阐明了遥感在获取时空多变要素中的作用和意义,同时利用遥感方法作出了空间变异较大的叶面积指数、地表温度和净辐射通量的区域分布。通过遥感方法与传统的区域表达方法的对比,讨论了传统的等值线方法及其区域要素计算和表达方法的不足,估算了利用空间差异较大的非均匀要素所作出的区域分布的可能误差。其步骤是： ①用遥感和生态网络观测数据相结合的方法作出几个要素的区域分布影像图; ②在影像图上标出单点生态站的观测数据; ③以图像处理的方法,作出不同范围的各种要素平均值和标准差; ④揭示单点站的观测数据和不同范围要素平均值的差异; ⑤分析用传统的等值线方法所作出的区域分布的可能误差。     

利用作战任务本体计算战场环境要素语义相似性

如何根据作战任务需求为用户快速提供有针对性的有效数据,是战场环境数据保障实现主动服务必须解决的问题之一。针对作战任务与战场环境数据关联关系复杂,目前方法上存在缺少数据匹配语义表达、语义相关度及不同要素类语义权重量化等问题,提出了一种基于作战任务本体的战场环境要素语义相似性计算方法。利用本体方法确定作战任务与战场环境数据在概念语义上的逻辑关系,按照作战任务语义相关度划分战场环境要素,采用规则与案例相结合的推理技术建立语义相似性计算,从而量化战场环境要素实体语义权重。实验结果表明,该方法能有效提升战场环境数据组织的效率与精度。     

高分辨率遥感图像双解耦语义分割网络模型

语义分割是高空间分辨率遥感图像分析和理解的核心内容之一。现有基于深度学习的语义分割网络会导致遥感图像高频信息损失,边界分割不准确。针对此问题,本文提出一种双解耦语义分割网络模型,将提取的两级特征图解耦为具有高频特性的边界特征和具有低频特性的主体特征,并将解耦后的边界和主体特征图进行融合,从而改善高分辨率遥感图像语义分割性能。进一步提出了一种顾及边界和主体的损失函数,对地物要素及其边界和主体部分进行优化学习。在ISPRS Vaihingen和Potsdam 2D高空间分辨率遥感图像数据集上进行试验,与已有的遥感图像语义分割网络模型结果比较,双解耦语义分割网络模型能有效提高地物要素分割精度。     

顾及多类型用户需求的灾害场景语义相关度计算

针对自然灾害发生后,不同类型的人群在应急响应过程中对灾害现场场景可视化有着不同需求以及灾害场景模型针对性较低的问题,本文提出了一种基于本体的语义相关度计算方法。利用本体方法确定灾害场景模型与多类型用户需求在概念语义上的逻辑关系,按照多用户可视化需求语义相关度划分灾害场景模型要素,在此基础上采取用户需求规则约束的推理技术计算语义相关度,从而量化灾害场景可视化数据权重。实验案例表明该方法具有可行性,能有效提升灾害场景按需推送和按需构建的效率。     

多源地理空间矢量数据集成与融合方法探讨

针对人们对地理空间数据迫切需求,介绍了多源地理空间矢量数据产生的管理与技术原因及其5种表现形式,提出了多源地理空间矢量数据集成与融合的概念及其相互关系。论述了地理数据模型的融合、地理要素语义的融合和地理数据投影和坐标系的统一是多源地理空间矢量数据集成与融合基本理论与方法。给出了实现多源数据集成的数据格式转换、数据互操作和直接数据访问方法。最后,讨论了地理要素几何位置的融合,以及通过地理要素语义融合消除地理要素数据描述和属性差异的矢量数据融合方法。     

利用高分辨率遥感影像进行DLG要素快速更新的方法

基础地理信息数据的更新是一项长期而重要的任务,本文针对DLG要素快速更新问题,利用高分辨率遥感影像,采用图像代数方法对两期影像进行了变化检测,快速获取了DLG要素的变化位置、变化范围等信息,辅助DLG要素增量数据获取。采用空间数据匹配的方法建立了现状、历史与增量数据间的关联关系,并采用增量更新的方法对DLG要素进行了快速更新。利用该方法对太原市某城区居民地要素进行了更新试验,并应用于山西省重点城市建设用地遥感监测系统项目中,取得了较好的应用效果。     

面向遥感影像内容的多级安全授权方法

针对遥感影像数据海量的特点和对安全保密的应用需求,提出了一种面向内容的遥感影像多级安全授权方法。采用选择性的多机密区域多密级的遥感影像加密算法,在保持遥感影像格式和各项应用特性不变的基础上,分发给不同用户相同处理后的影像数据和不同权限的密钥,使不同用户通过各自密钥解密获取不同信息程度的影像数据。实验结果表明,该方法具有高机密性和高计算效率,能有效解决海量遥感影像数据的安全保密难题。     

多源地理空间矢量数据集成与融合方法探讨

针对人们对地理空间数据迫切需求,介绍了多源地理空间矢量数据产生的管理与技术原因及其5种表现形式,提出了多源地理空间矢量数据集成与融合的概念及其相互关系.论述了地理数据模型的融合、地理要素语义的融合和地理数据投影和坐标系的统一是多源地理空间矢量数据集成与融合基本理论与方法.给出了实现多源数据集成的数据格式转换、数据互操作和直接数据访问方法.最后,讨论了地理要素几何位置的融合,以及通过地理要素语义融合消除地理要素数据描述和属性差异的矢量数据融合方法.     

基于主题模型的地理环境时空数据隐含语义理解

文本是战场信息的重要数据模态,从中挖掘地理环境时空语义信息是机器理解战场环境的重要方法,有助于扩展战场环境的空间认知与理解.本文设计一种基于主题模型,反映地理时空因素与事件主题之间语义关系的计算方法,通过信息抽取,挖掘主题要素相关信息,形成不同主题分类及其对应的特征词汇分布;将事件主题与地理时空语义特征建立联合分布模型,自动发现时间、空间与事件主题之间的相关性,从而生成地理时空隐含的语义主题.通过试验验证并结合应用实践,得到如下结论:利用事件主题与位置信息的关联,并应用空间分析方法探寻不同主题的时空分布规律,可为新事件的位置预测及趋利避害对策制定提供基础,从而拓展传统的地理事件主题分析.     

基于1∶10000 DLG数据的地表覆盖要素自动提取研究

遥感图像地表覆盖要素的自动提取是目前卫星产品应用研究的热点之一,针对其提取效率问题,本文研究利用1∶10000 DLG数据的地表覆盖要素自动提取方法,并通过四川省某市城区WorldView2影像及其DLG数据进行实验研究。结果表明：该方法能够有效地提高高分辨率遥感影像地表覆盖要素自动提取的效果,很大程度上降低了繁琐的人工解译的工作量,提高地表覆盖提取的工作效率和精度。     

基于1：10000DLG数据的地表覆盖要素自动提取研究

遥感图像地表覆盖要素的自动提取是目前卫星产品应用研究的热点之一,针对其提取效率问题,本文研究利用1：10000DLG数据的地表覆盖要素自动提取方法,并通过四川省某市城区WorldView2影像及其DLG数据进行实验研究。结果表明：该方法能够有效地提高高分辨率遥感影像地表覆盖要素自动提取的效果,很大程度上降低了繁琐的人工解译的工作量,提高地表覆盖提取的工作效率和精度。     

构造地理要素趋势面的尺度转换普适性方法探讨

当前的遥感科学面临着遥感数据获取能力与数据应用能力之间突出的供需矛盾。尺度问题作为遥感科学中的关键问题,既限制了遥感作为一门科学向系统性、普适性的发展,又限制了遥感应用能力的发展。本文对定量遥感中的尺度问题进行了梳理,包括:遥感与传统站点观测之间的不一致、不同尺度遥感产品之间的不一致、机理模型的尺度适用问题,以及遥感产品与用户需求时空尺度间的不一致。对遥感中的尺度转换方法展开了讨论,总结了尺度转换的关键问题在于原数据信息量不足时引入额外信息和保留关键信息两方面。提出了构造地理要素趋势面的基本构想,搭建了一个具有普适性的尺度转换方法框架。核心内容是充分利用地表环境要素时间、空间上的信息作为先验知识,通过关联遥感观测新信息和先验趋势面生成指定时空尺度的地表要素产品。     

遥感时间序列影像变化检测研究进展

同一区域、不同时期大量历史数据的积累,以及同一区域能够方便地获取高时间分辨率遥感数据,使遥感时间序列影像变化检测成为近年来遥感技术与应用的研究热点。本文系统总结和评述了当前遥感时间序列影像变化检测的相关研究进展和应用状况,在阐明遥感时间序列分析的意义,以及时间序列影像在变化检测中的优势的基础上,从非遥感领域时间序列变化检测方法出发,针对遥感时间序列影像变化检测的需求,明确和归纳了遥感时间序列变化检测的问题与类型,并对当前最新研究进行了综述,总结了各种方法的优点与不足,重点介绍了基于经验模态分解的遥感时间序列影像异常信息检测方法和基于隐马尔可夫模型的土地利用/覆盖变化检测方法,以期能够为相关研究提供参考。最后总结了该研究领域的发展趋势和存在问题,并对今后的研究工作和未来发展方向进行了展望。     

一种基于描述逻辑的空间语义相似性计算方法

语义相似性计算广泛应用在认知心理学和计算机领域。针对地理信息智能发现服务中语义标注的应用需求,面向本体概念描述,提出了一种描述逻辑的空间语义相似性计算方法。该方法首先获取搜索和目标概念及上下文定义;然后进行标准正规化形式转换,创建映射矩阵并建立局部相似性方程;最后构建全局归一化相似性方程。通过领域专家参与实验,验证了该算法符合人类认知并且是可信的。     

基于多尺度特征融合的遥感影像目标检测

提出基于多尺度特征融合的遥感影像目标检测方法,本文利用选择性搜索算法对原始数据进行滤波处理和二值化处理,提取遥感影像目标区域图像数据,采用RBM技术获取遥感影像目标的语义特征和细节特征,在此基础上,建立融合网络,对影像目标的语义特征和细节特征进行变形卷积操作和池化操作,将目标的语义特征和细节特征进行多尺度融合,获取目标的深度特征,进而定位遥感影像目标。实验证明,设计方法遥感影像目标检测时间短,可以快速检测到遥感影像目标。     

多源卫星影像的摄影测量遥感智能处理技术框架与初步实践

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.     

时空和语义结合的船舶轨迹数据压缩方法EI北大核心CSCD

大数据时代积累了覆盖范围广、时效性强的船舶轨迹数据。对海量冗余轨迹数据进行压缩,可提高检索效率,降低数据存储和传输负担;然而现有方法容易忽略移动对象的运动特征。因此,本文提出一种顾及轨迹时空特征和航行语义特征的压缩方法。首先,分析船舶轨迹的空间、时间和语义特征,设计顾及时空语义特征的轨迹数据压缩流程;其次,通过道格拉斯-普克和滑动窗口法计算轨迹点的时空和语义特征值;然后,加权融合轨迹点的时空和语义特征,构建轨迹点的重要性排序,并通过指定压缩比例获取保留轨迹点数目,实现船舶轨迹数据压缩;最后,根据压缩算法效率、质量和实例分析,表明本文方法可保留行驶的动态语义信息和时空形态特征,既可根据压缩比例控制压缩过程,又可显著减少数据冗余,为后续轨迹挖掘等应用提供数据基础。