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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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本文对铜陵矿集区的landsat 7 ETM+遥感影像进行综合分析,获取影像波谱特性,运用波段比值和主成分分析的方法提取铁染和羟基蚀变信息,利用彩色密度分割得到蚀变异常图像,清晰显示铜陵矿集区的成矿有利区域。并对遥感解译结果和铜陵地区地质构造与现有矿点对比,验证提取结果。圈定的11个成矿有利区域中:3个A类区蚀变信息明显,具备有利成矿条件,成矿潜力巨大;4个B类区蚀变信息中等,具备有利成矿条件,具有一定成矿潜力;4个C类区蚀变信息离散,成矿条件不明显,具有成矿可能,但是潜力不大。 相似文献
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资源一号(ZY-1)02C卫星的发射成功填补了我国自主研发高分辨率遥感卫星的空白。根据该卫星的图像特点和数据质量,以俄罗斯西伯利亚地区的ZY-1 02C卫星P/MS传感器数据为例,通过解译该地区的地质矿产信息,对P/MS图像数据的处理和质量情况进行分析;同时结合该地区的美国Landsat卫星ETM+数据,将P/MS全色波段数据与ETM+多光谱数据融合,并采用HSV,Brovery,Gram-Schmidt和PCA等4种融合方法进行实验对比。实验结果表明,用Gram-Schmidt法融合后的图像,光谱信息丢失最少,融合效果最好,可有效提高融合图像的空间分辨率,进而提高该地区的遥感地质解译精度。该研究成果将为进一步推进我国国产高分辨率遥感卫星的应用发挥积极作用。 相似文献
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以重庆市永川区为试点,以0.5 m航片为主要数据源,采用基于影像分割辅以人机交互式解译、基于规则库的航片自动解译、全人工的人机交互式解译等多种方法,对地理国情普查的地表覆盖分类进行了研究,对深化完善普查内容和技术标准提出了有益建议。 相似文献
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地理国情普查项目中,多源卫星遥感影像应用广泛,制作图幅DOM、要素解译时都需要确定卫星遥感影像各景的有效使用范围。在生产实践的基础上,提出合理应用景范围线,有效提高图幅DOM、要素解译和元数据生产效率的方法。 相似文献