本文選題：遙感影像分類 + 地理本體　； 參考：《武漢大學(xué)》2015年博士論文

【摘要】：遙感影像分類一直是國際遙感領(lǐng)域研究的熱點和難點問題,經(jīng)歷了從人工目視分類到半自動分類,正在向自動化、智能化方向發(fā)展,長期以來一直存在著“重視技術(shù)、忽視知識、缺乏本體認識”的問題,這些問題降低了它的自動化智能化程度,限制了它的工程化應(yīng)用。本研究以解決該問題為突破口,以主流的面向地理對象影像分析技術(shù)GEOBIA (Geographic Object-Based Image Analysis)為例,從地理本體理論角度出發(fā),研究遙感影像地理本體建模驅(qū)動的對象分類技術(shù)。GEOBIA已經(jīng)成為遙感影像分類最主流且最有潛力的手段之一,該技術(shù)不僅是遙感與地理領(lǐng)域研究的熱點,而且已經(jīng)成為該領(lǐng)域的新型發(fā)展范式,但同樣存在“重視技術(shù)、忽視知識、缺乏本體認識”的問題,具體而言,缺乏系統(tǒng)的概念化和形式化表達GEOBIA各元素的方法,地理本體的引入為其提供了新思路,為遙感影像分類帶來了真正的革命。地理本體具有概念化、明確性、形式化、時空性、共享性等特征,對解決該問題具有顯著優(yōu)勢。通過地理本體可以形式化明確表達遙感影像特征及各種專家知識,減少低層特征與高層語義之間的語義鴻溝,解決由于專家認知不同所引起的結(jié)果不一致性問題,以計算機可操作的形式化語言建立模擬人類感知過程的本體模型,從而實現(xiàn)遙感影像的面向?qū)ο笞詣臃诸悺榇?論文提出“地理實體概念本體描述——遙感影像分類地理本體建�！乩肀倔w驅(qū)動的影像對象分類”遙感影像分類地理本體框架,在該框架指導(dǎo)下,客觀描述地理實體概念本體,構(gòu)建遙感影像分類地理本體模型,實現(xiàn)地理本體驅(qū)動的影像對象分類方法,為遙感影像分類提供理論依據(jù)與模型方法。本論文的研究內(nèi)容及結(jié)論主要包括：1、提出“地理實體概念本體描述——遙感影像分類地理本體建�！乩肀倔w驅(qū)動的影像對象分類”遙感影像分類地理本體框架。針對遙感影像分類長期存在的“重視技術(shù)、忽視知識、缺乏本體認識”問題,具體是缺乏對遙感影像分類各個元素客觀建模,導(dǎo)致影像分類高度主觀而且難以重復(fù)應(yīng)用的問題,從地理本體理論角度出發(fā),提出遙感影像分類地理本體框架,該框架利用地理本體鏈接主客觀知識,實現(xiàn)對地理實體的統(tǒng)-認知與客觀描述,避免不同專家由于不同解譯經(jīng)驗帶來的結(jié)果不一致問題；利用語義網(wǎng)絡(luò)模型有機組織和顯式表達各種知識,以計算機可操作的形式化語言明確表達語義關(guān)系；聯(lián)合數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)方法與知識驅(qū)動的專家規(guī)則,實現(xiàn)地理本體驅(qū)動的影像對象分類,為遙感影像分類提供標準、科學(xué)的框架,客觀模型及新型方法,變遙感影像分類的不確定性為確定性,提高影像分類的科學(xué)性,從而推動其自動化發(fā)展及工程化應(yīng)用。2、建立面向地理本體建模的地理實體概念與知識體系。面向遙感影像分類客觀建模需求,從地理知識、遙感影像特征、影像對象特征、專家知識四個方面總結(jié)歸納地理實體領(lǐng)域知識,建立地理實體領(lǐng)域知識的概念本體框架,提高地理實體表達的客觀性,確保描述地理實體的知識的一致性,避免專家知識不同導(dǎo)致的結(jié)果不一致問題。具體以地表覆蓋實體為例,總結(jié)歸納了地表覆蓋實體的領(lǐng)域知識,構(gòu)建了地表覆蓋實體概念本體,為遙感影像分類地理本體建模奠定了知識基礎(chǔ)。3、建立遙感影像分類地理本體模型。在構(gòu)建地理實體概念與知識體系的基礎(chǔ)上,利用網(wǎng)絡(luò)本體語言O(shè)WL (Web Ontology Language)構(gòu)建了遙感影像、影像對象、分類器的本體模型,具體給出了決策樹及專家規(guī)則兩種典型分類器的本體模型,利用斯坦福大學(xué)開發(fā)的protege本體編輯軟件進行了模型表達,形式化表達了整個語義網(wǎng)絡(luò)模型,為地理本體驅(qū)動的影像對象分類提供了客觀模型。4、提出地理本體驅(qū)動的影像對象分類方法的四個層次。1)影像分類地理本體模型構(gòu)建；2)圖論與分形網(wǎng)絡(luò)演化相結(jié)合的遙感影像并行分割；3)基于隨機森林的特征自動優(yōu)選；4)基于語義網(wǎng)絡(luò)模型的影像對象語義分類。面向地理國情普查的地表覆蓋分類,實驗證明,該方法在遙感影像分類地理本體框架指導(dǎo)下,通過研究并行分割、特征優(yōu)選、語義分類技術(shù),不僅能夠得到客觀反映地理實體的分類結(jié)果及語義信息,而且能夠?qū)崿F(xiàn)地理實體領(lǐng)域知識的共享與語義網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)用,推動了數(shù)據(jù)驅(qū)動方法向知識驅(qū)動方法的根本轉(zhuǎn)變。5、開展面向地理國情普查的遙感影像地表覆蓋分類實驗。面向地表覆蓋分類中的耕地、林地、園地、草地、房屋建筑(區(qū))、道路、荒漠與裸露地表、水域8種類型,以云南瑞麗市、陜西臨潼區(qū)為實驗區(qū),以WorldView-2高分辨率影像為數(shù)據(jù)源,以中國測繪科學(xué)研究院開發(fā)的地理國情要素提取與解譯系統(tǒng)FeatureStation_GeoEX、美國斯坦福大學(xué)開發(fā)的Protege軟件為實驗平臺,利用本文提出的框架、模型與方法開展了地表覆蓋分類實驗,實驗表明,本研究實現(xiàn)了遙感影像分類各個元素的客觀建模、影像對象的語義分類以及領(lǐng)域知識的共享,提出的框架與模型具有客觀性、明確性、可擴展性、自適應(yīng)性等特征,能夠為遙感影像分類提供標準、科學(xué)的框架、客觀模型與新型方法。
[Abstract]:Remote sensing image classification has been a hot topic and difficult problem in the field of international remote sensing . The problem of image classification is highly subjective and difficult to repeat . From the perspective of geographic ontology , the frame of remote sensing image classification geography ontology is proposed , which uses the subjective and objective knowledge of the geographic ontology to realize the unification - cognition and objective description of the geographical entities and avoid the inconsistent results of different experts due to different interpretation experience ;
using the semantic network model organic organization and explicit expression of various knowledge , express the semantic relation clearly in the formal language of computer operation ;
In this paper , the concept and knowledge system of remote sensing image classification is established . The concept ontology framework of remote sensing image classification is established . The concept ontology framework of remote sensing image classification is established .
2 ) Parallel segmentation of remote sensing images combined with fractal network evolution ;
3 ) automatically optimizing based on the characteristics of the random forest ;
4 ) Based on the semantic classification of image objects in the semantic network model , the surface coverage classification experiment is carried out on the basis of the geographic situation . The experiment proves that the method can be used to realize the objective modeling of the geographic entity , the semantic classification of the image objects and the sharing of the domain knowledge .

【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P237

【參考文獻】

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本文編號：1762265