【摘要】：近年來,隨著對地觀測技術的迅猛發(fā)展,衛(wèi)星遙感領域逐漸進入了大數(shù)據(jù)時代。針對當前遙感應用的需求和特點,開展與視覺認知相結合的高分辨率遙感認知理論與方法研究是可行且必要的。在此背景下,受地學信息圖譜思想啟發(fā),本文對遙感認知領域的圖譜問題進行了研究,系統(tǒng)地提出了遙感圖譜認知理論與計算方法論,旨在規(guī)范高分辨率遙感信息提取流程,構建精細化、定量化、智能化、綜合化相結合的遙感信息解譯模型。整套方法體系由橫向"自底向上的分層抽象"和縱向"自頂向下的知識遷移"2個方向上的認知計算組成,分別對應了"由譜聚圖"、"圖譜協(xié)同"和"認圖知譜"3大圖譜轉化過程。論文涉及的概念、基本思想、關鍵技術及難點問題進行了重點分析,強調綜合利用大數(shù)據(jù)、逐步融入知識來實現(xiàn)不同層次的遙感知,以期為數(shù)據(jù)源極大豐富條件下的遙感信息解譯提供新的視角。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of Earth observation technology, the field of satellite remote sensing has gradually entered the era of big data. According to the demand and characteristics of remote sensing application, it is feasible and necessary to study the theory and method of high-resolution remote sensing cognition combined with visual cognition. Under this background, inspired by the idea of geoscience information atlas, this paper studies the map problem in the field of remote sensing cognition, and puts forward the cognitive theory and computational methodology of remote sensing map systematically, aiming at standardizing the extraction process of high resolution remote sensing information. A detailed, quantitative, intelligent and integrated remote sensing information interpretation model is constructed. The whole method system is composed of horizontal "bottom-up hierarchical abstraction" and vertical "top-down knowledge transfer" in the two directions of cognitive computation, corresponding to "spectral aggregation", respectively. The transformation process of three kinds of atlas was "Tupu Synergy" and "recognition Map knowledge Spectrum". The concepts, basic ideas, key technologies and difficult problems involved in the paper are emphatically analyzed, emphasizing the comprehensive use of big data and the gradual integration of knowledge to realize different levels of remote sensing knowledge. In order to provide a new perspective for the interpretation of remote sensing information under the condition of abundant data sources.
【作者單位】： 中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所遙感科學國家重點實驗室;長安大學理學院數(shù)學與信息科學系;浙江工業(yè)大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(41271367) 國家高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項(03-Y30B06-9001-13/15-01) 廣西科學研究與技術開發(fā)計劃項目(14125008-1-6) 長安大學中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金基礎研究項目(310812161010)
【分類號】：P237

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本文編號：2414772