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        遙感影像地理本體建模驅(qū)動的對象分類技術(shù)

        2017-03-29 17:33:05顧海燕
        測繪學(xué)報 2017年5期
        關(guān)鍵詞:語義分類模型

        顧海燕

        中國測繪科學(xué)研究院,北京 100830

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        遙感影像地理本體建模驅(qū)動的對象分類技術(shù)

        顧海燕

        中國測繪科學(xué)研究院,北京 100830

        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。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),提出了遙感影像分類地理本體框架,客觀描述地理實體概念本體,構(gòu)建了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,推動大數(shù)據(jù)、人工智能環(huán)境下遙感影像分類的自動化、智能化發(fā)展。主要研究內(nèi)容及結(jié)果如下:

        (1) 提出了“地理實體概念本體描述—遙感影像分類地理本體建模—地理本體驅(qū)動的影像對象分類”遙感影像分類地理本體框架。提出了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)一認知與客觀描述,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(biāo)準(zhǔn)、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,推動其自動化發(fā)展及工程化應(yīng)用。

        (2) 建立了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4個方面總結(jié)歸納了地理實體領(lǐng)域知識,建立了地理實體領(lǐng)域知識的概念本體框架,提高了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,避免了專家知識不同導(dǎo)致的結(jié)果不一致問題。具體以地表覆蓋為例,總結(jié)歸納地表覆蓋實體的領(lǐng)域知識,構(gòu)建了地表覆蓋實體概念本體,為本體建模奠定知識基礎(chǔ)。

        (3) 建立了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protégé本體編輯軟件進行模型表達,形式化表達了整個語義網(wǎng)絡(luò)模型,為分類提供了客觀模型。

        (4) 提出了地理本體驅(qū)動的影像對象分類方法的4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。通過研究并行分割、特征優(yōu)選、語義分類技術(shù),能夠得到客觀反映地理實體的分類結(jié)果及語義信息,實現(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,推動數(shù)據(jù)驅(qū)動方法向知識驅(qū)動方法轉(zhuǎn)變。

        (5) 開展面向地理國情普查的地表覆蓋分類試驗。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)為試驗區(qū),以ZY-3、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Protégé軟件為試驗平臺,開展了地表覆蓋分類試驗,結(jié)果表明提出的框架、模型與方法具有客觀性、明確性、可擴展性、自適應(yīng)性等特征,能夠?qū)崿F(xiàn)遙感影像分類過程的客觀建模、影像對象的語義分類以及領(lǐng)域知識共享。

        GU Haiyan (1982—),female,

        her doctoral degree from Wuhan University on June 2016,majors in high quality processing and intelligent interpretation of RS image.

        The Technology of Geo-ontology Modeling Driven Object Classification for Remote Sensing Image

        GU Haiyan

        Chinese Academy of Surveying and Mapping,Beijing 100830, China

        顧海燕.遙感影像地理本體建模驅(qū)動的對象分類技術(shù)[J].測繪學(xué)報,2017,46(5):667.

        10.11947/j.AGCS.2017.20170054. GU Haiyan.The Technology of Geo-ontology Modeling Driven Object Classification for Remote Sensing Image[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2017,46(5):667. DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20170054.

        2017-02-08

        顧海燕(1982—),女, 2016年6月畢業(yè)于武漢大學(xué),獲工學(xué)博士學(xué)位(指導(dǎo)教師:閆利教授),研究方向為遙感影像高性能處理與智能解譯。

        P228

        D

        1001-1595(2017)05-0667-01

        國家自然科學(xué)基金(41371406)

        E-mail: guhy@casm.ac.cn

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