检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨晓梅[1,2,3] 王志华 刘岳明[1,2] 张俊瑶 刘晓亮 刘彬 YANG Xiaomei;WANG Zhihua;LIU Yueming;ZHANG Junyao;LIU Xiaoliang;LIU Bin(Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China;State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 101408,China)
机构地区:[1]中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101 [2]中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101 [3]中国科学院大学,北京101408
出 处:《同济大学学报(自然科学版)》2023年第7期1025-1032,共8页Journal of Tongji University:Natural Science
基 金:国家重点研发计划(2021YFB3900501)。
摘 要:遥感信息提取技术虽不断推陈出新,但在智能化、精准实用性方面始终存在巨大的瓶颈问题,有必要围绕遥感智能计算和信息提取这个发展主题进行总结和讨论。从“机理—尺度—数据—智能”4个层面,逐步就遥感信息提取与定量反演路径的发展融合、基于像素和面向对象不同处理单元模式、时空谱数据融合、遥感解译的智能化因素四方面进行剖析,从而提出未来“数据获取知识”和“知识引导数据”双向驱动、遥感大数据和地学知识图谱相融合的遥感智能计算架构,尝试推动遥感科学从经典向现代化的跃迁。Although the remote sensing information extraction technology is constantly being innovated,there are still huge bottlenecks in terms of intelligence,precision,and practicality.Therefore,it is necessary to conduct a comprehensive summary and discussion on the development topic of remote sensing intelligent computing and information extraction.From the four levels of“mechanism-scale-data-intelligence”,this paper gradually discusses the development and fusion of remote sensing information extraction and quantitative inversion paths,the different processing unit modes based on pixels and object-oriented,the spatial-temporal spectral data fusion,the intelligent factors of remote sensing interpretation.It proposes a future-oriented remote sensing intelligent computing architecture which is driven by two-way“data acquisition knowledge”and“knowledge-guided data”,and integrates remote sensing big data and geoscience knowledge maps,trying to promote the transition of remote sensing science from classics to modernization.
关 键 词:遥感智能计算 信息提取 智能解译 面向对象 深度学习 时空融合 遥感大数据 地学知识图谱
分 类 号:P237[天文地球—摄影测量与遥感]
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