遥感知识图谱构建方法研究——以遥感场景和遥感指数知识图谱为例
文献类型：学位论文
| 作者 | 王晨亮 |
| 答辩日期 | 2024-08 |
| 文献子类 | 博士后出站报告 |
| 授予单位 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 关键词 | 遥感场景 遥感指数 生态信息学 语义解析 多模态 |
| 学位名称 | 博士后 |
| 学位专业 | 生态学 |
| 英文摘要 | 本研究深入探讨了遥感知识图谱的构建方法，特别是针对遥感场景和遥感指数知识图谱的应用实例。研究背景基于当前生态学研究面临的气候变化、生物多样性丧失和环境破坏等挑战，强调了在生态信息学中遥感技术和人工智能结合的重要性。研究的主要目的是自动化构建遥感场景知识图谱，提高构建效率，同时研究遥感指数知识图谱的表示和构建方法。 研究采用了多种先进技术，包括计算机视觉、深度学习、自然语言处理等技术，并提出了遥感智能提取模型集成复合方法、遥感场景图知识图谱的自动提取技术框架以及遥感指数知识图谱的架构。研究内容涵盖了遥感解译与认知、视觉基础模型的发展、地理模型共享与可重现问题，以及数学公式语义与知识图谱的关系。 研究结果表明，遥感图像解译的复合模型能够显著提升遥感场景图构建的效率和准确性，为生态学研究提供了新的视角和工具。遥感场景图视觉语言自动构建模型的开发，增强了遥感图像语义理解的能力，为遥感图像处理和分析提供了知识驱动的增强途径。遥感指数知识图谱的构建，通过分层图模型实现了对遥感指数的智能分析和管理，解决了遥感指数管理和分析的难题。。 本研究的结论和未来展望强调了遥感知识图谱在生态学研究中的新视角和工具的重要性，对于促进该领域的科学发展具有重要意义。研究还探讨了知识图谱引导的地图可视化、基于深度学习的数学语义解析和图神经网络的语义研究，以及多模态知识图谱的构建。 |
| 学科主题 | 生态学 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 124 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/209404]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王晨亮. 遥感知识图谱构建方法研究——以遥感场景和遥感指数知识图谱为例[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院地理科学与资源研究所. 2024. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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