自然资源要素智能解译研究进展与方向

自然资源要素解译是自然资源调查监测工作中最基础、投入工作量最大、技术难度最高的工作, 存在可解译类别少、要素边界不准不全、类别属性可靠性不高等诸多挑战。本文从自然资源调查监测应用场景出发, 首先从要素解译到场景要素耦合的解译范式、数据驱动到知识驱动的解译方法、人工目视到人机协同的解译手段3个方面阐述了自然资源要素自动解译的研究进展; 然后探讨了6个重点研究方向及其研究内容, 包括场景要素耦合解译、知识驱动语义理解、人机协同智能解译、内外一体与三维环境解译、关键参数精准计算与定量反演, 以及高可信质量控制与真实性验证; 最后进行了总结与展望, 以期为自然资源要素智能解译研究提供思路, 推动解决困...

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Bibliographic Details
Published inCe hui xue bao Vol. 51; no. 7; pp. 1606 - 1617
Main Authors 张继贤, 顾海燕, 杨懿, 张鹤, 李海涛, 韩文立, 沈晶
Format Journal Article
LanguageChinese
English
Published Beijing Surveying and Mapping Press 01.07.2022
国家测绘产品质量检验测试中心,北京100830%中国测绘科学研究院,北京100830
Subjects
Cognition
Collaboration
Coupling
Indoor environments
Monitoring
Natural resources
Plague
Polls & surveys
Quality control
Remote sensing
Semantics
Surveys
内外一体解译
自然资源调查监测
语义理解
场景要素耦合解译
人机协同
智能解译
真实性验证
参数反演
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Summary:自然资源要素解译是自然资源调查监测工作中最基础、投入工作量最大、技术难度最高的工作, 存在可解译类别少、要素边界不准不全、类别属性可靠性不高等诸多挑战。本文从自然资源调查监测应用场景出发, 首先从要素解译到场景要素耦合的解译范式、数据驱动到知识驱动的解译方法、人工目视到人机协同的解译手段3个方面阐述了自然资源要素自动解译的研究进展; 然后探讨了6个重点研究方向及其研究内容, 包括场景要素耦合解译、知识驱动语义理解、人机协同智能解译、内外一体与三维环境解译、关键参数精准计算与定量反演, 以及高可信质量控制与真实性验证; 最后进行了总结与展望, 以期为自然资源要素智能解译研究提供思路, 推动解决困扰遥感影像自动解译方法在自然资源调查监测业务应用中的瓶颈问题。
ISSN:1001-1595
1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2022.20220109