知识图谱与深度学习融合的遥感影像解译新方法

"耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式" 随着科技进步，遥感大数据时代已经到来，带来了海量的遥感影像数据，这为自动精确解译提出了严峻挑战。传统的遥感影像解译方法在面对复杂多样的数据时显得力不从心，因此，寻求更为精准、可靠且智能的解译技术成为当前的研究热点。 遥感影像解译方法在人工智能的三个发展阶段中不断演进。第一代人工智能侧重于符号主义，依赖于规则和逻辑，而第二代人工智能则基于联结主义，主要通过神经网络进行数据学习。然而，这两者都存在局限性，无法充分融合知识和数据的优势。随着大数据时代的到来，第三代人工智能试图将知识推理与数据学习相结合，但这种耦合仍处于初步阶段。 在遥感信息处理中，解译方法分为知识驱动和数据驱动两类。知识驱动方法依赖于专家的决策知识和视觉识别机制，但往往局限于静态知识的应用，无法充分利用复杂的遥感成像原理和丰富的地学信息。而数据驱动方法则主要依赖机器学习，通过大量数据训练模型来完成解译任务。 新一代遥感影像解译范式的目标是将知识推理与数据学习集成，形成以数据自主学习为基础，以领域知识引导为辅助的智能系统。在这个框架下，知识图谱作为一种强大的工具，能够结构化表示遥感信息，包括概念、实体以及它们之间的关系，有助于更好地管理和运用专家知识、遥感成像规律以及地理学知识。 知识图谱推理与深度学习的结合可以弥补两者的不足，前者擅长逻辑推理和知识提取，后者擅长模式识别和特征学习。通过深度学习模型处理遥感影像数据，挖掘潜在模式，再结合知识图谱的推理能力，可以实现数据到信息再到知识的智能转换，提高解译的准确性和智能性。 然而，目前针对遥感影像解译的大规模知识库尚未成熟，这是阻碍知识图谱在遥感领域广泛应用的一个关键问题。未来的研究应着重于构建这样的知识库，并探索有效的知识图谱推理算法和深度学习模型，以提升遥感影像的智能解译性能，推动遥感技术的进一步发展。