遥感数据需求的时间获取与语义计算：基于本体的方法

该文档主要探讨了基于本体的遥感数据需求文本中时间获取与语义计算的方法。遥感数据作为空间信息的关键部分，在多个领域中起着重要作用。随着现代遥感技术的发展，大量多特征的遥感数据被生成，理解用户对这些数据的需求变得至关重要。遥感数据需求文本作为一种易用的自然语言表达方式，简化了用户的专业知识要求。 时间是遥感数据的重要属性，通常作为检索条件，也是需求分析的基础。时间实体识别是自然语言处理中的关键技术，涉及命名实体识别。目前，时间实体识别的方法主要包括规则方法、统计模型方法和混合方法。尽管已有研究在时间命名实体识别上取得进展，但针对遥感数据需求的特定时间解析仍存在挑战。 时间实体获取后，需要将其转化为计算机可理解的形式，即进行时间语义计算。这涉及到时间逻辑推导，如Allen在1984年提出的时间间隔逻辑。汉语时间信息处理相对较晚，但已建立起相对完善的时间系统。一些研究通过事件持续函数和近似区间来表示事件持续时间，而本体理论的应用则进一步推动了时间信息的解析和推理。然而，现有的遥感数据时间处理研究往往侧重单一环节，如时间获取或推理，缺乏对两者结合的深入研究，且未充分考虑遥感数据需求的领域特性，例如农业周期、生长阶段等特定时间概念。 这篇文档强调了遥感数据需求文本中时间信息的重要性，介绍了时间实体识别的技术和时间语义计算的理论基础。同时，它指出当前研究的不足，即缺乏对时间获取和语义计算的整合处理，以及对遥感数据领域特有时空信息的充分考虑。这为未来遥感数据服务的智能化和个性化提供了改进方向，即需要开发更适应遥感应用领域的时间解析和推理方法，以更好地满足用户需求。