时空约束下任务驱动的遥感影像发现案例推理方法

李铭; 朱欣焰; 段炼; 呙维; 姚明

doi:10.13203/j.whugis20140823

时空约束下任务驱动的遥感影像发现案例推理方法

李铭^{1, 2, 3, 4,},
朱欣焰^2, ,,
段炼^{3, 4},
呙维²,
姚明¹

1.
南昌大学空间科学与技术研究院, 江西南昌, 330031
2.
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北武汉, 430079
3.
广西师范学院北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室, 广西南宁, 530001
4.
广西师范学院广西地表过程与智能模拟重点实验室, 广西南宁, 530001

基金项目:

国家科技支撑计划 2012BAH35B03

国家自然科学基金 41201405

测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金 16 (Key 04)

测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费

广西地表过程与智能模拟重点实验室开放基金 2015GXESPKF02

江西省自然科学基金 20151BAB207004

详细信息

作者简介:
李铭, 博士, 助理研究员, 主要从事空间信息智能服务研究。liming10307@163.com

通讯作者:
朱欣焰, 博士, 教授。geozxy@263.net

中图分类号: P237;TP79
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出版历程
- 收稿日期: 2015-12-21
- 发布日期: 2017-06-04

A Case-based Reasoning Approach for Task-driven Remote Sensing Image Discovery under Spatial-Temporal Constrains

LI Ming^{1, 2, 3, 4,},
ZHU Xinyan^2, ,,
DUAN Lian^{3, 4},
GUO Wei²,
YAO Ming¹

1.
Institute of Space Science and Technology, Nanchang University, Nanchang 330031, China
2.
State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China
3.
Key Laboratory of Environment Change and Resource Use in Beibu Gulf of Ministry of Education, Guangxi Teachers Education University, Nanning 530001, China
4.
Guangxi Key Laboratory of Earth Surface Processes and Intelligent Simulation, Guangxi Teachers Education University, Nanning 530001, China

Funds:

The National Basic Research Program of China 2012BAH35B03

the National Natural Science Foundation of China 41201405

the Open Research Fund of State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing 16 (Key 04)

the Special Research Fund of State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing

the Open Fund of Guangxi Key Laboratory of Earth Surface Processes and Intelligent Simulation 2015GXESPKF02

the Natural Science Foundation of Jiangxi Province 20151BAB207004

More Information

Author Bio:
LI Ming, PhD, specializes in the intelligent geospatial information service. E-mail:liming10307@163.com

Corresponding author:
ZHU Xinyan, PhD, professor. E-mail:geozxy@263.net

摘要

摘要: 遥感应用任务与遥感影像的关联关系在时空约束下非常复杂，难以抽象且不易精确建模。通过任务发现遥感影像的方法直接在遥感应用任务和遥感影像之间建立关联，不仅关联关系维护困难，而且忽略了时空因素的影响，导致查询准确率不高。利用基于案例的推理技术，将难以抽象成规则和精确建模的任务与遥感影像在时空约束下的关联隐含在案例中，设计相应的类比推理模型，实现通过任务智能检索相关遥感影像。原型系统实验表明了该方法的可行性，并提升了遥感影像数据的服务效果。
- 遥感影像发现 /
- 任务驱动 /
- 案例推理 /
- 类比推理 /
- 空间数据检索
Abstract: Remote sensing (RS) images are an important source of geospatial data. However, current approaches in task-driven RS images discovery establish links between tasks and RS image parameters directly, without spatial-temporal constraints, leading to hard maintenance and low query precision Moreover, the complex relationship between tasks and RS images under spatial-temporal constraints is difficult to model and represent by rules. Thus, this research proposes an location and time method that not only filters but also acts as spatial-temporal constraint in the discovery process, and exploits the relationships between tasks and RS data sources under spatial-temporal constraints through Case-based Reasoning (CBR). The RS application case representation model and similarity assessment model is proposed to support analogical reasoning in CBR. A prototype system was developed to validate this method. The results show that the method is a feasible approach that improves the service efficacy of remote sensing data.
- remote sensing image discovery /
- task-driven /
- case-based reasoning /
- analogical reasoning /
- spatial data searching

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图 1 CBR问题解决流程

Figure 1. Cycle of CBR

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图 2 基于CBR的任务驱动的遥感影像发现概念模型

Figure 2. CBR Based Concept Model for Task-Driven Remote Sensing Image Discovery

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图 3 遥感影像应用任务本体片段

Figure 3. Fragments of Task Ontology

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图 4 遥感影像查询结果界面

Figure 4. Screenshots of RS Image Searching Results

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图 5 CBR方法与规则方法的检索性能对比

Figure 5. Comparison of Query Performances of CBR-based and Rule-based Methods

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表 1 拓扑关系权重

Table 1 Weights of Topology Relationships

拓扑关系	相离	相接	重叠	包含	被包含	相等
面/面	0	0.2	0.4	0.6	0.8	1
线/面	0	0.2	0.5	/	1	/
点/面	0	0.5	/	/	1	/
线/线	0	0.2	0.4	0.6	0.8	1
点/线	0	0.3	1	/	1	/
点/点	0	0.8	1	/	/	1

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表 2 部分案例

Table 2 Parts of Cases

	时间	空间	遥感应用任务	所需传感器特征	完成效果
1	2012-04-10	河南省	冬小麦估产	MODIS-NDVI	90-72
2	2012-04-05	陕西省	冬小麦估产	SPOT VGT/NDVI	92
3	2000-06-04	广东省	水稻估产	RADARSAT-SNB	95
4	2010-02-05	龙口市	冬小麦估产	MOD13A1	90
5	2007-04-15	聊城市	农作物长势监测	CBERS	85

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表 3 查询用例

Table 3 Query Cases

序号	查询
1	长江流域稻作区，早稻估产，2012年6月23日~2012年6月30日
2	湖北省，一季稻估产，2012年8月底~9月初
3	湖北省枣阳市，洪涝农作物损失估计，2012年5月30日
4	湖北省竹山县，土壤墒情监测，2012年3月

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