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| 1 | 遥感大数据研究现状与发展趋势显示文摘目的遥感数据空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率以及辐射分辨率不断提高,数据类型也不断增加,从航天、航空、临近空间等遥感平台所获取的遥感数据量急剧增加,遥感数据已经具有明显的大数据特征。本文旨在从系统应用的角度分析遥感大数据处理中涉及的关键技术与问题,为相关研究人员提供有价值的参考。方法在参考大量文献的基础上,首先阐明遥感大数据的特点。其次,从GPU硬件加速、集群、网格、云计算、云格、复杂高性能计算等角度介绍了遥感大数据处理系统。再次,从分布式集群化存储技术等,分析了遥感大数据处理的关键技术。最后,从遥感大数据的多类不确定性、信息融合、机器学习、分析平台等出发,说明了目前研究存在的问题;从遥感大数据多类不确定性建模,面向遥感大数据的机器学习方法等角度说明了遥感大数据发展的趋势。结果本文详细梳理了遥感大数据的特点、典型的处理系统、核心技术,力图总结出在实际应用与学术研究中该领域需要解决的关键问题以及未来的发展趋势。结论大数据技术为遥感数据挖掘与知识获取带来了机遇与挑战,面向大数据的机器学习、数据统一分析框架、面向大数据的信息深度融合等问题的突破,将促进遥感知识挖掘的进一步发展。 | 朱建章 石强 陈凤娥 史晓丹 董泽民 秦前清 | 2016 | 中国图象图形学报2016，21，11： | 65 |
| 2 | 人工智能在航天器控制中的应用显示文摘首先从限制航天器发展存在的难题入手,分析了人工智能在航天领域中的应用意义,然后阐述了国内外航天器人工智能技术的发展现状及差距,最后提出了人工智能在深空、遥感、在轨操控、集群、故障诊断与重规划中应用发展的建议,旨在通过在航天器系统中引入人工智能技术,大幅提高我国空间技术的智能化水平。 | 刘付成 | 2018 | 飞控与探测2018，1，1： | 35 |
| 3 | 面向遥感大数据的地学知识图谱构想显示文摘由于地球表面的时空异质性与复杂性,传统从遥感影像具有的信息特征出发,构建智能解译算法解决遥感地学认知的思路在应对面向全球的海量遥感大数据分析时,其精度和地学实用性已触及瓶颈。为此,本文从地学知识为核心的角度出发,结合当前知识图谱理论的发展,提出一种新的面向遥感大数据分析的地学思维构想——地学知识图谱。本构想将地学知识的概念进行重构,依次划分为数据性知识、概念性知识和规律性知识3个层次,并分别利用图模型的节点和边进行统一化表达和关联,打通不同层次地学知识间的反馈迭代与更新,在此基础上赋予地学知识图谱分析遥感大数据分析时知识的查询检索、知识推理、动态校正、拓展更新等功能。其中,如何构建具有多尺度、高维度特征的地理实体以及大体量、异质性的知识层级间的关联推理是地学知识图谱构想实现的关键难点。得益于知识的分层次和图模型结构的统一化表达,提出的地学知识图谱构想在促进遥感大数据时代背景下的地学知识精准化,提升遥感大数据解译精度和地学实用性,深化地学规律认知等方面应该具有广阔的前景。 | 王志华 杨晓梅 周成虎 | 2021 | 地球信息科学学报2021，23，1： | 35 |
| 4 | 人工智能GIS软件技术体系初探显示文摘作为人工智能的代表性技术,深度学习已经成为大数据等各个领域中最具有突破性发展的新技术。深度学习的成功主要得益于其新颖的数据驱动的特征表示学习能力,这种能力成功地替代了传统建模中基于领域知识人为设计特征的方式。在这些技术推动下,人工智能技术在新一代GIS基础软件技术的研究与应用中发挥着极为重要的作用,而现有人工智能GIS(AI GIS)技术研究整体仍处于初步探索阶段,距离成熟阶段尚有较大距离。作为新一代GIS基础软件的方法和技术,AI GIS已经广泛应用在遥感数据分析、水资源研究、空间流行病学和环境健康等地学领域,与传统GIS模型相比大大提高了对非结构化的遥感或街景影像和文本的地理信息提取和特征理解能力,显示出巨大的价值和发展潜力,但现有研究对AI GIS软件技术体系的梳理和总结尚不够全面。大部分研究只关注地理空间人工智能算法的研究及其特定场景下的应用研究,而对相关的AI GIS软件技术体系关注较少。本文分析了地理智慧的几个层次,并讨论了其与AI GIS的关系,总体介绍了国内外现有人工智能技术与GIS软件相结合的发展现状,进而提出了AI GIS软件技术体系。根据AI与GIS的结合关系提出了AI GIS由地理空间智能算法、AI赋能GIS和GIS赋能AI三部分组成。此外,为深入介绍AI GIS各部分组成,本文以SuperMap为例,探讨了AI GIS软件的设计与实现。最后,探讨了AI GIS的未来发展中亟需解决的问题。本文基于AI GIS软件技术的初步探索,尝试为地理智能的基础GIS软件技术体系的构建提供理论基础,以促进人工智能技术与GIS技术的进一步融合和发展,为实现地理智能提供一个可行的研究方向。 | 宋关福 卢浩 王晨亮 胡辰璞 黄科佳 | 2020 | 地球信息科学学报2020，22，1： | 22 |
| 5 | 4种机器学习模型反演太湖叶绿素a浓度的比较显示文摘基于太湖实测叶绿素a浓度数据以及同步HJ-1B卫星CCD多光谱影像,综合比较4种机器学习模型(随机森林,RF;支持向量回归,SVR;反向传播人工神经网络,BPANN;深度学习,DL)反演太湖叶绿素a浓度的精度、稳定性及鲁棒性。利用11种波段组合分别建立基于RF、SVR、BPANN和DL的反演模型,筛选出最佳波段组合模型用于验证和评价。结果表明,模型精度方面,DL(决定系数R2=0.91,均方根误差RMSE=3.458μg/L,相对预测偏差RPD=3.13)和SVR(R2=0.88,RMSE=3.727μg/L,RPD=2.90)具有较优的验证精度;模型稳定性方面,DL模型不易受模型校正样本数影响,稳定性较好,而RF模型稳定性较差;模型鲁棒性方面,DL模型不易受噪声影响,鲁棒性较好,其次是SVR、BPANN和RF模型。综合4种模型的验证精度、稳定性和鲁棒性,DL模型在太湖叶绿素a浓度的反演具有较大应用潜力,能为研究湖泊水色参数提供借鉴。 | 徐逸 董轩妍 王俊杰 | 2019 | 水生态学杂志2019，40，4： | 20 |
| 6 | Landslide identification using machine learning显示文摘Landslide identification is critical for risk assessment and mitigation.This paper proposes a novel machinelearning and deep-learning method to identify natural-terrain landslides using integrated geodatabases.First,landslide-related data are compiled,including topographic data,geological data and rainfall-related data.Then,three integrated geodatabases are established;namely,Recent Landslide Database(Rec LD),Relict Landslide Database(Rel LD)and Joint Landslide Database(JLD).After that,five machine learning and deep learning algorithms,including logistic regression(LR),support vector machine(SVM),random forest(RF),boosting methods and convolutional neural network(CNN),are utilized and evaluated on each database.A case study in Lantau,Hong Kong,is conducted to demonstrate the application of the proposed method.From the results of the case study,CNN achieves an identification accuracy of 92.5%on Rec LD,and outperforms other algorithms due to its strengths in feature extraction and multi dimensional data processing.Boosting methods come second in terms of accuracy,followed by RF,LR and SVM.By using machine learning and deep learning techniques,the proposed landslide identification method shows outstanding robustness and great potential in tackling the landslide identification problem. | Haojie Wang Limin Zhang Kesheng Yin Hongyu Luo Jinhui Li | 2021 | Geoscience Frontiers2021，12，1： | 8 |
| 7 | 基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究显示文摘结合中尺度数值模式WRF预报数据和ERA5再分析资料,利用机器学习方法对WRF预报场的风场、温度、气压进行预报订正。采用ERA5作为真值,与原始WRF预报相比,利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低44%以上,利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低34%以上。通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度,分析了关键的预报订正因子。 | 许立兵 王安喜 汪纯阳 陈悦 陈昱文 周峥 陈幸荣 邢建勇 刘克威 黄小猛 | 2020 | 海洋通报2020，39，6： | 6 |
| 8 | 场地环境大数据采集和机器学习方法在污染智能识别中的应用研究进展显示文摘由于大数据技术的快速发展,用于分析挖掘场地污染特征和成因机制的数据量和类型也大幅增加,传统的场地环境数据获取、清洗和挖掘方法难以满足大数据的存储和处理要求。近年来,采用机器学习算法对场地多源异构数据进行挖掘,实现地块尺度、区域尺度的污染识别已成为研究热点。系统综述了场地污染智能识别大数据的获取、处理和挖掘方面的现状和不足,提出了利用5G和互联网、终端信息采集、网络爬虫、自然语言处理方法获取场地环境数据的应用对策。针对场地多源数据集成和融合的关键技术措施以及未来我国场地污染智能识别模式进行展望。 | 陆晓松 王国庆 李勖之 杜俊洋 孙丽 | 2022 | 生态与农村环境学报2022，38，9： | 6 |
| 9 | 基于AMSR2多频亮温的黑河流域中上游土壤水分估算研究显示文摘以黑河流域中上游为研究区,初步探究了利用AMSR2卫星的多频亮度温度数据估算土壤水分的方法。基于土壤水分和土壤发射率的统计关系,通过黑河流域上游的4个像元2013年7月至2014年6月内的实测土壤水分和土壤温度数据,采用了“四像元交叉拟合法”获得了统计系数,并用此方法估算出了黑河流域中上游的土壤水分。采用2014年7月至2014年10月内估算的土壤水分,连同与AMSR2的4个常用的土壤水分产品和GLDAS土壤水分产品在时间序列上,与八宝河流域WSN土壤水分地面观测展开了对比验证,结果表明估算土壤水分精度明显高于上述5种产品。同时借助高程和土地覆被辅助数据,与GLDAS土壤水分在空间格局上进行了比较,发现估算土壤水分时空分布特征更加合理。该方法可为流域尺度的土壤水分反演与监测提供了一种简而易行的思想方法和可行之路。 | 陆峥 韩孟磊 卢麾 彭雪婷 蒙莎莎 刘进 杨晓帆 | 2020 | 遥感技术与应用2020，35，1： | 5 |
| 10 | Machine learning-based classification of rock discontinuity trace:SMOTE oversampling integrated with GBT ensemble learning显示文摘This paper presents a hybrid ensemble classifier combined synthetic minority oversampling technique(SMOTE),random search(RS)hyper-parameters optimization algorithm and gradient boosting tree(GBT)to achieve efficient and accurate rock trace identification.A thirteen-dimensional database consisting of basic,vector,and discontinuity features is established from image samples.All data points are classified as either‘‘trace”or‘‘non-trace”to divide the ultimate results into candidate trace samples.It is found that the SMOTE technology can effectively improve classification performance by recommending an optimized imbalance ratio of 1:5 to 1:4.Then,sixteen classifiers generated from four basic machine learning(ML)models are applied for performance comparison.The results reveal that the proposed RS-SMOTE-GBT classifier outperforms the other fifteen hybrid ML algorithms for both trace and nontrace classifications.Finally,discussions on feature importance,generalization ability and classification error are conducted for the proposed classifier.The experimental results indicate that more critical features affecting the trace classification are primarily from the discontinuity features.Besides,cleaning up the sedimentary pumice and reducing the area of fractured rock contribute to improving the overall classification performance.The proposed method provides a new alternative approach for the identification of 3D rock trace. | Jiayao Chen Hongwei Huang Anthony G.Cohn Dongming Zhang Mingliang Zhou | 2022 | International Journal of Mining Science and Technology2022，32，2： | 4 |
| 11 | 基于随机森林算法与高分观测的太湖叶绿素a浓度估算模型显示文摘基于2018年和2019年有效观测的高分1号(GF-1)卫星影像和湖面原位观测的叶绿素a浓度数据,利用随机森林算法定量评价特征变量重要性的功能,选择有效特征波段组合,建立了基于原位自动监测数据的太湖叶绿素a浓度的遥感反演模型。结果表明:绿光波段(0.52~0.59μm)和红光波段(0.63~0.69μm)是遥感估算叶绿素a浓度的关键波段,与其他波段组合可以定量估算叶绿素a浓度;分季节构建太湖叶绿素a浓度估算模型效果更好,春、夏、秋、冬各季模型的决定系数R 2分别达0.84、0.85、0.96和0.82;太湖叶绿素a浓度夏季最高,秋、春季次之,冬季最低;春、秋和夏季叶绿素a浓度空间变化较明显,而冬季变化不明显,叶绿素a浓度高值区主要集中在西部沿岸区、竺山湖、梅梁湖和部分湖心区。研究表明:随机森林模型可以客观确定遥感反演叶绿素a浓度的有效波段,实现大面积内陆水体叶绿素a浓度的高精度估算。 | 杭鑫 曹云 杭蓉蓉 徐萌 霍焱 孙良宵 朱士华 | 2021 | 气象2021，47，12： | 4 |
| 12 | 基于GRNN的人机交互下遥操作力预测方法显示文摘为了解决人机交互作业时操作人员不能准确感知末端接触力信息的问题,提出了一种基于GRNN信息融合的方法.基于主动端的力反馈手控器和从动端的遥操作机器人,搭建实验操作平台,以人为中心构建整个系统,同步采集手控器的姿态信号、手臂肌电信号以及末端机器人的速度、加速度和接触力信息训练GRNN,并将GRNN得到的预测力与真实力进行比较.结果显示,采用纸盒和泡沫板2种不同材料进行穿刺实验的均方误差值分别为0. 24和0. 16,泡沫板进行穿刺和切割2种不同作业得到的均方误差值分别为0. 16和0. 13,从而证明了所提方法的有效性. | 熊鹏文 雷耀 李鸣 | 2018 | 东南大学学报(自然科学版)2018，48，6： | 3 |
| 13 | A state-of-the-art review of automated extraction of rock mass discontinuity characteristics using three-dimensional surface models显示文摘In the last two decades,significant research has been conducted in the field of automated extraction of rock mass discontinuity characteristics from three-dimensional(3D)models.This provides several methodologies for acquiring discontinuity measurements from 3D models,such as point clouds generated using laser scanning or photogrammetry.However,even with numerous automated and semiautomated methods presented in the literature,there is not one single method that can automatically characterize discontinuities accurately in a minimum of time.In this paper,we critically review all the existing methods proposed in the literature for the extraction of discontinuity characteristics such as joint sets and orientations,persistence,joint spacing,roughness and block size using point clouds,digital elevation maps,or meshes.As a result of this review,we identify the strengths and drawbacks of each method used for extracting those characteristics.We found that the approaches based on voxels and region growing are superior in extracting joint planes from 3D point clouds.Normal tensor voting with trace growth algorithm is a robust method for measuring joint trace length from 3D meshes.Spacing is estimated by calculating the perpendicular distance between joint planes.Several independent roughness indices are presented to quantify roughness from 3D surface models,but there is a need to incorporate these indices into automated methodologies.There is a lack of efficient algorithms for direct computation of block size from 3D rock mass surface models. | Rushikesh Battulwar Masoud Zare-Naghadehi Ebrahim Emami Javad Sattarvand | 2021 | Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering2021，13，4： | 3 |
| 14 | 基于小波包分解和分形法的人群密度等级分类算法研究显示文摘为了更好地解决中高密度环境下人群密度估计问题,提出了基于小波包和分形法的人群密度等级分类算法。区别于单一的分形维数表征方法,利用小波包分解后子图的分形维数和原图分形维数共同表征目标人群纹理,最后通过支持向量机实现分类。以查全率和查准率2个指标对密度估计结果进行评价,该算法的查全率和查准率最高,且运行时间最短。 | 刘曼 彭月平 姜源 | 2017 | 中国科技论文2017，12，17： | 2 |
| 15 | 基于人工智能GIS算法的数据中心排水系统设计显示文摘阐述人工智能技术与GIS技术融合的数据中心排水系统设计,该控制系统能动态化管理水网设备,提供查询、统计、数据输入功能输出功能,提供管网分析、爆管分析,水分析等水情信息功能,自动判断水位情况,逐级启动水泵,排出存水,提供远程报警功能。实践表明,该系统的数据中心可有效应对各种存水管道爆裂造成险情。 | 谷金宇 高峰 陈鑫 王井丰 赵俊哲 | 2022 | 集成电路应用2022，39，10： | 1 |
| 16 | 无人机遥感在植物生态学中的应用与挑战显示文摘无人机为获取高时空分辨率的遥感数据提供了经济灵活的工具,为植物生态学家开展从个体到区域尺度的生态学研究提供了新的机遇和手段。但作为一种新兴的技术手段,当前无人机遥感在植物生态学中的应用仍充满了挑战,植物生态学的科研需求与无人机遥感的生态应用需要更为深入的融合。本文综述了无人机遥感技术在植物生态学中的应用,展望了无人机在植物生态学研究中的应用前景。在所综述的400篇文献中,59%的文章发表于非植物生态学领域的遥感类期刊,遥感学者与生态学者的关注点存在较大差异。当前的研究集中在无人机遥感的技术层面,如数据处理和遥感反演方法等,对生态学问题本身的关注较少。综述的文献中,61%的研究案例集中在群落尺度,可见光(RGB)相机和多光谱相机是最常用的传感器类型(75%)。无人机遥感数据中蕴藏着诸多待挖掘的、有重要意义的生态参数,这些参数有助于我们识别林窗的几何特征,构建林冠的化学组合,更好地了解林冠表面的不规则性和群落的异质性。无人机遥感技术在植物生态学研究中的深入应用,需要集植物生态学家和遥感专家之合力共同推进。 | Zhongyu Sun Xiaonian Wang Zhihui Wang Long Yang Yichun Xie Yuhui Huang | 2021 | Journal of Plant Ecology2021，14，6： | 1 |
| 17 | 基于大数据的高分辨率遥感场景识别显示文摘文章基于遥感大数据和Matlab平台,对输入的遥感图像采用LBP、SIFT和CH等不同描述算子进行特征提取,而后通过支持向量机进行分类识别。通过应用标准遥感数据集AID和WHU-RS19进行测试比较,结果表明使用低层特征进行场景识别的方法能够获得较好的识别结果,且能满足实时性要求。 | 赵峰 | 2020 | 泰州职业技术学院学报2020，20，3： | 0 |
| 18 | 遥感智能信息处理的发展及技术前景显示文摘遥感信息提取技术虽不断推陈出新,但在智能化、精准实用性方面始终存在巨大的瓶颈问题,有必要围绕遥感智能计算和信息提取这个发展主题进行总结和讨论。从“机理—尺度—数据—智能”4个层面,逐步就遥感信息提取与定量反演路径的发展融合、基于像素和面向对象不同处理单元模式、时空谱数据融合、遥感解译的智能化因素四方面进行剖析,从而提出未来“数据获取知识”和“知识引导数据”双向驱动、遥感大数据和地学知识图谱相融合的遥感智能计算架构,尝试推动遥感科学从经典向现代化的跃迁。 | 杨晓梅 王志华 刘岳明 张俊瑶 刘晓亮 刘彬 | 2023 | 同济大学学报(自然科学版)2023，51，7： | 0 |
| 19 | “双一流”背景下高校研究生《高级计量地理学》教学改革——OBE理念下的个案研究显示文摘“双一流”建设是我国高等教育面临的重大发展机遇与严峻挑战。为适应国家教育现代化战略、精准定位“双一流”建设目标、肩负高层次创新人才培养使命,遵从中山大学“厚基础、宽口径、重个性、求创新”的人才培养理念,以地理学硕士研究生培养方案为导向,针对《高级计量地理学》课程特点与教学模式不足,提出基于OBE理念的高校硕士研究生《高级计量地理学》教学改革方案,面向地理行业需求、以成果为导向制定渗透思政元素的顶层内容设计,探索OBE教学模式下的个案研究,培养紧扣国家战略的新时代硕士研究生。 | 贺智 | 2023 | 电脑知识与技术2023，19，3： | 0 |
| 20 | Machine learning-based prediction of sand and dust storm sources in arid Central Asia显示文摘With the emergence of multisource data and the development of cloud computing platforms,accurate prediction of event-scale dust source regions based on machine learning(ML)methods should be considered,especially accounting for the temporal variability in sample and predictor variables.Arid Central Asia(ACA)is recognized as one of the world’s primary potential sand and dust storm(SDS)sources.In this study,based on the Google Earth Engine(GEE)platform,four ML methods were used for SDS source prediction in ACA.Fourteen meteorological and terrestrial factors were selected as influencing factors controlling SDS source susceptibility and applied in the modeling process.Generally,the results revealed that the random forest(RF)algorithm performed best,followed by the gradient boosting tree(GBT),maximum entropy(MaxEnt)model and support vector machine(SVM).The Gini impurity index results of the RF model indicated that the wind speed played the most important role in SDS source prediction,followed by the normalized difference vegetation index(NDVI).This study could facilitate the development of programs to reduce SDS risks in arid and semiarid regions,particularly in ACA. | Wei Wang Alim Samat Jilili Abuduwaili Philippe De Maeyer Tim Van de Voorde | 2023 | International Journal of Digital Earth2023，16，1： | 0 |
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