对地观测数据空间信息地学知识的转化机理Word格式文档下载.docx
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一、研究内容
围绕对地观测数据—空间信息—地学知识转化过程中的关键科学问题展开研究。
通过研究统一时空基准的对地观测遥感影像成像机理,提出对地观测系统的高精度定位理论以及遥感成像几何物理模型一体化求解方法;
通过深入研究基于地理要素及其关系的空间信息反演模型,提出遥感信息解译和目标识别的智能化方法、多源空间信息整合与动态更新的理论和方法;
通过探讨从对地观测数据和空间信息中发现地学知识的机制,提出空间数据挖掘与地学知识发现理论以及网格环境下空间信息智能服务模式。
本项目研究涉及基础科学问题,包括地学时空数据认知、各种卫星遥感影像成像机理、对地观测数据与地学知识的转换理论、地学知识的表达规则等;
关键算法,包括遥感卫星精确定轨定姿算法、多传感器时间精密同步算法、卫星遥感影像RPC参数整体求解算法等;
应用示范,城市空间信息应急反应辅助决策系统。
项目的研究涉及六个方面:
2.1对地观测系统的时空基准与高精度空间定位
面向对地观测数据精确处理的重大需求,研究对地观测系统中天地一体化、静动态一体化的优化参考框架,建立完善的对地观测系统定轨定姿的理论、方法与技术,为满足对地观测数据的认知、空间信息反演和地学知识发现,提供精密、连续和统一的基准保障,为深入、细致地研究和理解复杂的“地球”解释提供可靠的数值依据。
主要研究内容为:
1)对地观测系统的时空基准
分析不同空间大地测量技术手段的观测模型、解算参数类型及基准定义等特性,研究不同技术在原始观测量、法方程及最终结果等不同层面进行组合的优越性和可行性;
分析不同观测系统间的系统性误差,推导相应的平差模型,确定优化组合模式。
研究建立统一的时空基准所需要的描述参数、公式和模型的协议,以及协议所涉及的相关理论和方法,建立基于我国自主北斗导航卫星系统的国家地基-空基-天基一体的时空参考基准的基础理论和方法,并研究相应的算法和软件。
2)中低轨遥感卫星精确定轨
研究不同高度、不同类型卫星的精化摄动力模型;
分析我国北斗二代、GPS、GLONASS、Galileo和SLR定位的观测值模型,研究对多系统组合定轨方法,形成多数据源融合的可行性方案及相应的质量控制措施;
建立可用于实时和事后处理的中低轨卫星精密定轨处理系统。
3)中低轨遥感卫星精密定姿
利用星敏感器摄取的星像图,研究星敏感器观测视场里的有效观测星与导航星表中恒星的自动匹配方法,快速提取与之唯一匹配的天体;
根据星图获取时刻计算匹配天区的坐标,建立计算星敏感器姿态以及卫星姿态的算法;
开发可用于实时处理的中低轨卫星精密定姿软件平台。
2.2遥感几何物理成像模型与一体化求解方法
卫星遥感所获取的对地观测数据主要是数字影像,而影像是由地物辐射经过大气层后被传感器接收所形成,由于遥感平台的运动、地球的转动等一系列因素的影响使影像在几何上产生变形,在灰度上产生衰减。
为了能从对地观测数据中精确提取所需要的地理空间信息,必须对所获取的遥感影像进行精确几何纠正和辐射校正。
重点研究内容如下:
1)卫星遥感成像几何物理模型
以线阵推扫式高分辨率遥感影像为对象,研究卫星影像成像机理,利用卫星系统参数建立影像与对应地物的严格几何关系模型;
定量研究地球大气对电磁波信号和光信号的吸收及散射引起的信号衰减几何与物理成像模型,建立影像辐射校正模型。
2)卫星遥感影像几何与物理参数一体化求解
研究将遥感影像几何关系模型与辐射校正模型进行组合的理论和方法,根据影像坐标及其灰度建立有理多项式模型(RPC),并用RPC取代严格成像模型。
根据地面控制场、辐射定标场、遥感平台及大气等关联条件,研究RPC参数的整体解法和优化算法,以及利用地面控制点提高RPC参数精度的算法。
3)RPC参数分离与遥感影像辐射校正
研究RPC参数的物理意义,将其严格区分为几何改正与辐射校正两部分;
研究利用辐射校正参数对遥感影像实施辐射校正的理论与方法,以及将分离出的几何改正参数随影像提供最终用户的标准。
4)利用RPC参数从遥感影像提取空间信息
研究利用RPC几何改正参数直接从遥感影像(单幅影像、立体影像)提取空间信息的理论和方法以及质量控制措施;
探索利用影像位置及其灰度所构建的一体化方程反演地物目标的几何与物理特性,为利用对地观测技术解决地物目标的地点、性质、变化三大任务奠定理论基础。
2.3高性能遥感影像网格计算与智能处理
对地观测系统是一个多传感器的集成平台,所获取的数据源自不同的传感器,为提取所需要的信息,需要研究各种传感器影像数据的几何物理特征,提取地理要素及其空间关系。
本项内容的研究重点是:
1)空间信息认知模型和遥感影像智能解译与识别
模拟地学专家对遥感影像的生理视觉和逻辑心理等多层次的认知过程,探求其内在规律和认知模型,研究基于智能计算的遥感影像解译与识别的系统理论;
以空间信息认知理论和空间要素关系模型为基础,分析遥感影像的颜色、形状、空间方位、纹理、光谱、频谱等特征以及对应地物的非遥感属性信息,研究特征绑定下遥感信息解译的模型;
通过定量分析遥感影像智能解译和目标识别过程中的信息流,研究遥感影像智能解译和目标识别的不确定性模型;
利用人工神经元网络智能计算模型研究分布式知识表达、并行联想推理等知识处理方法。
2)遥感影像信息智能提取与目标自动识别模型
基于遥感信息认知模型和智能解译与识别理论的研究,综合多学科相关交叉知识,包括智能计算理论、知识工程、专家系统等,研究多信息源(纹理、光谱、SAR、三维等)综合的遥感信息智能提取和目标自动识别方法的共性关键技术,研究新型遥感传感器的信息智能解译与目标识别方法,包括高光谱信息智能解译与目标识别方法、SAR影像信息解译与目标识别方法、高分辨率影像解译与目标自动提取方法。
建立针对高光谱、高分辨率、雷达和三维信息的智能化、自动化信息解译与识别技术框架,形成栅格-特征-矢量一体化的数据模型和数据结构,建立智能化遥感影像信息解译与识别软件原型系统。
3)高性能遥感影像网格计算
为满足从TB到PB量级的海量数据进行高效、实时分析处理的需求,开展遥感影像网格计算研究,包括遥感影像网格计算的体系结构、技术框架、应用模式;
解决遥感影像网格计算若干关键技术,包括并行分布式处理算法、遥感影像大型矩阵分布式数值计算、多元信息协同网格计算方法等。
4)土地利用与地表覆盖自动提取与应用示范
以土地覆被/土地利用动态监测应用为示范内容,集成遥感影像信息智能提取与目标自动识别方法和高性能遥感影像网格计算方法相关研究成果,开展应用示范研究,建立能够稳定运行的自动化、智能化程度较高的区域土地利用遥感监测运行系统。
2.4多源空间信息集成融合理论与实时动态更新
充分利用不同传感器、不同分辨率、不同时相的空间信息在纹理、光谱和几何等方面的特征,把多种空间信息在空间和时间上的冗余或互补信息,依据某种规则进行整合,以获得对地球空间信息及地学知识的一致性解释或描述。
1)多源空间信息集成与融合机理
多源空间信息融合机理是研究空间信息整合各个环节中的理论、方法及规则。
研究内容包括多源空间信息的空间基准、时间基准的一致性,多源空间信息的尺度转换规律,多源空间信息整合的精度相融性与误差传递规律,多源空间信息语义描述的一致性及语义转换方法。
2)多源空间信息的多维动态时空模型
研究时空拓扑关系,探讨空间物体历史数据和现势数据的组织和存储方式;
研究基于时间基础上空间对象层和片的动态组成和结构,定义与时间和空间相关的时空对象,形成一个完备、高效、时空无缝及尺度依赖的时空数据模型;
研究基于多源时空数据模型的建模方法与建模语言,以及容纳历史和现势数据在内的空间和属性查询语言,探索这些时空数据的动态图形及属性表现方式。
3)分布式环境下海量空间信息的集成方法
研究分布式环境下多源空间数据的注册、发现与绑定方法,多源异构空间数据集成与互操作,广域数据无缝拼接,多比例尺空间数据管理,多时态空间数据的组织,大规模空间数据的分布式计算与管理,多源多维空间数据的动态可视化方法等。
4)多源空间信息的智能融合理论与方法
利用小波多尺度分析、模糊数学及神经元网络等方法研究多源、多时相、多传感器遥感影像数据的融合理论与方法;
研究多源时空数据的特征信息提取、特征空间的构建方法以及基于特征的空间信息的融合理论与方法;
引入决策支持系统理论、专家系统理论,研究不确定性推理机制以及在决策层融合中的应用,研究普适性的决策层融合方法与原则;
研究数据层融合、特征层融合、决策层融合结果的相容性,为遥感信息的综合利用提供最佳结果。
5)多时态空间信息的变化检测理论与方法
运用拓扑学、集合论(包括偏序和格)和一般几何学等数学方法研究空间物体的变化,用数学语言描述空间物体的各种变化,进而总结变化的类型,研究空间要素的变化特征和规律,揭示这些地理要素变化的实质;
研究多源空间信息时空变化检测的理论以及自动发现变化的方法,包括多源多时相遥感信息之间的自动变化检测以及多源遥感信息与地理要素信息之间的自动变化检测方法。
6)多源空间信息的动态更新机制
研究多时相空间信息实时动态更新机制与方法,包括多时相遥感信息及地理要素特征信息局部更新方法,变化要素与事件在数据库中的表示,变化要素的数据库存储的增量备份机制,变化要素与事件前后状态之间的联接,变化要素前后状态的拓扑一致性检验,为多源时空数据库自动更新奠定基础。
2.5空间数据认知模式与海量空间数据库知识发现
对地观测数据具有海量、多类型及空间关系复杂等特点,现有的数据处理与信息提取方法难以适应其目前和将来的发展需要,发展适合于从纷繁复杂的空间数据发现知识的理论和方法迫在眉睫。
本项内容将重点研究:
1)空间数据认知理论
研究时空数据特征的形成、表达、识别与分类,建立地学知识表达与分析系统的理论框架;
研究地学专家有关时空数据的综合表达与决策分析过程的机制,建立地理空间图元语义关系模型与空间推理图式符号系统。
2)地学信息图谱分析方法
从结构描述、符号定义、指标体系建立、图形参数计算、时空坐标转换等地学信息图谱出发,研究地学信息图谱各尺度—结构单元层的多维图解、可视化分析方法,建立基于空间形象思维-精确模式识别计算-定性与定量综合集成的海量空间数据分析与知识挖掘的方法。
3)时空丛聚异常模式与空间关联规则挖掘
研究区分空间噪声和空间模式的密度界限、划分模式与离群值之间的界限,寻找剔除时空噪声的各种谱分析方法;
针对遥感影像的智能化分类,研究基于EM和MC理论的空间混合模式分解的知识发现方法;
针对高分辨率影像的目标识别,研究基于统计学习理论支持下的空间基元层次组合及目标发现方法;
针对多时相数据中的时空迁移规律分析,研究时空耦合条件下的异常模式发现方法;
针对地理要素之间的关系,研究基于蒙特卡罗方法的丛集异常模式发现方法;
研究地学时空事件与过程的物理性质、完成事件与过程的形式化描述;
研究顾及过程时空逻辑关系的关联规则的形式化定义、数学性质、发掘模型与算法。
4)数据挖掘和地学知识发现的不确定性
分析空间、非空间多源数据的不确定性来源、度量模型及其在空间运算中的不确定性传播,研究空间数据挖掘不确定性传播模型—带可信度因子的模糊逻辑传播模型,用知识表示中的不确定性来描述知识本身隐含随机性、模糊性和未确知性。
2.6网格环境下空间信息智能服务及应用示范
1)空间信息网格计算的理论与方法
针对新一代的网络环境,以网格技术为出发点,融合SemanticWeb、WebServices、中间件、Agent等技术,从方法学的角度,对各类分布式计算技术进行合理的集成和抽象,为空间信息处理大型复杂计算提供统一的分布式协同(交互)计算环境及其安全、可靠的运行支撑平台,在普适意义下支持
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- 观测 数据 空间 信息 地学 知识 转化 机理