耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式

在遥感大数据时代，遥感影像智能解译是挖掘遥感大数据价值并推动若干重大应用的关键技术，如何将知识推理和数据学习两类解译方法有机联合已成为遥感大数据智能处理的重要研究趋势。由此提出了面向遥感影像解译的遥感领域知识图谱构建与进化方法，建立了顾及遥感成像机理和地理学知识的遥感领域知识图谱。在遥感领域知识图谱支撑下，以零样本遥感影像场景分类、可解释遥感影像语义分割以及大幅面遥感影像场景图生成3个典型的遥感影像解译任务为例，研究了耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式。在零样本遥感影像场景分类实验中，所提方法在不同的可见类/不可见类比例和不同的语义表示下，都明显优于其他方法；在可解释遥感影像语义分割实验中，知识推理与深度学习的联合方法取得了最好的分类结果；在大幅面遥感影像场景图生成实验中，知识图谱引导的方法精度明显高于基准的频率统计方法。遥感知识图谱推理与深度数据学习的融合可以有效提升遥感影像的解译性能。