遥感卫星特定领域大规模知识图谱构建关键技术

被引：13

作者：

谢榕 ^{[1
]}

罗知微 ^{[2
]}

王雨晨 ^{[1
]}

陈文 ^{[3
]}

机构：

[1] 武汉大学国际软件学院

[2] 华中科技大学自动化学院

[3] 上海航天控制技术研究所上海市空间智能控制技术重点实验室

来源：

无线电工程 | 2017年 / 47卷 / 04期

关键词：

对地观测数据; 元数据模型; 语义模型; 知识图谱; 语义; FCA-概念格; 机器学习; 应用模式;

D O I：

暂无

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

070404 [天体测量学];

摘要：

针对遥感卫星数据应用中的信息整合、系统集成等问题,提出建立遥感卫星特定领域大规模知识图谱的总体框架及其关键技术。在该技术框架中,构建基于国际卫星标准的标准化卫星数据集成元数据模型,并通过语义计算、语义映射与知识进化等手段进一步建立完备一致的遥感知识空间语义模型,在此基础上形成遥感卫星特定领域知识图谱及其应用模式。研究成果为海量卫星数据应用服务的语义集成与互操作、共享平台建设提供新思路、新方法与新技术。

引用

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共 12 条

[1]

Modeling ontology evolution with SetPi.[J].Lei Liu;Peng Zhang;Rong Fan;Rui Zhang;Hongji Yang.Information Sciences.2014,

[2]

Digital Earth 2020: towards the vision for the next decade [J].

Craglia, Max ;

de Bie, Kees ;

Jackson, Davina ;

Pesaresi, Martino ;

Remetey-Fueloepp, Gabor ;

Wang, Changlin ;

Annoni, Alessandro ;

Bian, Ling ;

Campbell, Fred ;

Ehlers, Manfred ;

van Genderen, John ;

Goodchild, Michael ;

Guo, Huadong ;

Lewis, Anthony ;

Simpson, Richard ;

Skidmore, Andrew ;

Woodgate, Peter .

INTERNATIONAL JOURNAL OF DIGITAL EARTH, 2012, 5 (01) :4-21

[3]

FCANN: A new approach for extraction and representation of knowledge from ANN trained via Formal Concept Analysis.[J].Luis E. Zárate;S. Mariano Dias;M.A. Junho Song.Neurocomputing.2008, 13

[4]

大数据环境下卫星对地观测数据集成系统的关键技术 [J].