面向遥感大数据的地学知识图谱构想

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。