基于几何语义知识的冬小麦自动分类

为了实现遥感影像的作物自动分类,并探索空间信息在分类中作用。笔者提出结合光谱和空间信息的作物分类方法。首先,借助光谱信息实现地物初始分割,然后以目标作物历史空间分布为语义约束,根据隶属度提取目标作物。最后,在多时相遥感影像条件下,以冬小麦为目标作物进行了方法的验证。结果显示,本研究方法可实现冬小麦自动提取与识别,总体精度为95.33%,Kappa系数为0.90,可满足农情监测的实际需求。另外,在单时相遥感影像条件下,本研究结合几何语义知识的作物分类精度也达到较高水平。相对于遥感影像单一光谱信息的分类方法,本研究方法利用作物空间信息,不仅能满足精度要求,还实现分类的自动化,对工程化应用具有一定的参考价值。

可拓知识空间和可拓知识网格模型(Ⅰ):可拓知识空间

本文提出了可拓知识空间概念,建立相应的可拓知识空间相关操作,并在此基础上进一步构架可拓知识空间语义网和可拓知识网格模型。本文第一部分论述了上述模型的建立过程,提出了可拓知识空间关联函数计算方法,第二部分分析了可拓知识空间操作在可拓知识空间语义网上的对应行为,并讨论了可拓知识网格服务。上述方法和模型对于大规模可拓问题求解与计算具有一定意义。

可拓知识空间和可拓知识网格模型(Ⅱ):可拓知识网格

第1部分中已介绍了可拓知识空间定义和相关操作,以及可拓知识空间关联函数计算方法。这一部分进一步建立可拓知识空间语义网、可拓知识网格和可拓知识网格服务,并给出实例和相关的分析讨论。

知识构建的基本原理研究(下)——知识构建的技术支撑

知识构建需要一定的技术支撑。在支撑技术中,语义Web技术能为知识构建提供知识组织管理,网格技术能为知识构建奠定知识集成环境,基于这两种技术优势互补的语义网格可为知识构建提供知识空间优化的语义互联策略和智能整合策略。