遥感图像线性影纹理解专家系统设计与实现

线性影纹信息是遥感图像中的一类重要信息,线性影纹信息自动提取是遥感图像智能解译的重要研究领域。笔者采用基于特征对象的专家系统技术来完成线性影纹信息的简单类别提取,设计并实现了线性影纹理解专家系统;阐明了系统结构,解译规则获取、表达,基于消息的不确定性推理机及解释机的设计;最后利用系统做了线性影纹类别提取实验,结果表明基于特征对象的专家系统用于线性影纹类别自动提取是切实可行的,并具有较高的提取精度。

通用型遥感图像理解专家系统的研究

论述了研制通用型遥感图像理解专家系统的基本原理,较详尽地讨论了这种专家系统事实库的建立、知识表达和知识获取的方式、模糊推理的方法及与遥感图像处理系统和 GIS 软件系统的衔接等问题,介绍了具体的通用型专家系统 RSSTAR 的实现及功能。

遥感图像理解专家系统中面向对象的知识表示

阐述了在遥感图像理解专家系统中，用面向对象的方法表示知识。

专家系统用于遥感图像处理的方法研究

针对气象卫星监测森林火灾和遥感图像分类问题，论述专家系统用于遥感图像处理的方法，使用框架和规则的知识表示方法、匹配和以正向推理为主的推理机制、综合的控制策略、使用置信度处理不确定性和构造实用专家系统的方法。据此实现的软件模块，经实验数据检测，取得满意的结果。

遥感图像解释专家系统(RSPES)的设计

介绍了一种遥感图像解释专家系统（ＲＳＰＥＳ）的设计思想、总体结构、知识表示、推理规则和实现功能．ＲＳＰＥＳ系统将图像处理系统、专家系统和地理信息系统集成为一个整体，主要应用于遥感图像处理、分类与解释中．

遥感影像理解专家系统的设计与实现

首先介绍了遥感影像解译的发展状况,然后在遥感影像理解专家系统研制过程中,提出了系统的总体结构模型、知识库和推理机制的解决方案,探讨了面向对象方法和系统实现的无缝集成等技术在专家系统中的应用。

遥感图像自动判释与专家系统

遥感图像计算机判释中,综合运用地学专家知识、图像处理技术、地理信息系统、模式识别、人工智能和专家系统等多种技术,形成遥感图像判释与专家系统具有重要的理论意义和应用前景。本文结合铁路航测遥感图像判释与专家系统的研究成果及应用,阐述遥感图像计算机判释与专家系统的发展、总体结构、知识表示、推理规则和实现功能。

3S与遥感影像理解专家系统设计

从当代遥感技术发展的特点和 3S集成系统用于空间对地观测促进社会可持续发展对遥感分析软件的自动化和准确性的需要—这一遥感技术发展过程中的时代背景出发 ,对研制适合当代遥感技术及相关领域发展特点的遥感影像理解专家系统所涉及的关键性内容进行了系统、深入的探讨 ,并从实用性角度提出了这种专家系统所具备的特点。

专家系统在TM遥感图像分类中的应用研究

本文介绍一种以ＴＭ遥感图像光谱分类为基础，专家知识为依据，应用地理信息系统提取各种辅助信息，以图斑作为基本分类单元，按照一定的专家系统推理机制，对光谱分类中精度低的地类作进一步判别，达到提高分类精度的方法。通过对山西省隰县的应用，取得了较为理想的效果。

土壤遥感分类识别专家系统的结构设计

介绍了土壤遥感分类识别专家系统的设计原理与实现方法,阐述了土壤遥感分类识别专家系统的土壤分类决策判断树的构造原理,讨论了土壤遥感分类识别专家知识表示的基本原则和系统知识库中专家知识的组织方式,以及专家系统推理机的设计原理和推理规则的构建方法。系统采用压缩编码方式存储地学专题图形和遥感图像数据,具有数据与图像的存储更新、查询检索、分析处理、特征提取和信息输出等功能。该系统可以对遥感图像进行土壤类型的分类识别,并对分类精度进行监测与评价。用该系统对新疆天山北麓阜康试验区的土壤分类识别进行了试验研究,并对试验结果进行了讨论与评价。

遥感地质异常致矿性评价的专家系统方法研究

遥感地质异常是矿床预测的重要信息之一。从遥感图像理解专家系统的角度出发,本文对遥感地质异常致矿性评价的专家系统方法进行了研究。提出了从图像分析异常、目视解译异常和数据融合异常到致矿遥感地质异常的推理过程的基本思路及相应的系统结构,同时对基于光栅的图像异常的链码表示以及与致矿遥感地质异常有关的属性特征等内容也做了初步研究。

GIS数据融入遥感图像理解的模型初探

作者在本文中讨论了利用电磁波散射的数值计算、高光谱、人工智能进行遥感图像理解的现状 ,说明了地理信息系统 (GIS)数据融入遥感图像理解的重要性 ,概述了 GIS数据融入所面临的问题 ,指出了 GIS融入遥感图像理解对处理系统的一般要求 ,分析了基于数据挖掘的专家系统、神经网络、进化计算的特点和性能。结合神经网络和进化计算能融合多源数据、高度并行、自适应、自组织能力和知识处理的能力 ,以及进化计算通过重组、变异和复制算法具有优化选择的功能 ,构建了基于进化计算的神经网络的 GIS数据 ,并融入模型。模型中 GIS属性数据惯穿遥感图像理解的全过程 ,是一种高层次的数据融合 ,且 GIS数据特征的提取、处理和遥感图像理解是高度并行的。它是一种实现 GIS数据融入遥感图像理解的有效途径。基于数据挖掘的专家系统也具有上述功能 ,但存在数据挖掘的困难。

基于图像理解的桥梁自动打击效果评估系统研究

提出一种基于图像理解的桥梁打击效果评估方法。该方法从三层图像理解出发,通过底层、中层、高层的分级处理,形成系统的评估循环;用桥梁图像信息与知识库中相应规则进行匹配以得到正确的评估结果;通过推理机和数据库,实现对知识库的动态维护。

面向对象技术支持下的遥感地质线性构造图像语义理解

遥感地质线性构造的提取与空间布局语义分析结果可以为火山监测、地震地质、金属矿床与油气勘探等领域提供丰富而精确的遥感地质信息,为进一步研究多尺度遥感影像、发现构造异常提供依据。首先对目前遥感地质线性体的提取方法进行了分析总结,在此基础上分析了当前遥感领域研究热门的面向对象图像分析方法用于地质线性体空间结构单元分析的可行性,并利用不同类型的线性构造图像分析实验结果说明该方法的适用性与优缺点。

图像理解系统中层嵌式Agent结构研究

以图形理解为实例 ,采用Agent进行专家系统构造 ,为弥补现有基于BDI逻辑框架的Agent体系结构的不足 ,提出了层嵌式Agent结构模型 ,以解决分布式与自主性之间的矛盾。最后对这一模型的一般性理论(如结构与操作的同一性问题 )进行了讨论。

基于知识的遥感图像分类系统

本文应用问题求解的黑板模型并利用产生式系统作为基本软件结构,设计并实现了一个基于知识的遥感图像分类系统;对知识获取与表示进行了研究;通过实验论证了系统的可行性.

光学遥感图像舰船目标检测与识别综述

遥感图像舰船目标自动检测与识别是遥感图像处理与分析领域备受关注的课题,其核心任务是判断遥感图像中是否存在舰船目标,并对其进行检测、分类与精确定位,它在海面交通监控、船只搜救、渔业管理和海域态势感知等领域具有广阔的应用前景.本文主要围绕光学卫星遥感图像中的舰船目标自动检测与识别,分析舰船目标检测与识别面临的难点问题,综述当前光学遥感图像舰船检测与识别的主要处理方法,在此基础上指出研究中尚存在的问题并展望未来的发展趋势.

从航空遥感图像中自动提取主要道路

如果能自动地从航空遥感图像中提取出道路网 ,将会简化城市地物目标的分类和测量过程 .该文根据城市主要道路在图像中的特性进行了模型化处理 ,进而提出了基于直线的、自动提取的方法 .算法重点考虑到成像过程中必然引入的各种噪声 ,用高斯分布函数模糊化直线参数 ,使提取具有良好的稳健性 .算法中的参数选择都是通过理论分析所得 ,因此 ,提取过程实现了自动化 .实验结果表明 。

中分辨率遥感图像土地利用与覆被分类的方法及精度评价

利用TM、SPOT及CBERS-1等中分辨率卫星图像,对土地覆被的专家系统分类方法、居民地的决策树提取方法以及水体的迭代混合提取方法进行了试验,其总体精度达到87.89%,与常用的监督分类方法相比精度可提高7.86%。专家系统分类的结果叠合居民地、水体等易于混分专题信息,可以形成精度较高的土地利用与覆被分类结果。