期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到7篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
从地理信息系统到地理智能体
1
作者 罗斌 刘文豪 +3 位作者 吴进 韩嘉福 吴文周 李洪省 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第1期83-99,共17页
【目的】地理系统是涵盖地球表层自然与人文现象及其相互关系的综合系统,而现有地理信息系统(GIS)虽能数字化处理这些地理要素,但其局限性在于缺乏物理与信息空间的双向交互,并且其模型通常依赖于预设规则和历史数据,难以应对快速变化... 【目的】地理系统是涵盖地球表层自然与人文现象及其相互关系的综合系统,而现有地理信息系统(GIS)虽能数字化处理这些地理要素,但其局限性在于缺乏物理与信息空间的双向交互,并且其模型通常依赖于预设规则和历史数据,难以应对快速变化和三维结构复杂的地理情境。为此,本文提出了“地理智能体”,作为地理信息系统的进阶形式,融合了具身智能、自监督学习和多模态语言模型,旨在提升环境感知、空间理解和自主决策能力。【方法】本文设计的地理智能体架构包含多模态感知、智能中枢和行动操控模块,分别通过传感器网络获取全方位环境信息、利用知识图谱和生成模型进行复杂情境推理,并最终实现对物理环境的实时调控和多层次规划。此外,地理智能体将通过地球模拟器和试验场平台测试,以适应虚拟和真实环境的差异,从而在复杂、动态地理情境中具备更强的自主应对能力。【结果】本文以虚拟数字人“地球通”为例,初步展示地理智能体在空间智能化应用中的具体实现。【结论】“地球通”作为地理智能体的原型机,集成了时空知识图谱(GeoKG)和认知地图生成大模型(GeoGPT)等模块,能够辅助用户在应急管理、城市规划和生态监测等领域中快速获取智能化的空间决策支持,充分体现了地理信息系统从信息处理工具向自主空间智能体的发展演化。 展开更多
关键词 智能地理系统 地理智能体 具身智能 自监督学习 多模态感知 知识图谱 大模型 空间智能
原文传递
低空经济时代地理信息科技发展的机遇和挑战 被引量：1
2
作者 廖小罕 黄耀欢 刘霞 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第1期1-9,共9页
【意义】低空经济作为新质生产力代表,正逐渐成为推动经济增长的新引擎。低空经济以低空空域资源开发利用为基础,在给地理信息科技带来发展机遇的同时也对其提出了全新的挑战。【进展与分析】本文首先对低空经济下低空空域资源划分以及... 【意义】低空经济作为新质生产力代表,正逐渐成为推动经济增长的新引擎。低空经济以低空空域资源开发利用为基础,在给地理信息科技带来发展机遇的同时也对其提出了全新的挑战。【进展与分析】本文首先对低空经济下低空空域资源划分以及典型无人机应用场景进行了介绍,进而分析了地理信息科技将在空域资源精细化利用与低空环境构建、空中交通新型基础设施规划建设运行、无人机安全高效运行与运营监管等低空经济关键环节具有广泛应用前景,指出地理信息产业也将面临新的技术融合与创新、市场需求增长、政策支持与产业引导、产业升级与转型等发展机遇。【展望】本文简要分析了地理信息科技支撑低空经济发展所面临的时空升维、地图和位置服务、高频次迅捷数据获取体系、全时全域能力和泛在智能化技术等挑战,这些也将成为地理信息科技未来可以发展和突破的方向。 展开更多
关键词 低空经济 地理信息科技 地理信息产业 发展机遇 挑战
原文传递
地理空间智能预测研究进展与发展趋势
3
作者 王培晓 张恒才 +3 位作者 张岩 程诗奋 张彤 陆锋 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第1期60-82,共23页
【意义】预测是地理空间人工智能(Geospatial Artificaial Intelligence,GeoAI)重要研究方向,也是测绘地理信息技术与人工智能技术深度融合、智能化创新的关键,支撑空间智能技术走向广域多样化应用场景落地应用。【进展】本文回顾了地... 【意义】预测是地理空间人工智能(Geospatial Artificaial Intelligence,GeoAI)重要研究方向,也是测绘地理信息技术与人工智能技术深度融合、智能化创新的关键,支撑空间智能技术走向广域多样化应用场景落地应用。【进展】本文回顾了地理空间智能预测的技术发展历史,综述了基于统计学习、深度学习及生成式大模型的智能预测模型,阐述了智能预测模型中的时空依赖关系嵌入机制,解耦了时间关系建模、空间关系建模及时空关系建模等通用计算算子。【挑战与展望】本文总结归纳了智能预测模型在标注数据稀疏、可解释性缺失、泛化能力匮乏、模型压缩轻量化及模型高可靠性不足等挑战,思考并提出了地理空间智能预测技术未来4个发展趋势与研究方向:耦合多算子的可配置通用空间智能预测平台、融合多模态知识的生成式预测模型、先验指导的深度学习智能预测模型,以及地理空间智能预测模型拓展地球系统深度预测应用领域。 展开更多
关键词 地理空间人工智能 时空预测 时空建模 深度学习 生成模型
原文传递
自然资源遥感智能解译中复杂场景样本抽样方法研究
4
作者 李连发 高茜琳 +5 位作者 贺伟 陈淼淼 杨晓梅 王志华 张俊瑶 刘晓亮 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第2期331-349,共19页
【目的】随着遥感分类解译技术的发展,复杂场景下自然资源遥感智能解译已成为研究的焦点。在这一背景下,遥感样本的获取和选择对提高解译的准确性和可靠性至关重要。我国地形地貌多样,气象条件复杂,地表结构细碎,导致复杂地表具有时空... 【目的】随着遥感分类解译技术的发展,复杂场景下自然资源遥感智能解译已成为研究的焦点。在这一背景下,遥感样本的获取和选择对提高解译的准确性和可靠性至关重要。我国地形地貌多样,气象条件复杂,地表结构细碎,导致复杂地表具有时空分异性,直接影响遥感样本的选择和质量。传统抽样方法所选样本对总体特征的代表性较差,进而影响解译效果。【方法】为解决这一问题,本研究总结了遥感分类标记样本抽样方法、多尺度形态转换扩充样本以及标记样本质量评估的关键要点,从理论上阐述了样本优选以减少偏差的必要性,并提出了基于地表复杂度的分区/层和加权样本优化方法。该方法通过考虑地形的复杂性和多样性,优化了样本的抽样过程,减少了因抽样偏差带来的解译误差。【结果】通过遵循这些要点和技术,可以获得高质量且有强代表性的标记样本,从而提高遥感分类建模解译精度和/或效益。本研究总结了3个基于复杂度的样本优选的实验结果,并为未来遥感智能解译技术的发展提供了坚实的理论和技术基础。【结论】这项研究对于通过样本优选推动复杂场景下遥感自然资源分类建模及智能解译的研究和实际应用具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 遥感智能解译 自然资源 优化样本抽样设计 形态转换 复杂场景
原文传递
制图级矢量要素遥感智能解译的研究进展与展望
5
作者 刘帝佑 孔赟珑 +8 位作者 陈静波 王晨昊 孟瑜 邓利高 邓毓弸 张正 宋柯 王志华 初启凤 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第2期285-304,共20页
【意义】制图级矢量要素提取是遥感智能解译可直接应用于真实场景的关键前提。【分析】尽管遥感观测技术和深度学习在遥感影像解译中取得了显著进步,但生产满足业务需求的矢量要素仍依赖大量人工目视解译和人机交互后处理。【进展】本... 【意义】制图级矢量要素提取是遥感智能解译可直接应用于真实场景的关键前提。【分析】尽管遥感观测技术和深度学习在遥感影像解译中取得了显著进步,但生产满足业务需求的矢量要素仍依赖大量人工目视解译和人机交互后处理。【进展】本文基于公众测绘产品生产等业务场景的实际数据需求,深入分析了大量业务场景中遥感影像解译的不同地物矢量要素的规则约束,初步定义了能够直接满足行业需求的“制图级矢量要素”。围绕该定义,从矢量类型,地物形状,边界定位,面积、长度、宽度和角度大小,拓扑约束以及邻接约束这9个维度对制图级矢量要素规则集内容进行了归纳和分析,并从类别属性、位置准确性、拓扑准确性以及综合取舍合理性4个方面梳理了制图级矢量要素的评价方法。随后,重点回顾了基于深度学习提取矢量要素的分割后处理、迭代式和并行式3类方法,分析它们的基本思路、提取矢量的特点与精度、灵活性以及计算效率等方面的优劣与异同,概括了当前面向制图级矢量要素遥感智能解译方法在制图级解译能力、制图级规则耦合以及遥感可解译性方面的不足。【展望】最后,从构建广泛且开放的制图规则集、构建并共享制图级矢量要素样本集、发展面向多要素的制图级矢量要素提取框架、探索多模态耦合语义规则潜力等方面对制图级矢量要素智能解译的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 矢量要素提取 制图级矢量 遥感影像 深度学习 制图级规则集 规则知识耦合 遥感智能解译
原文传递
弱样本条件下的高分辨率建成区变化检测方法研究
6
作者 曹银霞 《武汉大学学报(信息科学版)》 北大核心 2025年第3期615-615,共1页
建成区是人类活动的重要场所,受到人口增长和社会经济发展的影响,展现出多种变化,如新增、拆除和重建。准确地获取建成区的变化信息,尤其是在较高的空间分辨率下,对可持续的城市发展和生态环境保护有着重要意义。然而,常用的全监督变化... 建成区是人类活动的重要场所,受到人口增长和社会经济发展的影响,展现出多种变化,如新增、拆除和重建。准确地获取建成区的变化信息,尤其是在较高的空间分辨率下,对可持续的城市发展和生态环境保护有着重要意义。然而,常用的全监督变化检测方法严重依赖大量高质量的像素级样本,这些样本通常具有较高的获取代价。对此,引入3种弱样本,即无样本、图像级样本(一张图像对应一个标签)和众源样本,开展高分辨率建成区变化检测方法研究。 展开更多
关键词 生态环境保护 社会经济发展 空间分辨率 变化检测 样本条件 高分辨率 建成区 像素级
原文传递
面向复杂自然场景的遥感地学分区智能解译框架及初探
7
作者 王志华 杨晓梅 +4 位作者 张俊瑶 刘晓亮 李连发 董文 贺伟 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第2期305-330,共26页
【目的】当下,面向多圈层耦合、人类干扰强烈的复杂自然场景遥感智能解译在地学研究和实际业务中常存在不好用的问题。为此,本文从遥感地学认知原理角度出发,在明晰遥感智能解译的使命是依托遥感大数据更好地辅助建立数字地球之后,认为... 【目的】当下,面向多圈层耦合、人类干扰强烈的复杂自然场景遥感智能解译在地学研究和实际业务中常存在不好用的问题。为此,本文从遥感地学认知原理角度出发,在明晰遥感智能解译的使命是依托遥感大数据更好地辅助建立数字地球之后,认为达成一致的知识表征模型是解决问题的关键,进而提出遥感解译与地学认知应该耦合为一个系统,以实现“数据获取知识”与“知识引导数据”的双向驱动。【分析】在此基础上,提出以遥感地学分区为纽带的智能解译框架,以打通已有地学知识向遥感智能解译过程的输入与引导,增加解译结果与已有地学知识体系的匹配度。该框架主要依靠定量化的场景复杂性度量和地理分区知识耦合,形成面向遥感智能解译的地学分区方法以及分区样本抽样与规范,从而实现面向大区域的知识耦合下分区解译策略。【展望】通过复杂度与优化抽样实验、影像分区分割尺度优选、耕地类型细分等实验,初步揭示了本框架思路在优选样本、影像分割、耕地精细类型识别等遥感智能解译多方面均存在巨大潜力。 展开更多
关键词 遥感大数据 数字地球 遥感智能解译 信息提取 地理分区/区划 土地利用/覆被分类 复杂自然场景 场景分类 地学知识图谱
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部