[发明专利]基于面向对象影像特征的地理本体建模与语义推理方法

说明书

本发明公开了一种基于面向对象影像特征的地理本体建模与语义推理方法，包括以下步骤：S1、对研究地段的高分辨率遥感影像进行预处理和多尺度分割得到对象层次结构；S2、进行领域划分，对每个领域进行地类划分；根据高分辨率遥感影像的遥感特征值，对每个领域的不同地类进行地理本体建模；S3、对不同领域的地理本体，计算各个地类的遥感特征值的值域；并计算不同地类的值域之间的交集和并集；S4、建立领域内的以及不同领域之间的地类的语义关联。本发明能实现不同地理本体系统之间语义集成和互操作，从而推动空间信息社会化的进程；并最大限度地减少基础空间数据重复采集带来的沉重投资压力，消除不同领域空间信息系统的孤岛效应。

技术领域

本发明涉及空间信息共享领域，尤其涉及一种基于面向对象影像特征的地理本体建模与语义推理方法。

背景技术

空间信息系统已经从单机版快速发展到空间信息网格，随着空间信息集成度的提高和不同领域空间信息共享和互操作的需求越来越迫切，凸显出几个亟待解决的问题。其中，难度最大的是空间信息语义表达不一致问题，而空间信息语义网格的核心问题，是如何解决不同领域的地理本体系统之间的语义推理问题。

目前在空间信息领域，往往借助信息系统领域的研究方法讨论地理本体建模，但存在如下问题：

(1)在表达空间数据的多尺度方面存在缺陷；

(2)不同领域对同一类地理实体命名方法的不同及描述地理本体概念的特征属性集的差异，使其各自得到的无法顺利通过信息科学中的基于概念(特征)推理理论进行语义互操作。

面对以上两个关键问题，急需一种地理本体建模和语义推理方法，实现基于语义的空间信息集成和互操作。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中多尺度表达不足，无法通过基于概念的推理理论进行语义互操作的缺陷，提供一种基于面向对象影像特征的地理本体建模与语义推理方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种基于面向对象影像特征的地理本体建模与语义推理方法，包括以下步骤：

S1、获取研究地段的高分辨率遥感影像，对高分辨率遥感影像进行预处理和多尺度分割，建立影像对象层次结构；

S2、根据影像对象层次结构进行领域划分，并对每个领域进行地类划分；根据高分辨率遥感影像的遥感特征值，包括光谱特征值和形状特征值，对每个领域的不同地类进行地理本体建模，得到不同领域的地理本体；

S3、对不同领域的地理本体，计算各个地类的遥感特征值的值域；并计算不同地类的值域之间的交集；若两个值域之间存在交集，则计算两个值域之间的并集，以及交集占并集的百分比；

S4、根据交集的大小，建立领域内的地类的语义关联，以及不同领域之间的地类的语义关联。

进一步地，本发明的步骤S1中对高分辨率遥感影像进行预处理的方法包括：几何校正、大气校正和裁剪拼接。

进一步地，本发明的步骤S2中对每个领域的不同地类进行地理本体建模的方法为:

S21、地类确定：根据领域的分类标准，对不同地类进行划分；

S22、最优分割尺寸选择：对各个地类选择其对应的最优分割尺寸；

S23、地类样本选择：在各个地类的最优分割尺寸下选择地类样本，该地类样本包括同类像元组成的遥感对象和掺杂了其他类型像元的遥感对象，增加地类样本的覆盖面使后期分析的精度达到最大；

S24、计算属性统计表：对每个地类样本，计算其光谱和形状统计值，统计每个属性值的最大值、次大值、最小值和次小值，得到每个地类样本的属性统计表；