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考虑局部方差互信息和梯度一致性的改进SFIM遥感图像融合方法

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地球信息科学学报 2024年第3期26卷 693-708页

作者：王淑香金飞林雨准左溪冰刘潇信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

全色图像和多光谱图像由于光谱和空间尺度上的差异,融合结果容易出现光谱失真或空间失真。如何同时实现两个尺度上的对齐,是提高融合效果的关键。传统的SFIM(Smoothing Filter-based Intensity Modulation)遥感图像融合方法可以保证光... 详细信息

全色图像和多光谱图像由于光谱和空间尺度上的差异,融合结果容易出现光谱失真或空间失真。如何同时实现两个尺度上的对齐,是提高融合效果的关键。传统的SFIM(Smoothing Filter-based Intensity Modulation)遥感图像融合方法可以保证光谱尺度上的一致,但在衡量空间尺度一致上还不够精确。针对此问题,本文提出了一种基于局部方差互信息的空间尺度对齐方法,并在平均梯度一致性的约束下进一步改进SFIM方法。该方法首先对多光谱各波段线性拟合生成多光谱强度图像,并对高分辨率全色图像进行高斯低通滤波,改变滤波参数循环计算2幅图像的局部方差图像间的互信息,当互信息最大时,高斯滤波参数为最佳滤波估计参数;然后,用该高斯滤波器卷积高分辨率全色图像,得到与多光谱图像空间尺度一致的低分辨率全色图像;之后,高低分辨率全色图像间比值处理得到细节图像,以高分辨率全色图像平均梯度为基准,引入调节系数控制细节图像的注入量;最后,细节图像、调节系数与多光谱图像相乘得到融合图像。为验证本文方法的有效性,在IKONOS和Quickbird两种数据集的植被区、建筑区和混合区3个不同场景六组图像开展融合实验。实验结果表明,对于KONOS数据,本文方法3组实验在光谱保持指标SAM上均位于第二,信息量EN有2组第一,对于Quickbird数据,本文方法3组实验在SAM、EN和AG3个指标上均为最优,具有较好的光谱保持能力和信息丰富程度;空间信息保持指标SCC值虽非最佳,但与SCC值最佳的AGSFIM方法相比,4组实验的SAM、EN和AG这3个指标整体明显优于对方,而与SCC值相近的GSA或SFIM方法对比,本文方法在6组实验中其他3个指标的也均优于对方,平均提升了13.39%、39.52%和34.03%。同时,本文方法在目视效果上也有较为不错的表现,融合真彩色图像与原始真图像彩色差异较小,图像清晰度基本近似全色图像。融合场景方面,本文方法对于植被为主或混合区域,光谱保持优势明显,图像信息量较为丰富;以建筑为主的场景,融合结果的光谱、信息的丰富程度和清晰度也具有不错效果。

关键词：局部方差图像互信息高斯滤波平均梯度细节注入 SFIM模型遥感图像融合

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机器地图信息加工模型

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第4期49卷 516-526,F0002页

作者：游雄李科田江鹏杨剑余岸竹贾奋励信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001

无人平台对复杂环境的自主认知能力是制约其广泛应用的关键问题,已成为当前认知科学、人工智能、地图学等领域的研究热点。在机器地图的概念模型和认知特点的基础上,为进一步实现机器地图信息存储、处理、交互与学习的形式化表达,从人... 详细信息

无人平台对复杂环境的自主认知能力是制约其广泛应用的关键问题,已成为当前认知科学、人工智能、地图学等领域的研究热点。在机器地图的概念模型和认知特点的基础上,为进一步实现机器地图信息存储、处理、交互与学习的形式化表达,从人机优势融合的视角提出了机器地图信息加工模型;构建了包括感知地图、工作地图和长时地图的环境表达模型,从观测视角、参考系、信息抽象度、数据结构、描述精度和准确度等方面分析了表达模型结构;提出了测制用一体信息交互过程,分析了包括环境感知、制图、推理和决策为一体的持续迭代环境信息处理过程;建立了持续自主学习模型,分析了该模型在学习过程、学习内容和持续机制方面的特点。开展了两组实验,对信息加工模型的可行性进行了验证:一是通过模拟测制用一体交互过程,提高了基准模型的长距离自主导航能力;二是通过模拟任务驱动的工作地图建图过程,强化环境要素与任务的相关性,提高了任务决策的效率。信息加工模型的研究能够为机器地图技术体系和系统架构的确立提供理论依据,进而指导机器地图应用系统的开发。

关键词：信息加工模型机器地图测制用一体持续自主学习

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任务驱动视角下机器地图现状与发展

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第4期49卷 609-623页

作者：徐连瑞游雄信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001

随着国家对机器人发展战略的不断推进,保障机器人认知和学习的机器地图近年来成为地图科学研究的新方向。针对目前机器地图理论研究相对匮乏的问题,基于测制用一体运行机制,阐述总结任务驱动下的机器地图关键技术和研究现状。数据获取... 详细信息

随着国家对机器人发展战略的不断推进,保障机器人认知和学习的机器地图近年来成为地图科学研究的新方向。针对目前机器地图理论研究相对匮乏的问题,基于测制用一体运行机制,阐述总结任务驱动下的机器地图关键技术和研究现状。数据获取与处理是地图模型构建和任务应用的基础支撑,围绕机器人平台、特征提取、语义分割、多传感器融合等技术现状进行归纳总结;地图模型构建承上启下,分析参考常用的地图模型架构及其特点,描述不同任务情境中如何搭建使用弹性、稳健、可靠的建图系统;任务应用是机器地图功能性的集中体现,介绍总结路径规划、目标检测、知识表达与推理等典型应用研究现状。论述展望了机器地图存在的问题及未来发展方向。

关键词：任务驱动机器地图测制用一体运行机制认知学习

地理空间数据等积全球格网多模式三维扩展方法

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测绘学报 2024年第1期53卷 173-188页

作者：周建彬丁俊杰贲进陈艺航梁启爽信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001

全球离散格网系统是新型地理空间数据组织框架,等面积格网由于在采样和空间分析方面的独特优势而备受关注,但相关研究囿于地球表面,缺乏扩展至三维广域空间的一般方法。本文首先提出将等积球面格网系统扩展为球体格网系统的多种剖分模式... 详细信息

全球离散格网系统是新型地理空间数据组织框架,等面积格网由于在采样和空间分析方面的独特优势而备受关注,但相关研究囿于地球表面,缺乏扩展至三维广域空间的一般方法。本文首先提出将等积球面格网系统扩展为球体格网系统的多种剖分模式,并实现其统一数学描述和详细数学证明;然后引入体积和紧致度指标定量评价不同剖分模式的体元性质,并与球体退化八叉树格网(SDOG)、大圆弧八叉树格网(SGOG)作对比;最后初步探索了本文方法的应用案例,讨论了不同应用需求下选择剖分模式的原则。对比试验结果表明,退化剖分的体元各项指标均优于规则剖分,等体积和退化剖分的体积性质优于SDOG,紧致度性质优于SGOG。本文多剖分模式三维扩展方法不仅符合国际标准等体积的要求,而且兼顾常规剖分设计选项,为不同应用需求提供了参考依据。

关键词：等面积全球离散格网系统三维扩展剖分等体积紧致度

综合局部莫兰指数和PageRank算法的网络空间资源节点隐喻可视化表达

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地球信息科学学报 2024年第5期26卷 1283-1295页

作者：齐凯张衡周杨刘一帆李庆祥战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

可视化是一种非常有效的网络空间资源分析方式,通过借助点线面、符号、地形等形象映射抽象数据,可以更好地管理、维护和优化网络空间。考虑到网络空间资源节点在网络中的空间相关性和重要性,本文借助隐喻地图思想,将网络空间中资源节点... 详细信息

可视化是一种非常有效的网络空间资源分析方式,通过借助点线面、符号、地形等形象映射抽象数据,可以更好地管理、维护和优化网络空间。考虑到网络空间资源节点在网络中的空间相关性和重要性,本文借助隐喻地图思想,将网络空间中资源节点视为本体,传统地理空间中山峰和等高线作为喻体进行可视化表达。首先,通过节点之间的拓扑关系构建空间权重矩阵和转移矩阵,以此计算出节点的局部莫兰指数和PageRank值。为了更全面地综合考虑节点在局部和全局范围内的空间相关性和重要性,使局部莫兰指数进行标准化处理与PageRank值达到相同的取值范围后将二者结合得到综合评价指标(PI值);然后,将网络空间资源节点根据FR算法围绕重要程度最高的节点进行布局,通过PI值赋予节点高度值和大小;最后,借助隐喻地图的思进行可视化表达。实验数据表明,相较于传统的节点评价方法,该方法将用于衡量地理空间数据中是否存在空间聚集现象的莫兰指数引入到网络空间,可以突出节点中属性值较高并且与其相连节点属性值也高的节点;同时,基于隐喻地图思想进行可视化表达可以直观表现出节点在网络空间中的所处地位以及与其他节点间的相互关系,并且在针对格式化数据进行渲染时,随着网络规模的扩大隐喻地图效率优于传统拓扑图。

关键词：网络空间网络空间测绘莫兰指数莫兰散点图 PageRank算法综合评价隐喻地图可视化

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机器地图的认知逻辑与建图模型

遥感学报 2024年第5期28卷 1177-1188页

作者：贾奋励杨剑游雄李科田江鹏郑束蕾战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

机器地图是为提升无人平台复杂环境认知与理解能力而提出的一类新型地图。本文以机器地图的概念模型为基础,从认知科学视角提出一种以记忆结构与过程为参考、符合认知逻辑的机器地图建图理论模型。通过分析记忆的结构与过程、心象地图... 详细信息

机器地图是为提升无人平台复杂环境认知与理解能力而提出的一类新型地图。本文以机器地图的概念模型为基础,从认知科学视角提出一种以记忆结构与过程为参考、符合认知逻辑的机器地图建图理论模型。通过分析记忆的结构与过程、心象地图的内容与组织,认知架构和机器人系统中的环境认知等问题,梳理出机器地图的认知逻辑及其对机器地图建图模型的支撑。在此基础上,分析了机器地图的任务目标和内容分类,从信息组织、逻辑结构与生成过程3方面提出机器地图建图模型的设计原则。基于该原则,设计了机器地图建图的逻辑结构和过程模型。在逻辑结构方面,从空间、视觉、情境、图式、规则等方面细化了感知地图、工作地图和长时地图中的内容与结构关系;在过程模型方面,按照认知活动抽象出包括理解、注意、推理、学习、行动的机器地图建图基本活动,并提出内隐和外显两类建图过程。机器地图的认知逻辑与建图模型,本质上是对机器地图认知计算机制的阐释,从抽象层次上为研究人员提供协同研究的基础框架,也为相关技术与数据的集成、评估、运用提供参考。本文的研究还为数字孪生或虚拟地理环境的构建提出新的目标与要求。

关键词：遥感机器地图认知逻辑建图模型无人平台

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机器地图及其概念模型

地球信息科学学报 2024年第1期26卷 25-34页

作者：游雄贾奋励田江鹏杨剑李科战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

无人平台对复杂环境的自主认知能力是制约其广泛应用的关键问题,已成为当前地图学、人工智能、机器人等领域的研究热点。本文基于地图学的视角,交叉融合人工智能、机器人和认知科学的相关研究思路与成果,借鉴心象地图的作用功能,提出适... 详细信息

无人平台对复杂环境的自主认知能力是制约其广泛应用的关键问题,已成为当前地图学、人工智能、机器人等领域的研究热点。本文基于地图学的视角,交叉融合人工智能、机器人和认知科学的相关研究思路与成果,借鉴心象地图的作用功能,提出适用于无人平台认知环境的新型地图——机器地图,并对其特征进行了分析。类比心象地图的构建与运用机制,结合人工认知系统的设计决策点和核心认知能力,给出了机器地图概念模型的设计原则,提出“两环三图”的概念模型。该模型说明了机器地图与无人平台的内在联系,并勾勒出机器地图的功能部件与运行逻辑,为开展机器地图研究提供顶层框架和理论指导;类比心象地图的结构组成,提出了包含感知地图、工作地图和长时地图的机器地图逻辑构成,并分析了3类地图的内容与转化关系。在结论部分指出了机器地图的双向促进研究路线。机器地图的研究,能够提升无人自主平台对于复杂环境的认知和学习能力,也为智能时代地图学的发展探索新路径,具有十分重要的意义。

关键词：机器地图无人自主平台心象地图持续自主学习 “测制用”一体概念模型逻辑构成

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网络空间“测”与“绘”

地球信息科学学报 2024年第4期26卷 848-865页

作者：蒋秉川司东雨刘靖旭任琰游雄曹喆李佳薇战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

网络空间测绘已经成为各领域普遍关注的热点问题。其核心任务是探明网络空间组成要素,分析网络空间现象规律,绘制网络空间结构。网络空间测绘的研究存在概念术语多样、研究框架不统一,要素及规律的认识不清晰,网络空间地图表达方法不规... 详细信息

网络空间测绘已经成为各领域普遍关注的热点问题。其核心任务是探明网络空间组成要素,分析网络空间现象规律,绘制网络空间结构。网络空间测绘的研究存在概念术语多样、研究框架不统一,要素及规律的认识不清晰,网络空间地图表达方法不规范、缺乏统一标准等问题。在系统梳理各领域对网络空间测绘研究现状的基础上,分析了各领域对网络空间内涵的共性认识;从网络空间的空间特性、地理特性和人文特性出发,剖析了从测绘地理学角度研究利用网络空间的特点和优势;提出了网络空间测绘的研究框架,重点描述了网络空间“测”与“绘”的核心内容和关键技术,并阐述了其与实景三维、数字孪生及元宇宙之间的关系;将网络空间“测量”分为狭义的和广义的网络空间测量,指出其缺少从整体角度对网络空间特征测量和缺乏针对人在网络空间活动现象和规律的测量研究;从网络空间认知需求出发,提出了网络空间地图概念模型和分类;从网络空间坐标系、“地理-网络”关联映射、网络空间地图表达方法等方面重点描述了网络空间地图制图的关键技术,系统分析了网络空间地图表示方法及其适用性;最后,对网络空间顶层概念、网络空间建模方法、网络空间地图理论与方法以及网络空间地图应用场景设计等需要重点研究的关键科学问题和关键技术进行了展望。

关键词：网络空间网络空间测绘网络空间地图地图认知知识图谱 “地理-网络”关联映射

基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计综述

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遥感学报 2024年第9期28卷 2170-2186页

作者：程彬彬于英张磊王自全江志鹏信息工程大学地理空间信息学院

现实世界中不存在完全静态的场景，动态场景下的单目深度估计方法是指从单幅影像中同时获取动态前景和静态背景的深度信息，与传统双目估计方法相比具有运用灵活、成本较低等优势，有着极强的研究意义和广阔的发展前景，在三维重建、自... 详细信息

现实世界中不存在完全静态的场景，动态场景下的单目深度估计方法是指从单幅影像中同时获取动态前景和静态背景的深度信息，与传统双目估计方法相比具有运用灵活、成本较低等优势，有着极强的研究意义和广阔的发展前景，在三维重建、自动驾驶等下游任务中起着关键作用。深度学习技术迅速发展，自监督学习不使用真实数据标签，吸引众多学者的研究热情。国内外众多学者为了处理场景中的动态物体相继提出一系列自监督单目深度估计算法，为广大相关领域的研究者奠定了研究基础，但目前尚未有对上述方法进行综合分析的研究。针对这一问题，本文对基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计技术进展情况进行了系统性梳理与总结，首先归纳了基于深度学习的自监督单目深度估计的基本模型，分析了动态物体是如何对场景深度估计产生的影响；其次，介绍了单目深度估计研究的常用数据集以及评价指标，对经典动态场景下单目深度估计模型进行了性能对比分析；然后，依据对动态物体的处理方式不同，分别从动态场景鲁棒深度估计和动态物体跟踪与深度估计两个研究方向，进行了总结与定量分析；最后对动态场景单目深度估计的未来发展方向进行了展望。

关键词：遥感动态场景单目深度估计自监督学习深度学习三维重建