遥感大数据的表达

遥感大数据的自动分析是进行遥感大数据信息挖掘、实现遥感观测数据向知识转化的前提，其主要目的是建立统一、紧凑和语义的遥感大数据表示，从而为后续的数据挖掘奠定基础。遥感大数据的自动分析主要包含数据的表达、检索和理解等方面。

遥感大数据的表达

随着对地观测遥感大数据不断涌现，其语义的复杂性、数据维度语义的丰富性、传感器语义的多样性等新特点使得传统的表达方式已不能满足实际应用需求。同一地物的不同粒度、时相、方位和层次的观测数据可以看作是该地物在不同观测空间的投影，因此，遥感大数据的特征提取需要考虑多源、多分辨率影像特有的特征表达模型，以及特征间的关系和模型的相互转化。研究遥感大数据的特征计算方法，从光谱、纹理、结构等低层特征出发，抽取多元特征的本征表示，跨越从局部特征到目标特性的语义鸿沟，进而建立遥感大数据的目标一体化表达模型是遥感大数据表达的核心问题。研究内容主要包括：（１）遥感大数据的多元离散特征提取：在大数据的框架下，需要研究多分辨率、多数据源、多时空谱的遥感影像特征提取，形成遥感大数据在不同传感器节点的离散、多元特征提取方法。（２）遥感大数据多元特征的归一化表达：遥感大数据的特征提取需要考虑多元离散特征的融合和降维。特征融合旨在把多元特征统一到同一个区分特征空间中，用数据变换的方式将不同源、不同分辨率的离散特征同化到大数据的应用空间。同时，多元特征的维数分析目的在于将遥感大数据的高维混合特征空间进行维数减少，形成归一化的低维特征节点和数据流形，以提高大数据处理的效率。广西善图科技有限公司