遥感信息提取与应用技术时间：2015-07-14

　　1）基于知识库的影像信息智能提取技术

　　将影像分类方法中的分析对象从像元级提升到对象级，利用对象之间关系可以表达更高层面的语义特征，提出适合遥感信息提取的特征知识库模型及管理方案，结合面向对象的分析方法，建立了基于特征知识库的遥感信息提取框架；在此基础上通过实现影像对象的多尺度构建，解决基于对象的多特征组合优化及目标识别等问题，并形成特征知识“应用-评价-反馈更新”的动态机制，为高分辨率遥感影像信息的智能提取与应用提供解决方案。

　　2）遥感云技术

　　从当前应用市场需求及应用系统的研发情况出发，提出服务化概念，将卫星遥感数据、数据处理过程和面向行业的应用系统进行细粒度分解，使用云端的计算资源和存储空间，对外形成标准化的数据、功能和系统构建等增值服务，延伸了数据应用产业链，有利于提高国产卫星数据的应用水平。

　　3）多源异构的数据集成和功能集成技术

　　通过插件技术、异构功能管理与目录组织、功能查询与获取、功能扩展等技术，建立面向行业应用的遥感一体化数据库和功能库，保证多源异构数据和功能接入，并通过零编码方式实现应用系统的快速构建，实现在目录系统上的异构遥感功能资源一体化仓库式管理，同时集成国内外主流遥感数据处理平台和行业用户的数据处理及信息提取算法，支持遥感业务功能的重复使用和应用系统的快速构建。

　　4）可视化搭建技术

　　为遥感业务应用工作流模型提供了一个可视化建模环境，实现了已有业务功能重用，并支持不同粒度的功能和工作流聚合与重构。应用模型可视化构建重点需要解决模型构建和资源调度两个关键问题，即利用脚本和形式化语言精确地定量化表达业务模型的控制逻辑、利用空间算子重载方式优化平衡模型复杂度；通过动态目录服务技术在逻辑调度层面实现异构资源集成管理、利用中间件技术实现异构资源的融合，利用工作流技术实现同构资源的聚合，实现异构资源同构化调度、业务模型协同分析。

 

 

　　

　　

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