人工智能时代测绘遥感技术的发展机遇与挑战

被引：99

作者：

龚健雅

机构：

[1] 武汉大学遥感信息工程学院

来源：

武汉大学学报(信息科学版) | 2018年 / 12期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

人工智能; 摄影测量; 遥感; 机器视觉; 机器学习; 时空大数据;

D O I：

10.13203/j.whugis20180082

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

人工智能技术迅猛发展将对各行各业造成巨大影响。测绘遥感是一个与人工智能密切相关的领域,在人工智能领域迅速发展的大环境下,测绘遥感学科既有很好的发展机遇,也面临很大的学科危机。首先介绍了人工智能的范畴和与测绘遥感相关的领域,然后介绍了人工智能两大热门领域——机器视觉和机器学习在摄影测量与遥感领域的应用进展,最后介绍了基于时空大数据的认知与推理研究进展,展示了测绘遥感的时空大数据在自然和社会感知、认知与推理的应用前景,希望测绘遥感学科在人工智能时代获得大发展。

引用

页码：1788 / 1796

页数：9

共 9 条

[1] 从摄影测量到计算机视觉 [J].

龚健雅 ;

季顺平 .

武汉大学学报(信息科学版) , 2017, (11) :1518-1522+1615

[2] 事件驱动的城市信息聚焦服务模型与系统 [J].

陈能成 ;

王晓蕾 ;

肖长江 ;

龚健雅 .

武汉大学学报(信息科学版), 2015, (12) :1633-1638

[3] 利用时间地理进行位置相关的时空可达性表达 [J].

方志祥 ;

李清泉 ;

萧世伦 .

武汉大学学报(信息科学版), 2010, 35 (09) :1091-1095

[4]

Spirit rover localization and topographic mapping at the landing site of Gusev crater, Mars[J] . Rongxing Li,Brent A. Archinal,Raymond E. Arvidson,Jim Bell,Philip Christensen,Larry Crumpler,David J. Des Marais,Kaichang Di,Tom Duxbury,Matt Golombek,John Grant,Ronald Greeley,Joe Guinn,Andrew Johnson,Randolph L. Kirk,Mark Maimone,Larry H. Matthies,Mike Malin,Tim Parker,Mike Sims,Shane Thompson,Steven W. Squyres,Larry A. Soderblom.Journal of Geophysical Research: Planets . 2006 (E2)

[5]

Robust Monte Carlo localization for mobile robots[J] . Sebastian Thrun,Dieter Fox,Wolfram Burgard,Frank Dellaert.Artificial Intelligence . 2001 (1)

[6] A COMPUTATIONAL APPROACH TO EDGE-DETECTION [J].

CANNY, J .

IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 1986, 8 (06) :679-698

[7] THEORY OF EDGE-DETECTION [J].

MARR, D ;

HILDRETH, E .

PROCEEDINGS OF THE ROYAL SOCIETY SERIES B-BIOLOGICAL SCIENCES, 1980, 207 (1167) :187-217

[8]

Use of the Hough transformation to detect lines and curves in pictures[J] . Richard O. Duda,Peter E. Hart.Communications of the ACM . 1972 (1)

[9]

Road network extraction via deep learning and line integral convolution .2 Peikang Li,Yu Zang,Cheng Wang. Geoscience and Remote Sensing Symposium . 2016

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