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文档简介

语义模型整理第一页，共十页，2022年，8月28日目录——软件编制组汇报高分辨率遥感影像建筑物自动提取本阶段攻克难点：语义模型Mapinfo第二页，共十页，2022年，8月28日语义模型的概念1、语义是指/数据(符号)所指代的概念的含义以及这些含义之间的关系,是对数据的抽象或者更高层次的逻辑表示。语义通过两种途径产生:1、人类赋予产生;2、通过计算模型方式产生。通过第二种方式产生的语义可以被计算机理解和处理,可以被获取、传递、共享。故需要利用计算机模型进行高分辨率遥感影像建筑物的特征语义化。2、实现高分辨率遥感影像建筑物自动提取的关键在于建立一个语义模型,该模型既适用于显式语义,又适用于通过显式语义挖掘推导出隐含语义。语义模型是通过模型作为媒介来实现数据语义关系形式化描述的一种方式。第三页，共十页，2022年，8月28日语义模型的工作原理元数据领域本体桥本体本体解析领域本体：概念化形式化明确共享本体解析体系：语义类型语义体系映射桥本体：概念桥关系桥元数据：命名空间资源属性第四页，共十页，2022年，8月28日语义模型的设计路线第五页，共十页，2022年，8月28日语义模型需要攻克的难点如何将高分辨率遥感影像中建筑物的特征转化成如下的编码第六页，共十页，2022年，8月28日遥感影像特征共有4个波段，分别为：Bl(0.50～0.59gm)B2(0.61～0.68gm)、B3(0.78～0.89gm)和近红外波段B4(1.58～1.75gm)第七页，共十页，2022年，8月28日遥感影像特征对于高分辨率遥感影像自动提取首先需要对遥感影像进行一些遥感影像预处理，去除噪声。第八页，共十页，2022年，8月28日高分辨率遥感影像建筑物自动提取技术步骤1、遥感影像预处理（去噪声、去阴影）2、边缘检测与形状特征模型建立3、建筑物光谱特征及特征二值化处理4、建筑物纹理特征及特征二值化处理5、建筑物分类编码（分成面状和线状文件）6、对不同的矢量文件的编码所反映的光谱特征和形状、纹理特征进行二值化处理，建立语义模型。7、将最终的语义模型嵌入到Mapinfo中第九页，共十页，2022年，8月28日语义模型参考文献《面向异构数据库集成的语义模型构建技术研究》赵寒《基于语义模型的数字图书馆知识组织信息抽取策略》牟冬梅现在我们面临的难点是我们已经找到了方法及思路

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