一种基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法技术

本发明专利技术公开了一种基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法，致力于实现遥感对地观测需求的规范化表达，包括步骤：收集原始行业部门描述性的需求信息，并对信息进行语法形式上的初步整理；根据行业部门经验支持对整理后的需求信息进行语义上的初步检查；取检查合格的一部分信息用于建模；对用于建模的需求信息进行语义分析，从中挖掘出需求描述要素；依赖遥感专业知识库对需求描述要素进行整合；判定需求描述要素的必要程度，剔除必要程度小于一定阈值的要素；对剔除后的要素进行类别整合，从中提炼出需求核心要素；定义需求核心要素的属性和属性约束；对模型进行有效性检查。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于遥感对地观测
，具体涉及一种基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法。
技术介绍
在对地观测卫星发展初期，卫星数量少，需求简单，针对单一卫星的发展和方案论证，经过管理决策层、卫星用户和战略规划设计人员三者之间的反复讨论和协调，基本可以满足卫星顶层设计和任务规划的要求。然而，随着近年我国对地观测技术的迅猛发展，遥感对地观测呈现出“用户激增”和“需求复杂化”的趋势，我国遥感对地观测需求也面临如下重要转变：(1)由单一部门使用需求转向以“主用户”为主的多用户共同使用的需求；(2)由对单一卫星的使用需求转变为对多颗卫星综合利用的需求。与之对应，卫星的顶层设计和任务规划也不再仅仅涉及单一部门中的管理决策层、卫星用户和战略规划设计人员，而是呈现出跨部门、跨行业的趋势。实际上，由于各部门的对地观测需求具有鲜明的行业背景特点，行业人员也具有相异的行业背景知识，使得现有的遥感对地观测需求在表达方式与层次上存在着巨大差异，这将大大增加跨部门、跨行业交流的难度，直接影响卫星的顶层设计和任务规划。因而，在当前形势下，如何实现遥感对地观测需求的规范化表达、建立一个完整有效的遥感对地观测需求模型，已成为遥感对地观测领域亟待解决的问题。为实现需求的规范化表达，郭玉华[文献1]等综合考虑了卫星载荷使用约束和观测需求特点，指出需求具有位置要求、时效性要求、谱段要求、模式组合要求、协同观测要求等。徐雪仁[文献2]等则指出用户需求因子包括对地观测模式需求、所需图像谱段需求、时间需求、目标位置需求等。但是，这些研究都仅仅是对遥感对地观测需求的特点进行了归纳，并没有给出行之有效的建模方法和建模结果。事实上，对遥感对地观测需求进行建模同时也是进行需求综合/融合、多星任务规划中的卫星调度模型优化等工作的前提要求。为实现需求融合的目的，冷猛[文献3]提出用一个四元组来形式化描述对地观测需求，具体为需求的目标空域覆盖要求、时域覆盖要求、频域覆盖要求、和分辨率要求。呙维[文献4]等则提出了一种基于需求特征关联的遥感影像需求融合方法，将原始遥感影像需求表述为一张二维表，一条记录代表一条需求。然而，现实中的需求往往是复杂多样的，四元组的描述方式过于强调通用性，缺乏需求描述的具体细节；二维表的描述方式层次较为单一，不能满足现实中对于多层次需求描述的要求。综上所述，在遥感对地观测需求建模领域，至今尚未提出一种完整有效的遥感对地观测需求建模方法，现有研究或者没有实现建模，仅仅对需求的特点进行分析；或者建立了概述性模型，但模型无法指导实际操作。为此，本专利技术提出一种基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法。关于本体(ontology)的定义，目前公认的是Studer于1998年提出的“共享概念模型的明确的形式化规范说明”。通俗来讲，本体是一种描述术语(包含哪些词汇)及术语间关系的概念模型。领域本体(Domain ontology)属于本体的一种，是用于描述领域知识的一种专门本体。其目标[文献5]是捕获相关领域的知识，提供对该领域知识的共同理解，确定该领域内共同认可的词汇，并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇(术语)和词汇之间相互关系的明确定义。基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法具有以下优势：(1)有足够多的遥感对地观测行业需求信息作为支撑，建立起的模型能够适应跨部门、跨行业的应用趋势；(2)建模时考虑足够多的需求因子，避免了因需求因子不足而导致的需求间可区分性较差、难以准确定义不太常见的需求等问题；(3)建模过程中充分考虑模型的层次结构，避免了需求数目过大时模型杂乱的问题，为以后模型应用于需求综合/融合、多星任务规划中的卫星调度模型优化等工作打好了基础。[文献1].郭玉华.多类型对地观测卫星联合任务规划关键技术研究[D].国防科学技术大学,2009.[文献2].徐雪仁,李湘,靳峰.遥感卫星综合任务规划模式探索[Z].2006.[文献3].冷猛.卫星对地观测需求分析方法及其应用研究[D].国防科学技术大学,2011.[文献4].武汉大学.一种基于需求特征关联的遥感影像需求融合方法:中国,CN103020252B[P].2015-09-02.[文献5].廖军.基于领域本体的信息检索研究[D].长沙：中南大学，2007.
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法，以建立完整有效的层次化遥感对地观测需求模型，从而实现规范化表达对地观测需求、有效推动卫星顶层设计和任务规划的目的。本专利技术所采用的技术方案是：一种基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集原始行业部门描述性的需求信息，对信息进行语法形式上的初步整理；步骤2：根据行业部门经验支持对整理后的需求信息进行语义上的初步检查，对不完整的信息予以补充，对不准确的信息予以修改，对不规范的信息予以剔除，整理检查后的信息；步骤3：针对语义初步检查后的需求信息，取其中的一部分用于后续建模操作，另外一部分用于模型建立后的有效性检查；步骤4：对用于建模的需求信息进行语义分析，从中挖掘出需求描述要素，并对挖掘出的要素进行统计；步骤5：依赖遥感专业知识库对统计后的需求描述要素进行整合，合并表述不同但实质相同的要素，累加用于合并的两个要素的使用次数作为合并后的要素的使用次数；步骤6：判定需求描述要素的必要程度，剔除必要程度小于一定阈值的要素；步骤7：对剔除后的要素进行类别整合，采用“自底向上”的策略完成整合过程，从整合结果中提炼需求核心要素；步骤8：定义需求核心要素的属性和属性约束，完成模型的初步构建；步骤9：取步骤3中选取的需求信息进行模型有效性检查；若检查不合格，将对应需求加入建模需求中，重新执行步骤4-步骤8；若检查合格，模型构建完毕。作为优选，步骤1中所述对信息进行语法形式上的初步整理，是采用统一的语法结构来表述需求；所述统一的语法结构为：XXX部门于XXX时间在XXX区域观测XXX，其具体要求为XXX。作为优选，步骤2中所述信息完整性的评判标准是信息足够描述对应需求，所述信息准确性的评判标准是信息不存在语义上表述不明之处，所述信息规范性的评判标准是表达方式和内容上符合行业部门经验。作为优选，步骤3中，在每个类别中随机取90％的需求信息，合并取出需求信息用于后续建模，剩余的需求信息用于模型建立后的有效性检查。作为优选，步骤4中所述需求描述要素是能完整描述一条需求的元素集合，并对挖掘出的要素统计其使用次数。作为优选，步骤6中所述需求描述要素的必要程度L为： L = n 0 n ]]>其中，n0为需求描述要素的使用次数，n为建模使用的需求信息的总数目，判定阈值
取值0.05。作为优选，步骤7中所述采用“自底向上”的策略对剔除后的要素进行类别整合，其具体实现过程包括以下子步骤：步骤1：对剔除后的要素进行聚类，以在进行需求描述时是否具有相似性作为聚类标准；其中相似性判断依据为：①是否描述同一事物，如均为描述观测区域；②在遥感领域是否具有相关性，如光学分辨率上/下限与光学谱段名称两个要素在遥感领域常常伴随出现，具有很大的相关性本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集原始行业部门描述性的需求信息，对信息进行语法形式上的初步整理；步骤2：根据行业部门经验支持对整理后的需求信息进行语义上的初步检查，对不完整的信息予以补充，对不准确的信息予以修改，对不规范的信息予以剔除，整理检查后的信息；步骤3：针对语义初步检查后的需求信息，取其中的一部分用于后续建模操作，另外一部分用于模型建立后的有效性检查；步骤4：对用于建模的需求信息进行语义分析，从中挖掘出需求描述要素，并对挖掘出的要素进行统计；步骤5：依赖遥感专业知识库对统计后的需求描述要素进行整合，合并表述不同但实质相同的要素，累加用于合并的两个要素的使用次数作为合并后的要素的使用次数；步骤6：判定需求描述要素的必要程度，剔除必要程度小于一定阈值的要素；步骤7：对剔除后的要素进行类别整合，采用“自底向上”的策略完成整合过程，从整合结果中提炼需求核心要素；步骤8：定义需求核心要素的属性和属性约束，完成模型的初步构建；步骤9：取步骤3中选取的需求信息进行模型有效性检查；若检查不合格，将对应需求加入建模需求中，重新执行步骤4‑步骤8；若检查合格，模型构建完毕。...

【技术特征摘要】
1.一种基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集原始行业部门描述性的需求信息，对信息进行语法形式上的初步整理；步骤2：根据行业部门经验支持对整理后的需求信息进行语义上的初步检查，对不完整的信息予以补充，对不准确的信息予以修改，对不规范的信息予以剔除，整理检查后的信息；步骤3：针对语义初步检查后的需求信息，取其中的一部分用于后续建模操作，另外一部分用于模型建立后的有效性检查；步骤4：对用于建模的需求信息进行语义分析，从中挖掘出需求描述要素，并对挖掘出的要素进行统计；步骤5：依赖遥感专业知识库对统计后的需求描述要素进行整合，合并表述不同但实质相同的要素，累加用于合并的两个要素的使用次数作为合并后的要素的使用次数；步骤6：判定需求描述要素的必要程度，剔除必要程度小于一定阈值的要素；步骤7：对剔除后的要素进行类别整合，采用“自底向上”的策略完成整合过程，从整合结果中提炼需求核心要素；步骤8：定义需求核心要素的属性和属性约束，完成模型的初步构建；步骤9：取步骤3中选取的需求信息进行模型有效性检查；若检查不合格，将对应需求加入建模需求中，重新执行步骤4-步骤8；若检查合格，模型构建完毕。2.根据权利要求1所述的基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法，其特征在于：步骤1中所述对信息进行语法形式上的初步整理，是采用统一的语法结构来表述需求；所述统一的语法结构为：XXX部门于XXX时间在XXX区域观测XXX，其具体要求为XXX。3.根据权利要求1所述的基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法，其特征在于：步骤2中所述信息完整性的评判标准是信息足够描述对应需求，所述信息准确性的评判标准是信息不存在语义上表述不明之处，所述信息规范性的评判标准是表达方式和内容上符合行业部门经验。4.根据权利要求1所述的基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法，其特征在于：步骤3中，在每个类别中随机取90％的需求信息，合并取出需求信息用于后续建模，剩余的需求信息用于模型建立后的有效性检查。5.根据权利要求1所述的基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法，其特征在于：步骤4中所述需求描述要素是能完整描述一条需求的元素集合，并对挖掘出的要素统计其使用次数。6.根据权利要求1所述的基于领域本体的遥感对地观测需求模型建立方法，其特征在于，步骤6中所述需求描述要...

【专利技术属性】
技术研发人员：巫兆聪，张熠，巫远，林志勇，龚龑，郭霏霏，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42