李蔓

前言

国际数据资讯公司最新研究指出，2020年全球产生的数据总量将达到40ZB左右，其中95%的数据属于非结构化、不精确的数据，这类数据的应用便需要得到大数据技术的支持，而为了推动我国大数据技术的发展，正是围绕贵州省山地资源与环境遥感应用重点实验室研究成果、开展遥感大数据信息挖掘技术研究的原因所在。

1 遥感大数据信息挖掘技术

1.1 自动分析

在围绕山地资源与环境的遥感大数据挖掘技术应用中，遥感大数据的自动分析属于一切的前提，其主要用于建立统一、紧凑和语义的遥感大数据表示，数据挖掘的开展将由此奠定较为坚实基础，这里的自动分析需围绕遥感大数据的表达、检索、理解展开，具体内容如下所示：①遥感大数据的表达。语义复杂性、传感器语义多样性、数据维度语义丰富性属于山地资源与环境遥感大数据的主要特点，因此遥感大数据的表达需关注多元离散特征提取、多元特征归一化表达，前者主要围绕多时空谱、多数据源、多分辨率的遥感影像特征提取展开，后者则关注遥感大数据多元离散特征的降维与融合，同时引入多元特征的维数分析目，即可提高大数据处理效率。②遥感大数据的检索。网络化、集成化属于遥感大数据应用的重要发展方向，而为了从海量遥感大数据中检索出符合用户需求和感兴趣的数据，知识驱动的遥感大数据检索方法支持必不可缺。通过建立场景检索服务链、多源海量复杂场景数据智能检索系统，即可通过融入用户感知信息的知识更新方法，实现高层语义检索。……