研究背景
20世纪70年代，陈述彭先生有感于我国遥感技术与国际水平的差距，以及基础工作和理论研究方面的薄弱环节，提出了"没有新技术武装的理论研究是落后的，缺乏基础理论指导的技术是盲目的"的至理名言，成为我国遥感界努力的方向。在遥感智能解译领域，经过多年的发展，尤其是先进的数字图像处理、计算机视觉、机器学习、模式识别等技术的引入，极大地丰富了遥感智能解译的技术方法。然而，在遥感智能解译实际应用中，业务部门制图需求仍然难以满足，科学研究制图需求也有待进一步发展，单纯地引入信息、智能领域先进技术的思维方式（后文称之为"算法思维"）似乎已触及瓶颈。
没有新技术武装的理论研究是落后的，缺乏基础理论指导的技术是盲目的。
—— 陈述彭
或许回归地学、寻找初心使命，有望进一步借助地学的"理论"引导遥感智能解译的"技术"寻找下一步发展的方向。为此，本文首先从地学认知视角出发，辨析遥感智能解译初心使命，然后对当前遥感智能解译现实困境进行再认知，进而提出当前遥感智能解译一个可能的努力方向。
遥感智能解译的使命与现实困境
遥感智能解译的使命
依托遥感大数据更好地辅助建立数字地球
人类一直在不停地获取地球的信息，以认识地球、适应地球、改造地球、保护地球，因为在历史长河以及现在，甚至可以预见的未来，地球是、并仍是人类赖以生存的唯一家园。然而，获取地球的信息是一件十分困难的事情。它的困难性一方面是人类自身的生理局限性和观测手段的不足导致，另一方面也是由地球本身的复杂特性所导致。
空间范围巨大
地球的空间范围十分巨大，赤道长达40075.02 km，假设地表平坦，正常成年人能够日行200 km，也需要走200年，在当代人均寿命不足100年的有限时间里，个人是难以依靠自身力量遍及地球全部的。
地物类型多样
地球的地物类型多样、空间分布错杂，水、土、气、生等多圈层交错耦合，在广大的空间中分布，形成超级复杂的巨系统，并且空间异质性强烈，几乎每个区域都有独特的系统。
发展非线性
地球各事物的发展并非线性，充满很多不确定性，需要不断地观测、获取实况信息校正人类认知规律所构建的模型。
遥感：革命性的对地观测手段
遥感是众多对地观测方式中的革命性手段。遥感系统类似脱离人体的视觉系统，借助远离地表的卫星平台，可以在几乎同一时间获取超大范围的地球观测数据，并且可以源源不断地持续这个观测过程。这种宏观、综合、动态、快速的优势是传统观测方法难以企及的。
但遥感传感器直接获取的还是电磁信号，即由地物本身发射或者反射的电磁波在强度、频率、相位等方面的变化，并不能直接用来测量、统计、计算地球的相关特征。 需要将这种电磁信号根据相应的原理和法则还原为真实物理世界的地球相关特征信息，才能够用于认知和模拟。
遥感智能解译的使命定位
利用计算机系统，将海量遥感大数据高精度、高时效、自动化的转化为地球系统运行的空间类型及边界范围信息，从而辅助建立由人类认知的规律构建出的尽可能贴合物理世界的数字地球，服务于地球系统模拟，支撑可持续发展决策。
遥感智能解译的现实困境
尽管遥感智能解译研究取得大量的成果，但是地学研究与业务应用的信息获取需求仍然难以满足。例如，以遥感智能解译为主题的研究项目不断立项，研究论文大量发表，发明专利不断被授权，但是遥感解译的产品在专题类型、分类体系上仍然难以满足实际需求，解译结果的表现形态（如像素与图斑）也与实际需求存在差异，产品解译精度空间异质性强，在情况复杂地区精度通常较低，智能解译算法部署和使用难度大，并且可控性越来越弱。
| 供需矛盾点 | 遥感智能解译总体现状 | 科学研究和业务需求 |
|---|---|---|
| 分类体系 | 以遥感影像视觉可区分的地物类型为主建立分类体系 | 以地理要素的社会、经济、生态等功能价值属性的异质性为主建立分类体系 |
| 解译结果表现形态 | 以遥感影像的像元为基本空间单元表达 | 以实际管理地块对应的图斑、科学研究中需要考虑的最小尺度图斑为基本空间单元 |
| 解译精度 | 小区域实验精度高，大区域应用精度低，且随主题、区域、情景不同而呈现强烈的空间分异性 | 大区域应用时精度高，且精度全区域标准化，能控制在一定的范围内 |
| 算法可控性 | 以深度学习为代表的智能解译算法，硬件需求越来越高，算法机理"黑箱化"，随着智能化的提升，可控性越来越弱 | 领域细分越来越明显，领域知识融入的可控性越来越高，对轻小型、低成本算法需求越来越旺 |
信息派与地学派的分歧
信息派
信息派通常多是电子信息、信号系统、空间测绘等技术研发类专业背景，习惯于算法思维解决遥感智能解译问题，通常将遥感智能解译视为遥感观测数据发挥价值的一种方式，其出发点是遥感数据。
- 关注算法优化和技术创新
- 以遥感数据为出发点
- 注重解译精度的提升
- 倾向于使用最新的深度学习技术
地学派
地学派通常多是地理学、海洋学、资源与环境等地球系统科学认知类专业背景，习惯于地学思维解决遥感智能解译问题，通常将遥感智能解译作为认识地球系统的一种技术手段，其出发点是地表要素和运行规律。
- 关注地球系统的认知和规律
- 以地表要素和运行规律为出发点
- 注重解译结果与已有地学认知的一致性
- 倾向于使用多源数据和综合分析方法
破解困境的可能途径
在信息派与地学派之间建立一种能够达成一致且尽可能符合实际认知的知识表征模型，或许是破解当前遥感智能解译困境的关键。如果两个学派采用统一的信息表征模型，就如同计算机通信时大家共同遵守相同的密码协议，就可以统一知识的获取和输出，进行知识的比对和校正，消除信息传输过程中的不确定性，增强相互间的信任。
本文提出的解决方案
从地学分区这一地学传统经典的视角出发，构建一种地学知识的表征模型，以此架构起信息派和地学派的沟通桥梁，实现地学知识反馈引导的遥感智能解译框架，提升现阶段遥感智能解译的地学实用性需求，以更好地完成基于海量遥感数据构建数字地球的使命。
地学分区智能解译框架设计
地学分区与地学知识表达
地学知识零散、种类繁多，但仍然有一些普适性的规律。地理学三大定律揭示了地理现象在空间上的相关性、异质性和相似性，为地学分区提供了理论基础。
地理学第一定律
"Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things."
地理学第一定律以定性的方式描述了地理现象在空间上的自相关性，为地理信息的表达、分析以及应用提供了不可替代的定量化计算的理论依据。
地理学第二定律
"Geographic variables exhibit uncontrolled variance."
地理学第二定律概括了地理现象的另一个特点：地理现象的空间变化以及变化本身的差异性，即不可控的空间变化规律。
地理学第三定律
"The more similar geographic configurations of two points (areas), the more similar the values (processes) of the target variable at these two points (areas)."
地理学第三定律表明：地理环境越相似，地理特征越相近。
地域分异规律
从自然地理学的综合视角看，空间规律性被称之为地域分异规律。所谓的地域分异，是指自然地理环境各组成要素或自然综合体沿地表按确定方向有规律地发生分化所引起的差异。
纬向地带性
主要由地球的形状和位置引起的热量差异导致
径向地带性
主要由海陆水热差异导致
垂直地带性
主要由地质构造引起的海拔高度不同导致
遥感地学分区智能解译框架
基于地学分区的理论基础，本文提出了一种面向复杂自然场景的遥感地学分区智能解译框架，旨在通过地学分区作为桥梁，连接遥感智能解译与地学知识，实现知识引导的遥感智能解译。
框架总体设计
场景复杂度量
场景复杂度量为地学分区和样本抽样提供定量特征。通过分析遥感影像的纹理、光谱、空间结构等特征，评估场景的复杂程度，为后续的分区和解译提供基础。
- 光谱复杂度分析
- 纹理复杂度分析
- 空间结构复杂度分析
- 多尺度复杂度综合评估
地理分区知识耦合
地理分区知识耦合是框架的核心，通过整合已有的地学分区数据、地理要素和多源遥感影像，形成面向遥感智能解译的地学分区方法。
- 地学分区数据整合
- 地理要素与遥感特征关联分析
- 多源遥感数据融合
- 分区规则构建与优化
分区样本抽样与规范
分区样本抽样与规范确保在各个地学分区内获取代表性样本，提高模型在复杂场景中的泛化能力，实现面向大区域的知识耦合下分区解译策略。
- 分区样本抽样策略设计
- 样本代表性评估
- 样本数量优化
- 分区间样本平衡
地学分区构建原则
构建面向遥感智能解译的地学分区方法需要遵循以下主要原则：
地学要素类型
根据解译目标选择相关的地学要素，如地形、气候、植被、土壤等，确保分区对解译目标具有指示意义。
地学分区尺度
分区尺度应与解译目标的空间尺度相匹配，既不能过大导致分区内异质性过高，也不能过小导致计算复杂度增加。
信息流从数据到知识的过程
分区过程应考虑从原始数据到地学知识的转化过程，确保分区结果能够有效地承载和传递地学知识。
初步实验与结果
为了验证所提出的遥感地学分区智能解译框架的有效性，我们进行了一系列初步实验，包括复杂度与优化抽样实验、影像分区分割尺度优选、耕地类型细分等。
复杂度与优化抽样实验
通过对不同复杂度场景的分析，我们发现：
- 高复杂度区域需要更多的样本点
- 基于复杂度的优化抽样策略比均匀抽样效果更好
- 在样本总量一定的情况下，优化抽样可提高模型精度5%~8%
影像分区分割尺度优选
针对不同地学分区，最优分割尺度存在显著差异：
- 平原农区：适合较小的分割尺度（50~100像素）
- 山地林区：适合较大的分割尺度（150~200像素）
- 城市建成区：需要多尺度分割策略
- 分区特异性分割尺度优选可提高分类精度3%~6%
耕地类型细分实验
在耕地类型细分实验中，我们将研究区域按照地形、气候、土壤等因素进行地学分区，并在各分区内进行耕地类型细分。实验结果表明：
- 传统方法在全区域统一建模的精度为78.5%
- 基于地学分区的解译方法精度提升至86.2%
- 在复杂山地区域，精度提升更为显著，达到10%以上
- 分区解译方法对小样本类别的识别能力明显增强
这表明地学分区智能解译框架在处理复杂自然场景时具有显著优势，特别是对于地形复杂、地物类型多样的区域。
框架性能总结
通过一系列实验，我们发现所提出的遥感地学分区智能解译框架在处理复杂自然场景时表现出色，能够有效提高解译精度和可靠性。
主要发现
- 框架在高复杂度自然场景中能提高现有最先进解译方法的精度6%~10%
- 地学分区能有效指导样本抽样策略，减少所需样本量20%~30%
- 分区解译策略能够有效处理空间异质性强的区域
- 对于简单场景（如一级土地利用/覆被分类），框架优势不明显，甚至可能因分区后样本不足导致精度下降
总结与展望
研究总结
本文从遥感地学认知原理角度出发，在明晰遥感智能解译的使命是依托遥感大数据更好地辅助建立数字地球之后，认为达成一致的知识表征模型是解决问题的关键，进而提出遥感解译与地学认知应该耦合为一个系统，以实现"数据获取知识"与"知识引导数据"的双向驱动。
在此基础上，提出以遥感地学分区为纽带的智能解译框架，以打通已有地学知识向遥感智能解译过程的输入与引导，增加解译结果与已有地学知识体系的匹配度。该框架主要依靠定量化的场景复杂性度量和地理分区知识耦合，形成面向遥感智能解译的地学分区方法以及分区样本抽样与规范，从而实现面向大区域的知识耦合下分区解译策略。
研究贡献
理论贡献
- 提出了遥感智能解译与地学知识耦合的理论框架
- 明确了地学分区作为知识表征模型的重要性
- 揭示了场景复杂度与解译精度的关系
- 构建了面向复杂自然场景的分区解译方法论
实践贡献
- 提供了复杂场景解译精度提升的有效途径
- 开发了基于地学分区的样本优化抽样策略
- 实现了分区特异性参数优选方法
- 为大区域遥感应用提供了可行的解决方案
未来展望
虽然本研究取得了一定的成果，但仍有许多方向需要进一步探索：
知识图谱融合
探索地学知识图谱与遥感智能解译的深度融合，构建更加完善的知识表征模型，实现更高层次的知识引导解译。
多模态学习
结合多源遥感数据、地理信息数据、社会经济数据等，开发多模态学习方法，提高复杂场景解译的准确性和鲁棒性。
自适应分区
研究自适应地学分区方法，根据解译任务和数据特性动态调整分区策略，进一步提高框架的适应性和泛化能力。