知识图谱驱动下的智能化环境信息保障_邵振峰.pdf
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1、第 48 卷第 1 期2023 年 2 月Vol.48 No.1Feb.2023测绘地理信息Journal of Geomatics知识图谱驱动下的智能化环境信息保障邵振峰1 胡滨1 张红萍1 吴长枝2 齐晓飞21 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉,4300792 西安测绘研究所地理信息工程国家重点实验室,陕西 西安,710054Intelligent Environment Information Assurance Driven by Knowledge GraphSHAOZhenfeng1 HUBin1 ZHANGHongping1 WUChangzhi2 QIXiao
2、fei21 State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China2 State Key Laboratory of Geo-Information Engineering,Xi an Research Institute of Surveying and Mapping,Xi an 710054,China摘要:智能化环境情报保障需要关联泛在情报、地理空间情报、人工情报等多源多要素情报信息进行综合分析,
3、当前在统一时空框架下难以实现非时空情报信息的关联及挖掘,知识图谱为联合环境情报提供了解决思路。设计了知识图谱的基础架构,探析了环境多模态知识图谱的基本概念及关键技术,以典型场景为例,探讨了基于知识图谱系统的环境信息保障体系,并对知识图谱驱动下的智能化环境信息应用进行了详细描述与分析。关键词:信息保障;智能化;知识图谱;知识推理中图分类号:P208文献标志码:AAbstract:Intelligent environment intelligence assurance involves comprehensive analysis of correlated ubiquitous intell
4、igence,geospatial intelligence,artificial intelligence and other multi-source and multi-factor intelligence information,but at present,it is difficult to realize the correlation and mining of non-spatiotemporal intelligence information under the unified spatiotemporal framework.However,knowledge gra
5、ph provides a solution for the joint environment intelligence.Hence we design a basic architecture of knowledge graph,and discuss the basic concept and key technologies of multi-mode environment knowledge graph.Taking typical scenes as an example,the environment intelligence assurance system based o
6、n knowledge graph system is discussed,and the applications of intelligent environment intelligence driven by knowledge graph are described and analyzed in detail.Key words:intelligence assurance;intelligence;knowledge graph;knowledge reasoning环境包括自然环境、人文环境、电磁环境和建设状况等1,2。当前,环境信息保障依赖于电子地图、遥感影像、全球定位系统等
7、各类时空信息平台。在统一的时空基准框架下,当前的环境信息保障重在考虑行动的空间基础,对多种环境要素的影响缺乏充分评估3,4。现代环境中,装备性能必须充分考虑环境的土质、地形、气象、电磁等多种环境要素,而当前单一要素的地图、影像等产品难以满足全域多维环境要素综合影响分析的需求5-7。就联合环境情报保障而言,要将泛在情报、地理空间情报、人工情报等多源多要素情报信息关联起来并进行综合分析,才能挖掘出有价值的情报8-10。知识图谱是智能认知中常用的建模手段,它指的是在邻域知识的指导下,通过数据挖掘、信息处理、情报统计、知识计量等技术手段对多源、多模态、多领域的知识进行抽取与关联,从而揭示环境动态发展规
8、律,支撑环境信息保障11,12。在现代环境保障信息系统中,大规模网状知识库基于知识表达、关联、推理等技术实现了态势感知向指挥智能决策的发展:基于知识图谱的信息保障能够从语义层关联全域多维的环境数据,一方面实现基于实体的多源环境数据汇聚,另一方面可关联环境以外的态势信息,以进行情报挖掘和辅助决策。虽然知识图谱技术已被应用于装备知识图谱、目标知识图谱的构建,但其在环境领域的构建和研究仍有待深入开展13-15。基于环境的特点和对环境信息保障全域多维环境要素的综合分析,知识图谱技术能通过数据挖掘和知识关联实现全域多维的数据汇聚和信息关联,DOI:10.14188/j.2095-6045.2022849
9、文章编号:2095-6045(2023)01-0040-04引用格式:邵振峰,胡滨,张红萍,等.知识图谱驱动下的智能化环境信息保障 J.测绘地理信息,2023,48(1):40-43(SHAOZhenfeng,HU Bin,ZHANG Hongping,et al.Intelligent Environment Information Assurance Driven by Knowledge Graph J.Journal of Geomatics,2023,48(1):40-43)基金项目:四川省重点研发计划(2022YFN0031)。第 48 卷第 1 期邵振峰等:知识图谱驱动下的智能化
10、环境信息保障并实现从感知到辅助决策的一体化操作。总体来说,知识图谱为智能化环境信息保障研究提供了一种全新的解决思路。1 知识图谱概念与架构1.1知识图谱概念常规的知识图谱通常以三元组的形式描述概念、实体及其关系,目前往往采用资源描述框架来对其进行表征,通过(实体,关系,实体)及(实体,属性,属性值)进行知识关联表达。地质灾害知识图谱涵盖模式层及实例层。模式层对地质灾害的概念节点、概念边节点进行描述。实例层旨在对地质灾害时空全过程中涉及的实体、关系及属性进行描述。通过模式层和实例层的迭代融合形成大规模的地质灾害知识图谱,可对地质灾害链式演化过程、时空机理、应急处置提供解决方案,如图 1所示。1.
11、2知识图谱体系架构根据常规的知识图谱体系架构,整个知识图谱从上到下可被直接划分为几个层次,包括常规的数据清洗层、信息抽取层、知识融合层、知识加工层、知识管理层及知识应用层。1)数据清洗层。该层次主要负责对原始数据的质量进行评估与维护,通过一系列操作对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据进行校验与分析,特别是对其中重复的、无效的数据信息进行删除,为高质量的知识图谱提供数据的输入。2)信息抽取层。该层次主要是设计精准的抽取算法直接将实体、关系及属性等信息抽取出来。3)知识融合层。该层次主要负责构建三元组,并对其中的知识矛盾及歧义进行分析,相关的关键技术包括实体对齐技术、实体链接技术及知识合并技
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