综述：冲积地貌单元的自动化分类与制图：当前方法与未来发展方向

《Earth-Science Reviews》：Automated classification and mapping for alluvial geomorphic units: Current approaches and future directions

本文系统梳理冲积地貌单元分类的现有方法及其语义框架，指出传统分类体系存在术语不一致、定义模糊等问题，并倡导基于ISO标准的领域本体论构建。研究整合了地形测量（geomorphometry）、地理对象图像分析（GEOBIA）等传统方法与机器学习技术，探索知识图谱（KG）与大型语言模型（LLM）在语义分割中的应用，提出通过多学科协作建立统一分类标准的必要性。

　　近年来，随着遥感技术和计算机视觉的快速发展，河流地貌单元的识别和分类方法经历了显著的演进。尽管已有大量研究致力于提高这些技术的精度和效率，但目前仍然存在诸多挑战，尤其是在术语定义的不一致、语义描述的模糊性以及自动化分类的局限性方面。本文旨在探讨这些方法的现状，并提出系统化构建领域本体（ontology）的必要性，以推动更精确、可共享和可重用的地理数据分类。通过结合知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）与大型语言模型（Large Language Models, LLMs）及视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs），可以进一步提升对遥感图像中地貌单元的识别和语义分割能力。

### 一、地貌分类的现状与挑战

地貌分类是地理信息系统（GIS）和遥感应用中的核心问题之一。目前，地貌单元的分类主要依赖于几何或语义定义。几何分类通常基于地形特征，如坡度、曲率、地形形态等，而语义分类则关注地貌单元的形成过程、功能或时间属性。然而，这两种分类方法在实际应用中往往存在诸多问题。首先，分类标准的不一致使得不同研究之间的比较变得困难。例如，某些研究可能将“河湾”定义为具有特定曲率的地形，而另一些研究可能更关注其形成过程或沉积特征。其次，术语的模糊性也导致了分类的不确定性。一些地貌单元的名称可能源于历史背景或特定研究者的主观判断，这使得同一术语在不同研究中可能代表不同的概念。

此外，随着技术的进步，一些新的分类方法逐渐出现。例如，使用数字高程模型（Digital Elevation Models, DEMs）进行地貌分类，可以实现自动化的地形分析。同时，地理对象基于图像分析（Geographic Object-Based Image Analysis, GEOBIA）作为一种更为细致的图像分割方法，能够识别和分类遥感图像中的地理对象，如水体、植被、地形等。然而，这些方法在实际应用中也面临挑战。一方面，它们可能无法完全替代专家的判断，尤其是在复杂的地貌环境中；另一方面，由于遥感数据的高分辨率和多样性，需要大量高质量的标注数据来训练模型，这在某些地区可能难以实现。

### 二、自动化与半自动化方法的应用

为了克服上述挑战，越来越多的研究开始采用自动化和半自动化的分类方法。例如，基于机器学习的图像分割技术，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），能够自动识别和分类地貌单元，尤其是在处理高分辨率遥感数据时表现出色。CNNs能够从图像中提取复杂的特征，如形状、纹理和空间结构，从而提高分类的准确性。然而，这些模型的内部决策过程通常缺乏透明度，使得其在科学解释方面存在一定的局限性。

另一方面，基于知识图谱的分类方法正在成为一种新的趋势。知识图谱能够将地貌单元与相关的地理概念、形成过程和属性联系起来，从而提供更丰富的语义信息。例如，通过构建一个包含地貌单元、其形成过程以及与其他地理要素关系的知识图谱，可以更准确地识别和分类遥感图像中的地貌特征。这种方法在医疗影像分析、城市规划等领域已有成功应用，但在地貌研究中的探索仍处于早期阶段。

### 三、本体与知识图谱的构建

为了实现更系统的分类，本文强调了构建领域本体的必要性。本体是描述某一领域内概念及其关系的形式化结构，能够为分类提供清晰的语义定义。国际上已有多个本体构建标准，如ISO/IEC 21838–1:2021，这些标准为构建统一的分类框架提供了指导。通过结合这些标准，可以确保不同研究之间在分类术语和定义上的统一性，从而提高数据的可共享性和可重用性。

构建本体的过程需要领域专家的参与，以确保分类的准确性和适用性。例如，河流地貌单元的本体应涵盖其形成过程、形态特征、位置关系以及与其他地理要素的交互作用。通过这种方式，可以建立一个结构化的分类体系，使得模型在处理地貌图像时能够更准确地识别和分类不同的地貌单元。此外，知识图谱可以进一步增强本体的应用，通过将本体中的概念与实际数据结合，实现更高效的分类和推理。

### 四、未来方向与技术融合

随着人工智能（AI）技术的不断发展，未来地貌分类的研究将更多地依赖于VLMs、LLMs和KGs的结合。例如，VLMs能够将视觉信息与文本描述相结合，从而提高对地貌单元的识别能力。通过使用文本提示（text prompts）来指导图像分割，可以减少对传统标注数据的依赖，提高模型的灵活性和适应性。此外，LLMs可以用于提取和整理地貌相关的知识，从而为KGs的构建提供支持。

然而，这种技术融合也面临一些挑战。首先，VLMs和LLMs的训练需要大量的高质量数据，尤其是在处理复杂的地貌特征时，数据的多样性和精确性至关重要。其次，KGs的构建需要领域专家的参与，以确保分类的准确性和一致性。因此，未来的研究应致力于开发更高效的本体构建方法，并探索如何将这些本体与现有的遥感技术和AI模型相结合，以实现更精确的地貌分类和分析。

### 五、跨学科合作与标准化建设

本文还强调了跨学科合作的重要性。地貌分类不仅涉及地理学，还与计算机科学、环境科学、生态学等多个领域密切相关。因此，构建一个统一的分类框架需要多学科专家的共同努力。例如，地理学家可以提供分类的理论基础，而计算机科学家则可以开发更高效的分类算法。此外，标准化建设也是推动地貌分类发展的重要因素。通过制定统一的分类标准，可以确保不同研究之间的数据兼容性和可比性。

在实际应用中，构建一个标准化的分类体系需要考虑多个方面。首先，需要确定分类的层级结构，以确保不同地貌单元之间的关系清晰可辨。其次，需要定义每个分类单元的属性和特征，以便模型能够准确地识别和分类。此外，还需要考虑分类的灵活性和可扩展性，以适应不同环境和研究需求。例如，某些地区的地貌可能具有独特的特征，需要在分类体系中加以体现。

### 六、技术局限性与未来展望

尽管当前的技术已经取得了显著进展，但在实际应用中仍然存在一些局限性。例如，VLMs在处理地貌图像时，可能无法准确识别某些复杂或细微的地貌特征。此外，由于遥感数据的多样性和不确定性，模型的泛化能力可能受到限制。因此，未来的研究应致力于改进这些模型，使其能够更好地适应不同的地貌环境。

另一个挑战是数据的获取和标注。在许多地区，尤其是发展中国家，遥感数据的获取可能受到政治或经济因素的限制。此外，标注数据的准确性也直接影响模型的性能。因此，未来的研究需要探索更高效的数据获取和标注方法，以确保模型的训练质量。

总体而言，地貌分类的未来发展方向将依赖于技术的进步和跨学科合作的加强。通过构建统一的本体和知识图谱，结合先进的AI技术，可以实现更精确和自动化地貌识别。然而，这一过程需要长期的努力和投入，包括标准化建设、数据共享以及多学科专家的协作。只有通过这些努力，才能真正推动地貌分类技术的发展，并使其在实际应用中发挥更大的作用。