基于地理与上下文数据语义融合的冰川远程监测：深度学习与本体技术的集成方法

为解决冰川消融监测中遥感数据异构性难题，研究人员开发了集成深度学习与语义Web技术的智能系统。通过构建SORSOntology本体模型和优化FPN分割网络(平均IoU达68.28%)，实现了多源冰川数据的语义融合与SPARQL查询，为气候变化研究提供了知识驱动的分析平台。

　　

气候变化正以前所未有的速度改变着地球冰川面貌，联合国教科文组织自1972年就开始关注冰川保护问题。然而传统监测方法面临三大挑战：遥感数据格式异构导致整合困难，冰川区域实地勘测危险系数高，现有分析系统缺乏语义推理能力。特别是在喜马拉雅-兴都库什(HKH)地区，冰川消融引发的冰湖溃决洪水(GLOFs)已对下游社区构成严重威胁，亟需发展智能化的远程监测方案。

针对这些挑战，来自中国的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表了一项创新研究。他们开创性地将特征金字塔网络(FPN)与本体技术相结合，构建了名为SORS的冰川监测系统。该系统在HKH区域数据集测试中，将冰川分割的IoU指标提升至68.28%，较基线方法提高10.76个百分点，同时建立了包含370个类的领域本体，支持气象数据与遥感特征的语义推理。

研究主要采用三项关键技术：1）基于FPN的多尺度图像分割架构，利用加权Dice损失函数解决冰川样本不平衡问题；2）融合SOSA/SSN和WeatherOntology构建的SORSOntology，通过Pellet推理机实现20,310条知识推理；3）集成Copernicus气候数据API的Web平台，支持SPARQL语义查询。实验数据来自包含14,190张512×512像素的Landsat7多光谱图像，涵盖15个通道的HKH冰川数据集。

【数据采集与处理】模块验证了FPN模型的优越性，在CleanIce、Debris和Background三类分割中分别达到66.8%、50%和88%的IoU值，显著优于U-Net等对比模型。通过引入NDVI、NDWI等光谱指数和SRTM高程数据，模型有效克服了传统方法对碎屑覆盖冰川(Debris-covered glaciers)识别不足的问题。

【SORSOntology构建】部分展示了本体工程的创新设计：扩展SOSA核心模型增加Spatial、Contextual、Spectral三类观测属性，定义87种天气现象分类规则。知识库经推理后三元组数量从19,276增至20,310，成功实现"Extreme Frost"等概念的自动归类。

【Web平台】章节介绍了支持语义检索的交互系统。用户测试显示，该平台在系统实用性(SYSUSE)维度获得1.66分(7分制)，其中"按坐标检索历史影像"和"气象数据可视化"功能最受好评。平台自动生成的SPARQL查询可同时获取某区域的冰川覆盖率(如CleanIcePercentage)和关联气温(MinTemp)数据。

研究结论部分强调，该工作首次实现了冰川监测领域"像素级分割-语义标注-知识推理"的全链条技术整合。特别是在碎屑冰川识别方面，FPN模型将IoU从基线的37%提升至50%，解决了该亚类样本稀缺导致的识别瓶颈。本体模型的可扩展性使其可迁移至森林砍伐等其它环境监测场景，符合联合国可持续发展目标SDG13(气候行动)的技术需求。

讨论指出当前系统在北极冰川适用性方面存在局限，未来将通过迁移学习优化模型泛化能力。值得注意的是，该研究开创的"深度学习+本体"双驱动框架，为多源异构生态数据的知识发现提供了普适性解决方案，其技术路线已应用于团队后续的精准农业研究项目。