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基于人工智能的地球物理参数反演范式理论及判定条件
被引量：
3
1
作者
毛克彪
张晨阳
+13 位作者
施建成
王旭明
郭中华
李春树
董立新
吴门新
孙瑞静
武胜利
姬大彬
蒋玲梅
赵天杰
邱玉宝
杜永明
徐同仁
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2023年第2期161-171,共11页
[目的/意义]人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术已在学术和工程应用领域掀起了研究高潮,在地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分AI技术在地学和农学的应用还是“黑箱”,没有物理意义或...
[目的/意义]人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术已在学术和工程应用领域掀起了研究高潮,在地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分AI技术在地学和农学的应用还是“黑箱”,没有物理意义或缺乏可解释性及通用性。为了促进AI在地学和农学的应用和培养交叉学科的人才,本研究提出基于AI耦合物理和统计方法的地球物理参数反演范式理论。[方法]首先基于物理能量平衡方程进行物理逻辑推理,从理论上构造反演方程组,然后基于物理推导构建泛化的统计方法。通过物理模型模拟获得物理方法的代表性解以及利用多源数据获得统计方法代表性的解作为深度学习的训练和测试数据库,最后利用深度学习进行优化求解。[结果和讨论]判定形成具有通用性和物理可解释的范式条件包括:(1)输入与输出变量(参数)之间必须存在因果关系;(2)输入和输出变量(参数)之间理论上可以构建闭合的方程组(未知数个数少于或等于方程组个数),也就是说输出参数可以被输入参数唯一确定。如果输入参数(变量)和输出参数(变量)之间存在很强的因果关系,则可以直接使用深度学习进行反演。如果输入参数和输出参数之间存在弱相关性,则需要添加先验知识来提高输出参数的反演精度。此外,本研究以农业气象遥感中的关键参数地表温度、发射率、近地表空气温度和大气水汽含量联合反演作为案例对理论进行了证明,分析结果表明本理论是可行的,并且可以辅助优化设计卫星传感器波段组合。[结论]本理论和判定条件的提出在地球物理参数反演史上具有里程碑意义。
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关键词
人工智能
深度学习
反演范式
物理逻辑推导
可解释
农业气象遥感
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职称材料
基于大数据的遥感参数人工智能反演范式理论形成与工程技术实现
被引量：
4
2
作者
毛克彪
袁紫晋
+4 位作者
施建成
武胜利
胡德勇
车进
董立新
《农业大数据学报》
2023年第4期1-12,共12页
为了解决人工智能(Artificial Intelligence)应用在地球物理参数反演中的“黑箱”问题,使得人工智能应用具有物理意义和可解释性及普适性,深度学习耦合物理方法和统计方法的理论和技术在各学科领域正在陆续展开。本研究通过梳理作者20...
为了解决人工智能(Artificial Intelligence)应用在地球物理参数反演中的“黑箱”问题,使得人工智能应用具有物理意义和可解释性及普适性,深度学习耦合物理方法和统计方法的理论和技术在各学科领域正在陆续展开。本研究通过梳理作者20余年的相关研究,在前面归纳和演绎得到人工智能地球物理参数反演范式理论和判定条件基础上,分别给出了遥感参数人工智能反演范式和判定条件。目前大家研究普遍遇到一个问题,很多人工智能参数反演理论模拟数据反演精度非常高,但实际应用反演精度不理想,因此深度学习如何耦合物理方法和统计方法成为当前亟须解决的工程与技术难题。我们以被动微波土壤水分和地表温度反演为例进行阐述,分析表明物理模型本身的精度还要很大的提升空间或者模拟数据只代表现实情况中的少部分情况。因此只利用物理模型模拟数据直接进行反演还存在很大的局限,必须补充大量高精度的多源统计观测数据。同时可以通过利用模拟数据对深度学习训练和用实际数据检验物理模型的误差。统计方法是人类最直观的描述,物理方法是对统计方法的归纳演绎总结,但真实世界的信息或能量传输是按量子形式传递,物理模型只是当前人们认识世界的最高形式,大部分模型并没有刻画好真实信息流。深度学习中的不同神经元更适合描述和表达量子信息的传输方式,以微积分量子能量信息流认识真实世界需要提高人类的思维认知方式,这才是最高模式。如何采集满足真实情况(量子信息或能量传输)的数据显得非常重要,当前可以充分利用物理逻辑推理构建物理方法和统计方法,并在范式理论和判定条件框架指导下利用大数据思维模式提高地球物理参数反演精度。通过物理逻辑推理证明输入变量能唯一确定输出变量是形成具有物理意义和可解释及通用的反演或分类或预测范式的基本条件,从量子信息(能量)传输真实角度控制采集数据质量是地球物理参数高精度反演工程与技术实现的关键,提高微积分量子信息流思维认知和甄辨物理模型的局限对实现人工智能高精度反演具有里程碑意义。
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关键词
人工智能
深度学习
反演范式
物理逻辑推理
大数据
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职称材料
题名
基于人工智能的地球物理参数反演范式理论及判定条件
被引量：
3
1
作者
毛克彪
张晨阳
施建成
王旭明
郭中华
李春树
董立新
吴门新
孙瑞静
武胜利
姬大彬
蒋玲梅
赵天杰
邱玉宝
杜永明
徐同仁
机构
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室
宁夏大学物理与电子电气工程学院
中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室
北京大学环境科学与工程学院
中国科学院国家空间科学中心
国家卫星气象中心
国家气象中心
北京师范大学地理科学部
出处
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2023年第2期161-171,共11页
基金
风云卫星应用先行计划(FY-APP-2022.0205)
第二次青藏高原综合科学考察研究(2019QZKK0206XX-02)
遥感科学国家重点实验室开放基金(OFSLRSS202201)。
文摘
[目的/意义]人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术已在学术和工程应用领域掀起了研究高潮,在地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分AI技术在地学和农学的应用还是“黑箱”,没有物理意义或缺乏可解释性及通用性。为了促进AI在地学和农学的应用和培养交叉学科的人才,本研究提出基于AI耦合物理和统计方法的地球物理参数反演范式理论。[方法]首先基于物理能量平衡方程进行物理逻辑推理,从理论上构造反演方程组,然后基于物理推导构建泛化的统计方法。通过物理模型模拟获得物理方法的代表性解以及利用多源数据获得统计方法代表性的解作为深度学习的训练和测试数据库,最后利用深度学习进行优化求解。[结果和讨论]判定形成具有通用性和物理可解释的范式条件包括:(1)输入与输出变量(参数)之间必须存在因果关系;(2)输入和输出变量(参数)之间理论上可以构建闭合的方程组(未知数个数少于或等于方程组个数),也就是说输出参数可以被输入参数唯一确定。如果输入参数(变量)和输出参数(变量)之间存在很强的因果关系,则可以直接使用深度学习进行反演。如果输入参数和输出参数之间存在弱相关性,则需要添加先验知识来提高输出参数的反演精度。此外,本研究以农业气象遥感中的关键参数地表温度、发射率、近地表空气温度和大气水汽含量联合反演作为案例对理论进行了证明,分析结果表明本理论是可行的,并且可以辅助优化设计卫星传感器波段组合。[结论]本理论和判定条件的提出在地球物理参数反演史上具有里程碑意义。
关键词
人工智能
深度学习
反演范式
物理逻辑推导
可解释
农业气象遥感
Keywords
artificial intelligence
deep learning
retrieval paradigm
physical logic derivation
explainable
agrometeorological remote sensing
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
P313.3 [天文地球—固体地球物理学]
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职称材料
题名
基于大数据的遥感参数人工智能反演范式理论形成与工程技术实现
被引量：
4
2
作者
毛克彪
袁紫晋
施建成
武胜利
胡德勇
车进
董立新
机构
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
宁夏大学电子与电气工程学院
中国科学院空天信息创新研究院
中国科学院国家空间科学中心
国家卫星气象中心
首都师范大学资源环境与旅游学院
出处
《农业大数据学报》
2023年第4期1-12,共12页
基金
国家重点研发计划项目“全球粮食和病虫害监测与预警(2023YFB3906202)”。
文摘
为了解决人工智能(Artificial Intelligence)应用在地球物理参数反演中的“黑箱”问题,使得人工智能应用具有物理意义和可解释性及普适性,深度学习耦合物理方法和统计方法的理论和技术在各学科领域正在陆续展开。本研究通过梳理作者20余年的相关研究,在前面归纳和演绎得到人工智能地球物理参数反演范式理论和判定条件基础上,分别给出了遥感参数人工智能反演范式和判定条件。目前大家研究普遍遇到一个问题,很多人工智能参数反演理论模拟数据反演精度非常高,但实际应用反演精度不理想,因此深度学习如何耦合物理方法和统计方法成为当前亟须解决的工程与技术难题。我们以被动微波土壤水分和地表温度反演为例进行阐述,分析表明物理模型本身的精度还要很大的提升空间或者模拟数据只代表现实情况中的少部分情况。因此只利用物理模型模拟数据直接进行反演还存在很大的局限,必须补充大量高精度的多源统计观测数据。同时可以通过利用模拟数据对深度学习训练和用实际数据检验物理模型的误差。统计方法是人类最直观的描述,物理方法是对统计方法的归纳演绎总结,但真实世界的信息或能量传输是按量子形式传递,物理模型只是当前人们认识世界的最高形式,大部分模型并没有刻画好真实信息流。深度学习中的不同神经元更适合描述和表达量子信息的传输方式,以微积分量子能量信息流认识真实世界需要提高人类的思维认知方式,这才是最高模式。如何采集满足真实情况(量子信息或能量传输)的数据显得非常重要,当前可以充分利用物理逻辑推理构建物理方法和统计方法,并在范式理论和判定条件框架指导下利用大数据思维模式提高地球物理参数反演精度。通过物理逻辑推理证明输入变量能唯一确定输出变量是形成具有物理意义和可解释及通用的反演或分类或预测范式的基本条件,从量子信息(能量)传输真实角度控制采集数据质量是地球物理参数高精度反演工程与技术实现的关键,提高微积分量子信息流思维认知和甄辨物理模型的局限对实现人工智能高精度反演具有里程碑意义。
关键词
人工智能
深度学习
反演范式
物理逻辑推理
大数据
Keywords
artificial intelligence
deep learning
retrieval paradigm
physical logic derivation
big data
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工智能的地球物理参数反演范式理论及判定条件
毛克彪
张晨阳
施建成
王旭明
郭中华
李春树
董立新
吴门新
孙瑞静
武胜利
姬大彬
蒋玲梅
赵天杰
邱玉宝
杜永明
徐同仁
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2023
3
在线阅读
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职称材料
2
基于大数据的遥感参数人工智能反演范式理论形成与工程技术实现
毛克彪
袁紫晋
施建成
武胜利
胡德勇
车进
董立新
《农业大数据学报》
2023
4
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