حول الذكاء الزمكاني في كل مكان

  • role: First author第一作者
  • Affiliation:

    State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430072, China

  • Email:drli@whu.edu.cn
  • Introduction:E-mail drli@whu.edu.cn
LI Deren1,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430072, China

    Hubei Luojia Laboratory, Wuhan 430079, China

  • Email:wangmi@whu.edu.cn
  • Introduction:E-mail wangmi@whu.edu.cn
WANG Mi12*,  
  • Affiliation:

    School of Artificial Intelligence, Wuhan University, Wuhan 430072, China

XIAO Jing3,  
  • Affiliation:

    State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430072, China

    Institute for Theoretical Physics, ETH Zurich, Zurich 8039, Switzerland

    Institute of Geodesy and Photogrammetry, ETH Zurich, Zurich 8039, Switzerland

LI Ming145,  
  • Affiliation:

    Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China

DI Kaichang6,  
  • Affiliation:

    State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430072, China

LI Xi1,  
  • Affiliation:

    State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430072, China

LUO Bin1

ملخص

العالم مادي، والمادة متحركة، وميزات الأبعاد الزمنية والمكانية تكشف عن طبيعة عالم المادة المتحركة. مع التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي ووسائل الحصول على البيانات، أصبح من الممكن النمذجة الذكية وتحليل البيانات الزمكانية في نطاق واسع، مما يعزز الاختراق التقني والابتكار العلمي الأعمق، وولدت تخصص جديد - علم الذكاء الزمكاني STI (الذكاء الزمكاني). كتخصص متعدد التخصصات، يسعى علم الذكاء الزمكاني إلى دمج البيانات الزمانية والمكانية مع أساليب الحساب الذكي، مما يفتح أبواباً جديدة لتطبيقات متعددة في مجالات متعددة مثل الفضاء الجوي، والأرض، والبحر، والفضاء العميق، والاقتصاد الاجتماعي، والرعاية الصحية الذكية، مما يعزز من تعقب البيانات، وتحليلها، واتخاذ القرارات، ودعم التحسينات الكاملة من حيث الموارد في المجالات الرئيسية. تستعرض هذه الورقة بشكل أولي تطورات البحث العلمي في علم الأرض، من علم القياسات الكبيرة الذي كان يقوم على المساحة والخرائط، إلى علم المعلومات الجغرافية الذي كان يعتمد على خدمات المعلومات الزمكانية، مروراً بعلم الذكاء الزمكاني الجديد الناشئ، الذي يجسد بشكل كامل قدرة وتطور البشر في قياس وفهم العالم المادي. مع التطبيق الواسع للذكاء الاصطناعي، ننتقل من تحليل البيانات الزمانية الثابتة تدريجياً إلى معالجة البيانات الزمانية الديناميكية واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي، ويرمز هذا التحول إلى تغييرات عميقة في المجتمع: من الصناعة التقليدية التي كانت تعتمد على ميكانيكية وكفاءة اللوجيستية ونقل البيانات إلى عصر المعلومات الذي يتميز بالرقمنة والتوصيل، ثم الانتقال إلى عصر الذكاء الذي يعتمد على الكشف واتخاذ القرارات التلقائي بناءً على البيانات. في هذا السياق، تناقش هذه الورقة بشكل نظامي مفاهيم الذكاء الزمكاني الأساسية وأهداف البحث والنطاق الزمكاني، وتحليل دمجها مع التخصصات ذات الصلة، وتوضح السيناريوهات التطبيقية النموذجية، وتحليل القيمة المحتملة والدلالة من جهتين: البحث العلمي والتطبيق العملي. في عالم معقد ومتغير في السوق اليوم، لا يمثل الذكاء الزمكاني فقط فتح مسار جديد لاكتشاف معرفة أكثر دقة، بل يظهر أيضًا إمكانيات هائلة في تلافي الفجوة بين المعرفة العلمية والتطبيقات الإنتاجية.

مفهوم

علم الذكاء الزمكاني; الذكاء الاصطناعي; قياس الصورة الفوتوغرافية والاستشعار عن بعد; الانتقال التخصصي

References

  1. 1.
    Burke M, Driscoll A, Lobell D B and Ermon S. 2021. Using satellite imagery to understand and promote sustainable development. Science, 371(6535): eabe8628
  2. 2.
    Casagli N, Intrieri E, Tofani V, Gigli G and Raspini F. 2023. Landslide detection, monitoring and prediction with remote-sensing techniques. Nature Reviews Earth & Environment, 4(1): 51-64
  3. 3.
    Cleland-Huang J, Chambers T, Zudaire S, Chowdhury M T, Agrawal A and Vierhauser M. 2024. Human-machine Teaming with Small Unmanned Aerial Systems in a MAPE-K Environment. ACM Trans. Auton. Adapt. Syst., 19(1): 3:1-3:35
  4. 4.
    Di K, Liu S, Liu B, Wan W, Peng M, Wang Y, Gou S, Yue Z, Xin X, Jia M and Niu S. 2019. Chang’e-4 lander localization based on multi-source data. National Remote Sensing Bulletin, 23(1): 181-184
  5. 5.
    Di K, Liu Z, Wan W, Peng M, Liu B, Wang Y, Gou S and Yue Z. 2020. Geospatial technologies for Chang’e-3 and Chang’e-4 lunar rover missions. Geo-spatial Information Science, 23(1): 87-97
  6. 6.
    Gao L, Wang X, Johnson B A, Tian Q, Wang Y, Verrelst J, Mu X and Gu X. 2020. Remote sensing algorithms for estimation of fractional vegetation cover using pure vegetation index values: A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 159: 364-377
  7. 7.
    Han W, Feng R, Wang L and Cheng Y. 2018. A semi-supervised generative framework with deep learning features for high-resolution remote sensing image scene classification. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 145: 23-43
  8. 8.
    Han W, Zhang X, Wang Y, Wang L, Huang X, Li J, Wang S, Chen W, Li X, Feng R, Fan R, Zhang X and Wang Y. 2023. A survey of machine learning and deep learning in remote sensing of geological environment: Challenges, advances, and opportunities. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 202: 87-113
  9. 9.
    Himeur Y, Rimal B, Tiwary A and Amira A. 2022. Using artificial intelligence and data fusion for environmental monitoring: A review and future perspectives. Information Fusion, 86-87: 44-75
  10. 10.
    Holail S, Saleh T, Xiao X, Xiao J, Xia G S, Shao Z, Wang M, Gong J and Li D. 2024. Time-series satellite remote sensing reveals gradually increasing war damage in the Gaza Strip. National Science Review, 11(9): nwae304
  11. 11.
    Hong D, He W, Yokoya N, Yao J, Gao L, Zhang L, Chanussot J and Zhu X. 2021. Interpretable Hyperspectral Artificial Intelligence: When nonconvex modeling meets hyperspectral remote sensing. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 9(2): 52-87
  12. 12.
    Irrgang C, Boers N, Sonnewald M, Barnes E A, Kadow C, Staneva J and Saynisch-Wagner J. 2021. Towards neural Earth system modelling by integrating artificial intelligence in Earth system science. Nature Machine Intelligence, 3(8): 667-674
  13. 13.
    Jan M A, Zakarya M, Khan M, Mastorakis S, Menon V G, Balasubramanian V and Rehman A U. 2021. An AI-enabled lightweight data fusion and load optimization approach for Internet of Things. Future Generation Computer Systems, 122: 40-51
  14. 14.
    Li D, Shen X, Li D and Li S. 2017. On Civil-Military Integrated Space-Based Real-Time Information Service System. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 42(11): 1501-1505
  15. 15.
    Li D, Wang M, Guo H and Jin W. 2024. On China’s earth observation system: mission, vision and application. Geo-spatial Information Science, 0(0): 1-19
  16. 16.
    Li Y, Gao Y, Yang S and Quan Q. 2023. Swarm Robotics Search and Rescue: A Bee-Inspired Swarm Cooperation Approach without Information Exchange//2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 1127-1133[2025-01-02] .
  17. 17.
    Li Z, Chen X, Qi J, Xu C, An J and Chen J. 2023. Accuracy assessment of land cover products in China from 2000 to 2020. Scientific Reports, 13(1): 12936
  18. 18.
    Liu B, Niu S, Xin X, Jia M, Di K, Liu Z, Peng M and Yue Z. 2019. High precision DTM and DOM generating using multi-source orbital data on Chang’E-4 landing site. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-2-W13: 1413-1417
  19. 19.
    Liu Z, Di K, Li J, Xie J, Cui X, Xi L, Wan W, Peng M, Liu B, Wang Y, Gou S, Yue Z, Yu T, Li L, Wang J, Liu C, Xin X, Jia M, Bo Z, Liu J, Wang R, Niu S, Zhang K, You Y, Liu B and Liu J. 2020. Landing site topographic mapping and rover localization for Chang’e-4 mission. Science China Information Sciences, 63(4): 140901
  20. 20.
    Liu Z, Di K, Peng M, Wan W, Liu B, Li L, Yu T, Wang B, Zhou J and Chen H. 2015. High precision landing site mapping and rover localization for Chang’e-3 mission. Science China Physics, Mechanics & Astronomy, 58(1): 1-11
  21. 21.
    Luo C, Feng S, Yang X, Ye Y, Li X, Zhang B, Chen Z and Quan Y. 2022. LWCDnet: A Lightweight Network for Efficient Cloud Detection in Remote Sensing Images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60: 1-16
  22. 22.
    Pan Z, Hu Y and Cao B. 2017. Construction of smooth daily remote sensing time series data: a higher spatiotemporal resolution perspective. Open Geospatial Data, Software and Standards, 2(1): 25
  23. 23.
    Paranjape A A, Chung S J, Kim K and Shim D H. 2018. Robotic Herding of a Flock of Birds Using an Unmanned Aerial Vehicle. IEEE Transactions on Robotics, 34(4): 901-915
  24. 24.
    Qizilbash A A H, Henkel C and Mostaghim S. 2020. Ant Colony Optimization based Multi-Robot Planner for Combined Task Allocation and Path Finding//2020 17th International Conference on Ubiquitous Robots (UR). 487-493[2025-01-02] .
  25. 25.
    Saad F, Burnim J, Carroll C, Patton B, Köster U, Saurous R A and Hoffman M. 2024. Scalable Spatiotemporal Prediction with Bayesian Neural Fields. Nature Communications, 15(1): 7942
  26. 26.
    Shi K, Wu Y, Liu S, Chen Z, Huang C and Cui Y. 2023. Mapping and evaluating global urban entities (2000—2020): A novel perspective to delineate urban entities based on consistent nighttime light data. GIScience & Remote Sensing, 60(1): 2161199
  27. 27.
    Sui H, Liu C, Liu J, Zheng X, Li H, Yu S and Li Q. 2020. Reflection and exploration of rapid remote sensing emergency response for typical natural disasters. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 45(8): 1137-1145
  28. 28.
    Tyson N deGrasse, Liu C and Irion R. 2000. One Universe: At Home in the Cosmos. Washington, D.C
  29. 29.
    Wan W, Liu Z, Di K, Wang B and Zhou J. 2014. A Cross-Site Visual Localization Method for Yutu Rover. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-4: 279-284
  30. 30.
    Wang J, Li J, Wang S, Yu T, Rong Z, He X, You Y, Zou Q, Wan W, Wang Y, Gou S, Liu B, Peng M, Di K, Liu Z, Jia M, Xin X, Chen Y, Cheng X, Feng X, Liu C, Han S and Liu X. 2020. COMPUTER VISION IN THE TELEOPERATION OF THE YUTU-2 ROVER. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, V-3-2020: 595-602
  31. 31.
    Wang M, Guo B, Pi Y, Zhang Z, Xiao J and Dai R. 2024. On-orbit processing technology and verification of Luojia-3 01 satellite. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 53(4): 599
  32. 32.
    Wu S, Yan Y, Du Z, Zhang F and Liu R. 2017. Spatiotemporal Visualization Of Time-Series Satellite-Derived Co2 Flux Data Using Volume Rendering And Gpu-Based Interpolation On A Cloud-Driven Digital Earth. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, IV-4-W2: 77-85
  33. 33.
    Wu W, Li C, Zuo W, Zhang H, Liu J, Wen W, Su Y, Ren X, Yan J, Yu D, Dong G, Wang C, Sun Z, Liu E, Yang J and Ouyang Z. 2019. Lunar farside to be explored by Chang’e-4. Nature Geoscience, 12(4): 222-223
  34. 34.
    Xu Y, Zhang P, Wang L, Li Y, Luo B, Yu Y and Chen R. 2024. Performance evaluation and future prospects of capsule robot localization technology. Geo-spatial Information Science, 0(0): 1-31
  35. 35.
    Yang J, Chen G, Huang J, Ma D, Liu J and Zhu H. 2024. GLE-net: global-local information enhancement for semantic segmentation of remote sensing images. Scientific Reports, 14(1): 25282
  36. 36.
    Yu T, Fei J, Li L and Cheng X. 2019. Study on Path Planning Method of Lunar Rover. Journal of Deep Space Exploration, 6(4): 384-390
  37. 37.
    Zhang X, Jiang Y, Wang L, Han W, Feng R, Fan R and Wang S. 2022. Complex Mountain Road Extraction in High-Resolution Remote Sensing Images via a Light Roadformer and a New Benchmark. Remote Sensing, 14(19): 4729
  38. 38.
    Zhao J, Zhong Y, Hu X, Wei L and Zhang L. 2020. A robust spectral-spatial approach to identifying heterogeneous crops using remote sensing imagery with high spectral and spatial resolutions. Remote Sensing of Environment, 239: 111605
  39. 39.
    Zhong J, Li M, Chen Y, Wei Z, Yang F and Shen H. 2023. A Safer Vision-based Autonomous Planning System for Quadrotor UAVs with Dynamic Obstacle Trajectory Prediction and Its Application with LLMs. arXiv[2025-01-02] .
  40. 40.
    Zhong J, Li M, Gruen A, Gong J, Li D, Li M and Qin J. 2024. Application of Photogrammetric Computer Vision and Deep Learning in High-Resolution Underwater Mapping: A Case Study of Shallow-Water Coral Reefs. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, X-2-2024: 247-254
  41. 41.
    Zhu W, Oğuz S, Heinrich M K, Allwright M, Wahby M, Christensen A L, Garone E and Dorigo M. 2024. Self-organizing nervous systems for robot swarms. Science Robotics, 9(96): eadl5161

قراءة النص الكامل

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website