知识建模背景与意义：

观测成果数据烟囱化、服务不及时、应用不落地；观测成果数据整合与决策服务困难；观测成果烟囱化、碎片化、巨量化等问题
研究人工智能驱动的领域知识建模与深度共享服务技术，显著提升我国综合观测成果知识化建模和智能化服务能力
构建面向海洋、气象、国土、环境、测绘等领域的知识库和时空知识图谱，形成以精准化获取和个性化主动推送为核心的“数据-知识-服务”深度共享体系

本体建模：

OWL、SWRL

自动检测目标：基于遥感对象解译和学习模型方法
获取模型：领域知识抽象
获取结论信息：知识推理
评价：蒙特卡罗分析法和灵敏性分析法
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