·智能操縱和遙感數(shù)據(jù)的可視化實現(xiàn)采掘業(yè)的制圖和監(jiān)測

　　·遠程的實時監(jiān)測增強決策者與行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者決策的透明性

　　·未來幾年內(nèi)我們將獲取到全球?qū)崟r的高分辨率衛(wèi)星影像

　?。ň幾g／3sNews助理編輯 李夢娜）1980圣海倫火山爆發(fā)，熱氣體和巖漿爆裂持續(xù)穿透巖石和冰蓋，將周邊的原始荒野夷為平地。地質(zhì)學(xué)家John Amos分析爆炸后的衛(wèi)星影像，除了觀察到爆發(fā)區(qū)域的樹木因火山噴發(fā)而出現(xiàn)的毀林現(xiàn)象外，他還發(fā)現(xiàn)一個驚人的現(xiàn)象：由于人為砍伐導(dǎo)致 “林斑”綿延數(shù)英里如同棋盤一般，其范圍遠遠超過爆發(fā)區(qū)域。這也引出了一個驚人事實：人類長久以來的亂砍濫伐導(dǎo)致的森林破壞比一個歷史性的火山事件更為可怕。“我們總是比自然帶來更大的森林破壞，”Amos解釋說，“不僅僅是像我一樣的科學(xué)工作者，更多民眾開始了解人類活動和決策是如何改變我們的地表覆蓋。”

　　1990年前后，John開始為一些石油和天然氣公司做遙感勘探，并于 2001 年決定建立非盈利的SkyTruth公司。SkyTruth公司曾通過分析衛(wèi)星圖像資料，公開質(zhì)疑2010年英國BP石油公司的墨西哥灣漏油率的報告不準(zhǔn)確，也因此而受到矚目。作為環(huán)境遙感應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)軍者，SkyTruth當(dāng)下正在利用免費的衛(wèi)星圖像，如Landsat等，來探究采掘業(yè)的對世界各地的地表景觀帶來的深刻影響。

　　WildTech 與 SkyTruth 創(chuàng)始人John和首席技術(shù)官 Paul 針對“遙感在資源環(huán)境保護中的應(yīng)用”以及公司下一步的研究展開對話。筆者摘錄幾個問題，希望可以引發(fā)大家的思考

　　WildTech：什么觸發(fā)你將衛(wèi)星數(shù)據(jù)用于環(huán)境保護的想法?

　　John：我們不可能讓每個人都體驗到在空中的視角，然而衛(wèi)星圖像和遙感可以為人們提供鳥瞰圖。不僅如此，時間序列的遙感影像還能為人們帶來時間旅行：向他們展示某地幾十年前的樣子，為他們對眼前的地表現(xiàn)象的理解重置一條“基線”。

　　盡管我掌握圖像處理和分析的技能，然而沒有大數(shù)據(jù)的支持，初期SkyTruth的項目都是我一個人完成的一次性的項目。當(dāng)時我收集衛(wèi)星圖像上的一些事件的時間和地點等，然后發(fā)布一些相關(guān)的小故事到我們的blog或是Facebook 頁面。隨后，Paul 的加入為我們帶來一套全新的技能，這使我們能夠處理具有全球性的影響的大數(shù)據(jù)。這項技術(shù)運用于我們與Oceana與google的合作上中。其中的環(huán)境應(yīng)用不僅僅基于影像，還結(jié)合智能操縱與各種地理空間數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)。

　　Paul：當(dāng)我剛知道 SkyTruth 時，最先看到的是一些大數(shù)據(jù)工具的應(yīng)用以及相關(guān)軟件開發(fā)。但我認為SkyTruth真正需要的是實現(xiàn)自動化。雖然我們不能實現(xiàn)自動做出正確的決策，但是我們可以通過影像和一些自動化過程來處理好各項工作。比如我們可以請20 的實習(xí)生來看圖像，當(dāng)他們看到一些有趣的東西，可以拿來給John分析。這是一項很有趣的工作，有次我們利用雷達衛(wèi)星圖像尋找世界各地漏油事故，偶然發(fā)現(xiàn)了一位船員故意操作引發(fā)漏油事件，紐約時報也報道了這起發(fā)生在公海的罪行。這個事件也啟發(fā)我們發(fā)展船只跟蹤技術(shù)，并最終帶來全球捕魚手表這一研發(fā)成果。

　　WildTech：是否能告訴我們更多關(guān)于全球的捕魚手表的細節(jié)。比如該程序是如何啟動的?

　　Paul：這起源于我們在上智利海岸的復(fù)活節(jié)島上開啟的“全球海洋遺產(chǎn)程序”，我們利用該程序成功的實現(xiàn)了船只跟蹤監(jiān)測技術(shù)。于是我們開始思考，既然能在智利實現(xiàn)，為什么不嘗試去做全球? 這只是涉及更多的數(shù)據(jù)，并不是一個更大的問題。全球船只跟蹤數(shù)據(jù)中，我們得到了 25萬艘船只返回的信息，其中 5萬左右來自于漁船。通過處理這些數(shù)據(jù)，我們可以得到捕魚活動發(fā)生的地點。

　　John：通過船只的位置數(shù)據(jù)，人們可以研究其運動模式。這也是全球捕魚手表的技術(shù)核心：根據(jù)漁船運動規(guī)律，提取其時間和地點信息代入我們的算法，從而確定船員是否將齒輪放入海中開展捕魚活動。這簡化了分析師的工作：他們不必通過船只的過境時間來判斷其捕魚是否合法，因為他們僅需要知道漁船何時將齒輪放在水中。這也有利于科學(xué)研究者的工作：想通過捕撈量來推斷生物量的科學(xué)家將不必為無法獲取世界各地漁業(yè)管理的數(shù)據(jù)而擔(dān)憂，因為他們可以使用這些由漁民們自己返回的數(shù)據(jù)。所以說，我們提供了一套衡量捕魚量的有效方法，同時這也是大數(shù)據(jù)運用的一個典例。

　　WildTech：你認為我們會在不久的將來看到更多的像全球捕魚手表這樣的產(chǎn)品嗎?

　　Paul：我們可以看到很多未來的發(fā)展?jié)摿Γ弘S著 Google Skybox、 PlanetLabs 和UrthCast熱成像系統(tǒng)的發(fā)展，以及一些衛(wèi)星影像公司發(fā)射更多的觀測衛(wèi)星，我們很快就能獲取到全球?qū)崟r的高分辨率衛(wèi)星影像。那時數(shù)據(jù)獲取將不會成為阻礙，不像是我在1990 年左右做石油和天然氣勘探時，僅有一些民用衛(wèi)星系統(tǒng)的影像可以使用，并且費用昂貴。盡管美國國家航空航天局的地球觀衛(wèi)星Landsat是對全球的最大貢獻，但當(dāng)時一景的陸地衛(wèi)星圖像成本高達4400 美元。面對如此昂貴的費用，一些基層環(huán)保團體根本無法想象能使用遙感衛(wèi)星成像作為其數(shù)據(jù)支持。幸運的是，現(xiàn)在你可以通過Google earth去訪問所有 400 萬景 Landsat 衛(wèi)星圖像，使用云存儲進行交互，編寫自己的程序來分析你所感興趣、所需要的數(shù)據(jù)信息。有了這些數(shù)據(jù)，你所要做的就是如何挖掘這些數(shù)據(jù)的信息。這也是我們需要面對的問題——如何將這些海量的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化成可以運用環(huán)境保護的可操作數(shù)據(jù)。

　　WildTech：能為我們解釋處理大量的數(shù)據(jù)這一過程是如何在全球捕魚手表上完成的嗎?你們?nèi)绾魏Y選出有用的數(shù)據(jù)?

　　Paul：目前的基本挑戰(zhàn)是：對于多達1000 億的數(shù)據(jù)點，如何實現(xiàn)通過用戶的快捷點擊，得到他們感興趣的10個點。我們目前正在開發(fā)軟件來實現(xiàn)上述過程。要解決任何問題，首先需要了解這個問題。因此在全球捕魚手表開發(fā)中，我們請專家?guī)椭覀兇_定捕魚時間、捕魚邊界等信息。我們使用這些信息并通過編寫軟件工具來獲取數(shù)據(jù)。但是這些信息通常是電子表格、 pdf 或其他一些很難使用格式，并且儲存在一個基于云計算的數(shù)據(jù)庫中。因此需要實現(xiàn)信息可視化，在壓縮數(shù)據(jù)的同時保證用戶仍能訪問到數(shù)據(jù)和一些直觀的內(nèi)容。全球捕魚手表所做的就是把這些數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在地圖上，并且提供可以快速切換到感興趣的位置和時間的查詢工具。

　　John：我們的目標(biāo)就是要向人們展示我們的環(huán)境中發(fā)生了什么以及哪些是我們自身引發(fā)的。在過去，我們制作大量海報以供公眾集會，聽證會和法院訴訟程序使用。但隨著數(shù)字和交互式圖形在 Web 上發(fā)展，我們發(fā)現(xiàn)通過對數(shù)據(jù)完成查找、傳送、 處理和分析，我們可以能提供一份真正有用的科學(xué)數(shù)據(jù)以供感興趣的人們研究和使用。

　　WildTech：如何使用地面數(shù)據(jù)來驗證你們的算法是可靠的?

　　Paul：實際上我們有一大批的學(xué)者正在研究這一問題。我們通和其他已存在的數(shù)據(jù)源對比來驗證我們的數(shù)據(jù)。當(dāng)然這種驗證也面對挑戰(zhàn)，那便是真實的漁業(yè)數(shù)據(jù)難以獲取。即使你去咨詢漁業(yè)管理人員，他們也難以提供準(zhǔn)確可靠的漁業(yè)數(shù)據(jù)。

　　WildTech：如何使得其他環(huán)保者去效仿你們的工作?

　　John：某種程度上，我們的專業(yè)知識和經(jīng)驗讓我們有能力做一些事情。一些普通人或是非專家或許做不到，但是他們可以使用簡單查詢，并可以借助一些有用的工具。在我看來，在非洲中部開始采礦工作前，你做的第一件事最好是連接Google Earth，它可以幫助你更好地認識你所處的環(huán)境。當(dāng)然你也可以同時使用一些別的工具像是TimeLapse，你將可以利用自20世紀(jì)70 年代初以來的 400 萬景陸地衛(wèi)星影像，并可以運行衛(wèi)星圖片動畫顯示40 多年間的變化。我們相信，通過這些視覺效果產(chǎn)品，能鼓勵更多的人積極關(guān)注環(huán)境，推動全世界范圍內(nèi)的環(huán)境保護。

　　WildTech：未來兩到五年內(nèi)會有哪些新的遙感分析結(jié)果，能給我們列舉一些嗎?

　　John：已經(jīng)在發(fā)展的高分辨率衛(wèi)星系統(tǒng)，無疑將把我們代入高分辨率圖像的新時代。在未來幾年內(nèi)我們想要做的事情是：如何實現(xiàn)使用免費的低分辨率影像系統(tǒng)檢測出我們感興趣的事件，然后跳轉(zhuǎn)到高的分辨率影像上進行調(diào)查分析。在情報界中，這一過程叫“信息引爆和線索挖掘”，利用低分辨率偵察系統(tǒng)掃描，然后對檢測出的感興趣區(qū)域進行深入分析。

　　由谷歌和世界資源學(xué)會建造全球森林手表(GFW) 工具就是這項應(yīng)用的很好的體現(xiàn)。GFW能夠提供30 米分辨率的全球地表森林覆蓋圖，并且提供森林采伐警告。這項工具采用美國國家航空航天局較低分辨率的免費衛(wèi)星圖像。因為這些影像的時間周期短，每天可以對同一地區(qū)實現(xiàn)兩次觀測，因而可以檢測出的森林擾動。當(dāng)然，由于分辨率低，其無法確定森林擾動類型，比如究竟是由于閃電引發(fā)的森林火災(zāi)，還是由于非法伐木者的砍伐的導(dǎo)致的。因此我們建立一個系統(tǒng)，使得人們可以自動編程來調(diào)用某個區(qū)域?qū)?yīng)的高分辨率圖像用于進一步分析。比如利用Google Skybox衛(wèi)星提供的1米分辨率的視頻影像，人們可以通過觀察是否有運載木材的車輛經(jīng)過某個站點，來確定是否發(fā)生了非法伐木操作。如果這一調(diào)用高分影像數(shù)據(jù)的過程實現(xiàn)自動化，那么會有越來越多重大的事件由此檢測出來。