在最新的遙感技術(shù)、云計(jì)算，以及機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下，遙感技術(shù)的應(yīng)用正在發(fā)揚(yáng)光大。

　　近日，清華大學(xué)研究人員發(fā)布了全球首套中國(guó)30米分辨率逐季節(jié)土地覆蓋和逐年土地利用圖，以及首套中國(guó)30米逐日無(wú)縫遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)集。

　　新成果由清華大學(xué)理學(xué)院院長(zhǎng)、地球系統(tǒng)科學(xué)系主任宮鵬領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)完成。這項(xiàng)工作基于二十年的衛(wèi)星收集數(shù)據(jù)，在亞馬遜云計(jì)算服務(wù)(AWS)協(xié)助下，實(shí)際處理時(shí)間不到三個(gè)月。“不太正規(guī)地說(shuō)，我們是將數(shù)據(jù)放在云計(jì)算系統(tǒng)中‘把玩’，最終完成成果的。”宮鵬稱。

　　遙感技術(shù)于19世紀(jì)問(wèn)世。1839年，人類(lèi)就利用它獲得了第一張照片。1858年法國(guó)人首次乘氣球在巴黎上空進(jìn)行了空中攝影實(shí)驗(yàn)，到1903年發(fā)明了飛機(jī)之后，航空攝影迅速發(fā)展起來(lái)。1957年第一顆人造衛(wèi)星升空時(shí)，人們把遙感裝置裝在了衛(wèi)星上，開(kāi)始出現(xiàn)了從宇宙空間進(jìn)行探測(cè)的方法，從此遙感技術(shù)進(jìn)入了實(shí)用階段，成為一種綜合性的探測(cè)技術(shù)。“遙感觀測(cè)是動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)區(qū)域及全球尺度資源與環(huán)境變化的唯一途徑。”宮鵬說(shuō)。

　　有關(guān)衛(wèi)星遙感應(yīng)用，一則軼事頗為經(jīng)典。在美國(guó)，一家擁有衛(wèi)星遙感技術(shù)的公司，兼并了一家銅礦公司后，利用衛(wèi)星遙感技術(shù)獲得的資料，查清了內(nèi)華達(dá)州礦產(chǎn)分布情況，并發(fā)現(xiàn)價(jià)值數(shù)百億美元的大銅礦，從而加速了這家公司銅礦業(yè)務(wù)擴(kuò)大再生產(chǎn)。

　　衛(wèi)星遙感應(yīng)用如此廣泛，被稱作“天上的眼睛”，它獲取信息量大，能揭示地球表面的特征和結(jié)構(gòu)，無(wú)論是當(dāng)下的疫情研究還是山火預(yù)警，都有其用武之地。迄今為止，隨著對(duì)地觀測(cè)領(lǐng)域進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享從單純的數(shù)據(jù)共享模式轉(zhuǎn)變成以“谷歌地球引擎”（Google Earth Engine）和澳大利亞地球科學(xué)“數(shù)據(jù)立方體”（Data Cube）為代表的新型對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享服務(wù)。

　　兩項(xiàng)服務(wù)均在2011年推出，“谷歌地球引擎”將全球歷史存檔的長(zhǎng)時(shí)間序列的多源遙感數(shù)據(jù)整合在一起，用戶不僅可以免費(fèi)下載數(shù)據(jù)，還能對(duì)大規(guī)模影像進(jìn)行在線分析（如變化檢測(cè)、趨勢(shì)分析等）。“數(shù)據(jù)立方體”基于超算平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)澳大利亞遙感、氣象、地面站點(diǎn)數(shù)據(jù)的一致性數(shù)據(jù)管理。

　　但實(shí)際上，構(gòu)建現(xiàn)有遙感數(shù)據(jù)平臺(tái)的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，需要預(yù)先處理。以谷歌為例，在同一時(shí)間每一張?jiān)夹l(wèi)星圖像（稱為“一景”）邊緣作處理時(shí)，為達(dá)到連續(xù)效果，會(huì)在圖像接邊處進(jìn)行平滑和羽化。雖然看著接邊處過(guò)渡連續(xù)了，但是數(shù)據(jù)與真實(shí)情況不符。此外，還有大氣云層、衛(wèi)星運(yùn)行影響下，產(chǎn)生的誤差畸變、觀測(cè)錯(cuò)誤等，從中識(shí)別需要專業(yè)人員修正。

　　“衛(wèi)星直接獲得的圖片不能拿來(lái)直接使用，因?yàn)樾l(wèi)星圖片不會(huì)是自然連續(xù)的，很可能像100塊的拼圖，少了50塊的效果，但也有可能同樣的拼圖來(lái)了好幾塊。” 宮鵬解釋。

　　當(dāng)前研究的目標(biāo)是構(gòu)建“無(wú)縫數(shù)據(jù)集（Seamless Data Cubes，SDC）”，也就是連續(xù)無(wú)縫地展現(xiàn)特定分辨率下所有地表覆蓋的衛(wèi)星圖譜。如今，宮鵬和他的團(tuán)隊(duì)成員劉涵博士等則把流程自動(dòng)化了，基于AWS集中存儲(chǔ)的公共數(shù)據(jù)集，包括美國(guó)聯(lián)邦地質(zhì)調(diào)查局的陸地衛(wèi)星Landsat數(shù)據(jù)，以及中等分辨率的成像光譜儀MODIS的數(shù)據(jù)等。借助AWS基于云計(jì)算架構(gòu)大規(guī)模的算力，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算框架后，最終將幾百萬(wàn)張高分辨率衛(wèi)星圖像拼接在一起，并構(gòu)建了多維的時(shí)空數(shù)據(jù)立方體。此外，通過(guò)使用時(shí)空數(shù)據(jù)融合重建技術(shù)，完成的圖像沒(méi)有異常值和缺失值（如云、條帶值等），并重現(xiàn)了無(wú)縫的高時(shí)空分辨率遙感圖像。

　　將云計(jì)算引入到遙感科研中的想法堪稱領(lǐng)先。近年來(lái)云計(jì)算在公共部門(mén)和商業(yè)機(jī)構(gòu)中運(yùn)用廣泛，但在國(guó)內(nèi)科研機(jī)構(gòu)中則少有接觸。就國(guó)內(nèi)科學(xué)研究而言，借助大學(xué)自建數(shù)據(jù)中心（IDC）或是超算平臺(tái)是主流做法，但就遙感數(shù)據(jù)而言，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通常以PB（約合1000TB）計(jì)算，無(wú)論是數(shù)據(jù)的傳輸、管理以及分析，在成本和IT架構(gòu)上的瓶頸都非常大。于是宮鵬選擇了AWS，在離AWS 公共數(shù)據(jù)集最近的區(qū)域使用 AWS 算力進(jìn)行分析計(jì)算。

　　在云端分配算力并不復(fù)雜，按照AWS解釋，操作上僅需鼠標(biāo)“數(shù)次點(diǎn)擊”。宮鵬告訴界面新聞，其項(xiàng)目所需算力已經(jīng)用到了AWS在中國(guó)科學(xué)界的應(yīng)用最大極限，相當(dāng)于世界500強(qiáng)超級(jí)計(jì)算機(jī)中前200強(qiáng)的位置。另一方面，涉及到PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸，在基于AWS在全球已有數(shù)據(jù)中心分布的情況下，數(shù)據(jù)的抓取、處理簡(jiǎn)便快速。有了云計(jì)算幫助，光是在數(shù)據(jù)中心上從頭建設(shè)節(jié)省的時(shí)間，就達(dá)到數(shù)年。

　　一些初步的結(jié)論已經(jīng)給出，比如根據(jù)分析，中國(guó)耕地面積未低于18億畝紅線且有較大差距；國(guó)內(nèi)森林面積在增加，顛覆過(guò)往國(guó)際主流看法；以及在生物多樣性熱點(diǎn)地區(qū)和氣候變化上，人類(lèi)活動(dòng)產(chǎn)生了顯著影響等。

　　隨著數(shù)據(jù)集的發(fā)布，宮鵬認(rèn)為，一場(chǎng)中國(guó)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)處理和信息提取的革命已經(jīng)發(fā)生。不僅是遙感專家，即使毫無(wú)遙感專業(yè)知識(shí)的用戶都能快速完成他要做的應(yīng)用。任何人都能上網(wǎng)查閱全球地表覆蓋圖，實(shí)現(xiàn)快速全球制圖。

　　另一方面，基于30米逐日無(wú)縫遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)集和制圖產(chǎn)品，代表著中國(guó)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)處理和信息提取的新范式，可以為農(nóng)林生產(chǎn)、城市建設(shè)、抵御洪澇和山火防范提供重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，促進(jìn)政策設(shè)計(jì)和優(yōu)化、行政執(zhí)法、全球氣候變化模擬和預(yù)測(cè)，以及在生物多樣性、環(huán)境保護(hù)上服務(wù)于聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)等。

　　“遙感監(jiān)測(cè)跨越地理、政治或?qū)W科的界限，改變了人類(lèi)對(duì)地球的認(rèn)知。”宮鵬說(shuō)，借助技術(shù)進(jìn)步，他希望人類(lèi)面對(duì)無(wú)常的大自然時(shí)，仍能夠力有所逮。