40年的跨越-中国航天遥感蓬勃发展中的“三大战役”

20世纪70年代末到80年代,中国多家单位大联合、大团结、大协作,开展了腾冲航空遥感试验、天津-渤海湾环境遥感试验和二滩水能开发遥感试验三项遥感科学试验,通过多学科交叉融合,提升了中国对遥感技术应用的认识,培养出一大批遥感科学技术人才和专家,取得了丰硕的科技成果和显著的社会经济效益。这3项试验成功地将遥感综合应用系统性地引入中国,标志着中国多领域遥感应用的起步,被称为中国遥感的"三大战役"。经过40年快速发展、积累酝酿、大胆创新、快速迭代,中国航天遥感应用迈过了几个重要阶段,正向战略性新兴产业方向发展。为顺应科技、经济、社会以及全球化发展战略的需求,中国适时实施了高分辨率对地观测系统重大专项、国家民用空间基础设施中长期发展规划和2030中国综合地球观测系统,进一步推进中国航天遥感应用从追赶国外先进技术到强化自主创新的转变,进入规模化、产业化和商业化发展阶段,可谓之为新"三大战役"。结合中国"一带一路"战略的大背景,通过新三大战役的实施,必将深化"走出去"战略,拓展全球服务能力,提升国际竞争力,向新的历史发展高度迈进。     

中国对地观测20年科技进步和发展

2000年以来,中国对地观测领域在国家科技计划的支持下,积累了系列关键技术和核心成果。以此为重要引领,支撑形成了气象、海洋、陆地业务化遥感卫星系列和多类别遥感科学实验卫星系列,建立了较为完善的卫星遥感和灵活多样的航空遥感数据获取体系。同时,构建了数据获取、处理和产品服务体系和面向不同需要的应用系统,较大程度上满足主要行业常态化和应急应用需求。特别是国家高技术研究发展计划(863计划)地球观测与导航领域的设立和国家重大科技专项"高分辨率对地观测系统"的实施,系统加强了中国综合对地观测技术和能力。在此基础上通过多边和双边合作,中国对地观测领域在国际上取得了参与全球对地观测进程的主导地位,发展巩固了中欧和中美等重要国际合作渠道。科技人才队伍日益壮大,产学研合作推动遥感科技成果商业化培育环境不断完善,多元化商业遥感卫星初见规模,多类别遥感产品蓬勃发展,涌现出一批代表性企业。面向未来,空天地一体化观测能力、定量化信息获取技术和智能化观测等方面将会得到进一步发展,遥感大数据管理技术和共享服务机制等也将会有新的突破。     

高分辨率对地观测学术年会简介

<正>高分辨率对地观测系统利用天基、临近空间和航空平台的多种观测手段,实现对陆地、海洋、大气等各类对地观测信息的获取,其数据广泛应用于农业、林业、水利、国土、气象以及国家安全等众多领域。高分辨率对地观测系统重大专项(以下简称高分专项)是《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020年)》中部署的16个重大专项之一,用于发展我国高分对地观测技术,构建我国高分对地观测体系,掌握高分对地观测信息自主     

高分遥感共性产品生成和真实性检验技术体系

随着高分辨率对地观测系统重大专项的成功实施，GF-1—GF-7七型卫星共19种主要载荷发射升空，形成了中国遥感卫星多谱段、多模式的观测能力，可为各种科研和行业遥感应用提供源源不断的高空间、高时间和高光谱分辨率的高质量遥感数据。如何打通高分卫星遥感数据到信息的转换链，降低高分卫星数据应用门槛、提升高分卫星应用服务成效已成为急需破解的迫切问题。遥感定量产品的误差来源包括传感器成像、几何与辐射定标、数据预处理、定量反演与产品检验等各个环节，提高定量遥感产品精度是一个复杂的系统工程，各行业应用部门和多领域用户难以独立完成全流程数据处理、产品生产和检验。本文在分析高分卫星遥感产品体系的基础上，针对多用户共同需求，梳理了7大类共45种共性定量遥感产品；从全链条误差溯源和质量检验需要出发，提出了高分遥感共性产品生成和检验的技术体系，分析了算法测评—算法优化—产品生产—真实性检验等环节面临的关键技术；进而提出了高分遥感共性产品真实性检验平台与产品定型分系统的初步设计方案，并介绍了系统研发的最新进展；最后对高分共性产品应用前景进行了展望，构建高分遥感共性产品生成与真实性检验技术体系，对于保障高分卫星遥感...     

面向应用的航天遥感科学论证研究

为适应中国民用航天遥感从科学试验向业务服务模式转变,更好地探索、了解与解决应用需求与航天遥感系统对接等方面遇到的技术问题,促进航天遥感统筹协调可持续发展,中国适时于2004年成立了国家航天局航天遥感论证中心。10余年来,论证中心以航天遥感系统为研究对象,系统开展了面向应用的航天遥感科学论证概念、理论方法、技术工程与应用研究。本文是论证中心团队长期从事航天遥感科学论证研究与实践的系统总结,介绍了遥感论证初步认知、遥感论证关注问题、遥感论证理论体系与模型方法集、遥感论证能力建设及遥感论证实践等方面内容,给出了遥感论证定义并详细分析了研究范围和内容,提出了由知识维、进程维和逻辑维所组成的遥感论证作用域3维空间结构,指出社会发展加快和信息化水平提高,带动整个航天遥感数据信息链向更大规模、更短响应时间周期、更综合数据集成、更高数据质量、更加智能化方向发展,航天遥感系统将进入新的"智慧遥感"发展阶段。得益于十余年来中国民用航天快速发展,我们经历了风云三号新型载荷校飞、多角度多光谱偏振遥感器论证、环境星应用工程论证等实践,取得了多方面理论方法的突破,并应用到2030民用航天发展规划、高分辨率对地观测系统、国家自然灾害空间信息基础设施、国家民用空间基础设施中长期发展、2030中国综合地球观测系统规划等论证当中。经过不断实践,快速迭代,形成了遥感论证理论体系及相应的十大模型方法,包括遥感信息流模型、遥感信息特征模型、遥感信息应用模型、遥感信息量分析模型、遥感数据工程模型、航天遥感系统结构模型、航天遥感系统状态描述模型、航天遥感系统质量模型、航天遥感系统发展动力模型及能力体系模型。这些模型方法全面反映了航天遥感系统特征、结构、状态、发展动力、条件等,可广泛用于对航天遥感系统进行顶层设计、规划、考察、分析、评价、预测,并开展实践探索。     

高分遥感共性产品算法测评与真实性检验技术体系及应用实例

随着中国高分辨率对地观测系统的发展，已经形成了高分标准产品、共性产品和专题产品多层应用服务体系，其中高分共性产品是衔接高分标准产品和专题产品间的桥梁。然而高分共性产品由算法发展而来，不可避免存在着误差，为后续遥感应用带来较大的不确定性。因此，论文提出了高分共性产品算法需测评，高分共性产品需真实性检验的高分共性产品生产过程中的两端质量保障方法体系。论文阐明了算法测评与真实性检验的内涵，以及算法测评和真实性检验方法体系，介绍了高分专项开展的高分共性产品真实性检验与算法测评系统平台，并以地表反照率高分共性产品算法测评为例，展示了算法测评的可行性。论文研究成果可为中国高分共性产品真实性检验和算法测评工作的开展提供重要支持。     

中国高分辨率对地观测系统重大专项建设进展

中国从"十一五"末实施高分辨率对地观测系统重大专项,全面建设具备高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率和高精度观测能力的自主、先进的对地观测体系,加强和完善相关基础设施,构建稳定的运行系统,并积极满足中国资源环境、农业、防灾减灾等方面的重大战略需求,着力强化各行业和区域应用能力,促进高分辨率对地观测数据广泛应用,推动中国空间信息产业快速发展,为中国从航天大国迈向航天强国,有效适应经济发展新常态促进信息消费、扩大内需提供有力支撑。     

中国海洋卫星及应用进展

中国十分重视海洋遥感及其监测技术的发展,初步形成了具有优势互补的海洋遥感观测体系,并发挥了显著的经济和社会效益。其中,海洋一号(HY-1A/B)卫星已经广泛应用于中国海温预报业务系统、冬季海冰业务监测、夏季赤潮和绿潮监测、海岸带动态变化监测、近岸海水水质监测和渔业遥感监测等方面。海洋二号(HY-2A)卫星不仅填补了中国海洋动力环境卫星遥感的空白,也是目前国际上唯一在轨运行的集主被动微波遥感器于一身的综合型海洋动力环境卫星,具备同时获取风场、有效波高、海面高度和海面温度的能力。通过卫星获得的数据提高了中国海洋环境监测与灾害性海况预报的水平,为国民经济建设和国防建设、海洋科学研究、全球变化研究等提供了可靠的遥感数据,同时还在国际对地观测体系中发挥了重要作用,受到国内外用户的高度认可。海洋一号和海洋二号卫星系列为中国建立完善的海洋环境立体监测体系奠定了坚实基础。根据国家发展和"一带一路"建设的实施,在加快建设海洋强国、维护海洋权益和加快发展海洋经济的进程中对海洋遥感的发展也进一步提出了更高的要求和更紧迫的需求。为此,紧紧围绕国家海洋强国战略需求,在《国家民用空间基础设施中长期发展规划(2015年—2025年)》中专门规划了海洋观测卫星系列,服务于中国的海洋资源开发、环境保护、防灾减灾、权益维护、海域使用管理、海岛海岸带调查和极地大洋考察等方面,同时兼顾陆地和大气观测领域的需求。在充分继承已有HY-1A/B、HY-2A、高分三号(GF-3)和中法海洋卫星(CFOSAT)成功研制经验和应用成果的基础上,发展多种光学和微波遥感技术,建设新一代的海洋水色卫星和海洋动力环境卫星,具备卫星组网观测能力;发展海洋监视监测卫星,构建优势互补的海洋卫星综合观测体系。通过空间基础设施的建设,海洋遥感卫星必将在建设海洋强国的进程中发挥出重要作用。     

中国林业遥感发展历程

根据林业遥感科研项目成果和行业应用表现出的阶段性特点,将中国林业遥感发展历程划分为3个阶段： 1951年—1980年为以航空遥感像片为主的目视解译应用阶段,建立了航空摄影和地面综合调查相结合的森林调查技术体系;1981年—2000年为卫星遥感开拓创新阶段,首次研发了针对森林资源调查的卫星遥感数字图像处理系统,在可再生资源遥感调查、遥感系列制图、生态效益评价等关键技术领域均取得了重大突破,并将应用领域扩展到湿地资源、荒漠化和沙化土地、林业灾害等遥感调查、监测领域;2001年—2020年为定量遥感发展与综合应用服务平台形成阶段,通过深入开展林业遥感应用基础理论和定量遥感技术与方法研究,促进了定量遥感技术的快速发展和林业综合监测技术体系的形成,并构建了林业遥感综合应用服务平台;最后就林草部门在新时期所面对的新要求、新任务,给出了未来林草遥感科研和应用发展建议。     

地球空间信息技术协同创新中心

<正>2012年,面向地球空间信息战略性新兴产业发展需求,武汉大学牵头,联合中国航天科技集团、清华大学、北京航空航天大学等单位,正式组建了地球空间信息技术协同创新中心。该中心以"高分"、"二代导航"重大科技专项为基础,整合国内外优势力量,通过协同创新,将我国地球空间信息技术提升至国际一流水平,持续推动我国地球空间信息产业的发展。两年来,围绕地球空间信息技术的前沿基础理论、"高分"与"二代导航"关键技术以及高新技术产业化推动三方面核心任务,开展了卓有成效的协同工作,在资源三号和"高分"遥感卫星数据高精度处理、北斗地     

Progress and challenges in the architecture and service pattern of Earth Observation Sensor Web for Digital Earth

The Earth Observation (EO) Web is the data acquisition and processing network for digital Earth. The EO Web including Data Web and Sensor Web has become one of the most important aspects of the Digital Earth 2020. This paper summarised the history of the development and status quo of the major types of EO data web service systems, including architecture, service pattern and standards. The concepts, development and implementation of the EO Sensor Web were reviewed. Furthermore, we analysed the requirements on the architecture of the next-generation EO Sensor Web system, namely Spaceborne-Airborne-Ground integrated Intelligent EO Sensor Web system, and highlighted the virtualization, intelligent, pervasive and active development tendency of such system.     

农业遥感研究应用进展与展望

得益于中国自主遥感卫星、无人机遥感和物联网等技术的发展,中国农业遥感研究与应用在过去20年取得了显著进步,中国农业遥感信息获取呈现出天地网一体化的趋势;农业定量遥感在关键参数遥感反演技术方法与应用方面取得进展;作物面积、长势、产量、灾害遥感监测的理论与技术方法取得突破,农业遥感技术应用领域不断拓展。本文从农业遥感信息获取、农业定量遥感、农业灾害遥感、作物遥感识别与制图、作物长势遥感监测与产量预测、农业土地资源遥感等方面对中国农业遥感科研与应用进行了总结综述。     

中国对全球地球观测系统的贡献

进一步认识地球、关注地球发展规律, 保护人类共同家园已成为世界各国政府的共识。共同发展地球观测技术, 提高对地观测能力成为新世纪世界各国的共同要求。2003年发起, 2005年由欧盟组织的地球观测部长级峰会上通过了全球综合地球观测系统(Global Earth Observation System of Systems, GEOSS)十年执行计划, 构成了世界范围内地球观测领域国际科技合作的主流。中国地球观测领域呈现出快速发展的趋势, 并提出了该领域的全球性发展战略, 预示着中国将在国际地球观测领域发挥越来越重要的作用。文章介绍了中国地球观测领域发展现状和趋势, 在分析中国参与全球地球观测领域国际合作现状及目前存在问题的基础上, 提出进一步促进中国参与该领域国际合作, 为中国乃至国际社会发展做出重要贡献的建议。     

EARTH RESOURCE OBSERVATION AND ENVIRONMENTAL PROTECTION

A senior Russian remote sensing specialist describes plans for the development of the Earth Observation System (EOS), providing interesting insights into Russian interest and expertise in satellite-based global monitoring of the environment. The system of scientific instrumentation developed for earth resource monitoring satellites and stages in the implementation of an observation program system are described. Changes in the implementation of the program, reflecting new priorities brought about by budgetary constraints, also are considered.     

Development,application, and prospects for Chinese land observation satellites

The launching of CBERS-01 (China Brazil Earth Resource Satellite) in 1999, China’s first land observation satellite, signifies an unprecedented milestone in Chinese satellite remote sensing history. Since then, a large number of applications have been developed that drew upon solely CBERS-01 and other Chinese land observation satellites. The application development evolves from one satellite to multiple satellites, from one series of satellites to multiple series, from scientific research to industrial applications. Six aspects of the Chinese land observation satellite program are discussed in this paper: development status, data sharing and distribution, satellite calibration, industrial data applications, future prospects, and conclusion.     

遥感与中国可持续发展:机遇和挑战

中国要实现可持续发展,必须积极应对资源短缺、环境恶化、海洋开发和气候变化等一系列重大资源环境问题;随着全球经济发展一体化进程加快,中国必须以全球视角研究和解决面临的资源环境问题。遥感在地球科学、环境科学、资源科学与全球变化研究中具有宏观动态的优点,是不可替代的全球观测手段,是实施可持续发展战略的基础性技术支撑。本文回顾了遥感科学技术进步的历程,总结了国际上围绕可持续发展所开展的全球遥感科学计划,分析了中国遥感现状和服务于可持续发展的前景,并结合国际上地球综合观测系统的发展态势,提出了中国遥感科学技术发展面临的挑战和机遇,进一步阐述了遥感发展面临的建立地球综合观测系统之系统、高精度遥感模型与参数反演、遥感产品真实性检验与遥感性能判据及测试系统、遥感数据与地球系统模式同化、遥感大数据与主动服务等前沿科学与技术问题。最后指出遥感要更好地服务于社会可持续发展,服务于国家的全球战略,服务于国民经济建设;必须创新遥感应用服务模式,加快遥感产业化和商业化进程;建议推进卫星观测系统的商业化,加快无人机遥感发展,促进遥感应用市场化。     

基于深度学习的高分辨率遥感影像光伏用地提取

近年来我国光伏产业发展迅猛,随之也产生了诸多用地问题,通过遥感技术提取光伏用地,监测光伏用地分布与用地状况,对于光伏产业健康发展具有重要意义。本文提出一套基于深度学习方法的高分辨率遥感影像光伏用地自动提取方法,该方法利用GF-1等卫星影像和Google Earth影像构建光伏用地样本,基于ResNeSt-50作为骨干网络的DeepLab V3+模型实现深度学习语义分割算法,并结合计算机图形学方法对深度学习结果进行后处理,实现了面向高分辨率遥感影像较通用的且高精度的光伏用地自动提取。该方法的深度学习模型验证精度mIoU值达0.899 2,提取结果具有良好的边缘精度且具有广泛的适用性,支持GF-1、ZY-3、GF-6、GF-2和Google Earth等影像。