遥感云计算平台发展及地球科学应用

人类已有半个多世纪的全球历史遥感数据积累,这些不断涌现的海量遥感数据形成的遥感大数据为地球科学研究提供了丰富的数据支持;对遥感大数据快速处理、分析和挖掘是一个新的挑战。遥感云计算平台的出现为遥感大数据挖掘提供了前所未有的机遇,并彻底改变了传统遥感数据处理和分析的模式,使得全球尺度的长时间序列快速分析和应用成为可能。本文系统梳理了国内外遥感云计算平台发展现状,归纳了截止目前遥感云计算平台在地球科学领域应用的主要方向。在此基础上讨论了目前遥感云计算平台的局限性,并展望了未来需要解决的关键技术和核心问题,提出了中国遥感云计算平台发展的建议。随着人类对地球的认识需求提升,遥感云计算平台将会在地学研究中发挥更大的作用,服务于地学知识的深入及人类社会可持续发展。     

遥感云计算平台相关文献计量可视化分析

在遥感大数据时代背景下,遥感云计算平台的出现改变了遥感数据处理和分析的传统模式,极大地提高了运算效率,使得全球尺度的快速分析成为可能.国内外已有众多学者利用遥感云计算平台开展研究,然而相对缺乏对遥感云计算平台发展和应用的客观性综述.本文基于Web of Science (WoS)和中国知网CNKI(China Nati...     

陆地卫星遥感监测体系及应用前景

我国陆地卫星的快速发展和人工智能等高新技术的广泛应用为重构卫星遥感监测体系奠定了重要基础。针对我国自然资源保护、国土空间规划实施监督、生态修复及全球变化研究等对土地利用、土地覆盖及其相关地表参数指标动态变化信息的需求,基于当前我国陆地卫星观测能力,设计了全球宏观尺度监测及我国陆域范围季度监测、重点区域月度监测及应急事件即时响应的卫星遥感监测体系框架;针对自然资源卫星遥感监测需求,充分运用大数据、人工智能、云计算等高新技术,本文提出了基于工作流的监测生产线智能流转与可插拔模块调度控制、遥感影像样本知识库构建、复杂场景自然资源变化自动提取、自然资源特定目标自动提取和自然资源变化图斑全生命周期管理等技术解决方案,构建了遥感监测业务化应用技术流程,实现了我国陆域范围自然资源全要素季度监测、重点区域高频次精准监测、特定目标即时监测能力,并在自然资源执法督察和地表水变化等监测中得到应用。     

地理时空大数据管理与应用云平台建设

针对当前国内地理时空大数据生产管理与应用面临的数据存储组织难、数据吞吐处理难、数据集成应用难和数据生产全过程管理难等问题,同时从地理实体产生消亡全过程管理与地理数据生产服务全过程管理两个角度出发,研究了地理时空大数据全生命周期管理与应用的相关方法;并基于云计算、GIS及SOA等技术,构建了智能高效的云GIS管理平台,实现了地理时空大数据全生命周期的高效管理与智能应用。     

时空遥感云计算平台PIE-Engine Studio的研究与应用

随着遥感大数据时代的到来,为快速处理和分析海量遥感数据,国内外涌现了众多遥感云计算平台,使得全球尺度、长时间序列遥感数据的快速分析和应用成为可能。本文在分析国内外遥感云计算平台现状的基础上,针对大数据时代国内缺少功能完备的遥感云计算平台,且国外遥感云计算平台对国产卫星数据支持不足等问题,基于容器云技术,构建了包含国产卫星数据且集数据、算力和技术于一体的时空遥感云计算平台PIE（Pixel Information Expert）-Engine Studio,实现了脚本驱动的遥感数据的按需获取以及海量数据的快速处理。采用Landsat 8数据,以生长季植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）的计算为例,对比了本平台与GEE（Google Earth Engine）的数据处理能力。结果表明,由于计算资源的限制,本平台的计算和导出时间均比GEE稍长,但计算结果的空间分布一致,其中近68%的值均分布在（0.48,0.77）,且二者差值的95.33%集中在（-0.13,0.13）,结果较为可信。因此,本文构建的基于共享、开放的中国自主遥感云计算平台PIE-Engine Studio,可为地球科学领域的研究提供数据和算力支持,将有助于推进中国遥感云计算平台的发展进程,推动国产卫星数据在云计算平台上的应用。     

城市典型要素遥感智能监测与模拟推演关键技术EI北大核心CSCD

城市典型要素遥感智能监测与模拟推演的理论、方法与应用,对于国土空间规划与管理,城市规划与综合治理,区域决策与管理等均具有关键支撑作用。针对覆盖要素和驱动要素复杂非线性,本文研发了协同多源遥感数据的智能识别方法,实现了精细化高可信覆盖要素分类;协同遥感、POI兴趣点和时空大数据等多源数据,有效探测和识别了要素变动的驱动力。在此基础上,开展了空间演变机理挖掘、空间统计建模、启发式智能建模,并应用于土地利用、城市扩张、生态演变、碳储量等。同时,研发了聚焦城市生长推演的UrbanCA平台以及聚焦多类土地利用变化推演的Futureland平台,集成了自主研发的模拟推演系列方法并以长三角为主要区域进行了验证。     

遥感大数据智能解译的地理学认知模型与方法

随着遥感数据和计算机算力的爆炸式增长、智能分析算法瓶颈的突破,亟须提升与之相匹配的遥感大数据处理与分析能力。针对复杂场景下遥感大数据智能处理与地理学认知耦合关联和交叉融合的关键问题,本文分析了遥感大数据与地理科学各自的特点与相互关系,提出了多模态知识融合关联的深度网络构建和面向地理制图的遥感智能解译思路,建立了遥感大数据智能处理与应用体系框架;面向技术发展和行业应用,本文提出了分别建设通用高分辨率遥感智能处理系统和智能精准应用平台的总体路线,以期推动遥感智能解译技术创新和工程化应用的全面发展。     

新一代人工智能驱动的陆地观测卫星遥感应用技术综述

随着各国航天事业的高速发展以及政府对卫星遥感技术的大力支持,各类军民商用卫星系统层出不穷,建立了较为完善的卫星遥感数据获取体系,为推动经济社会高质量发展提供了新动能。与此同时,人工智能技术的迅猛发展极大程度的提升了数据分析的智能化、精准化水平,为遥感大数据分析与应用带来了新的发展机遇。在互联网时代的背景下,结合新一代人工智能、大数据、物联网、5G等先进技术,推动遥感应用朝着智能化、大众化、产业化方向发展是大势所趋。本文依据当前陆地观测卫星智能遥感技术的发展现状与实际需求,论述了人工智能驱动的遥感技术在资源调查、环境监测、灾害监测等领域中的应用研究现状,探讨了现阶段制约人工智能技术在遥感领域应用成效的关键问题,最后结合遥感大数据处理中存在的问题和挑战,对陆地观测卫星遥感应用技术的发展趋势进行了展望,建立基于人工智能的卫星遥感应用体系已成为卫星遥感技术发展的必然趋势。     

基于人工智能和大数据的电网精准规划支持平台

本文阐述了基于人工智能和大数据的电网精准规划支持平台的技术路线、研究内容、主要创新点以及应用情况,该平台基于人工智能、大数据、三维GIS等技术,以电网规划业务流程为主线,开展智能规划研究和电网规划设计深层次应用,建设三维场景内可视化网架规划与设施布局、规划成果自动生成及智能评审的全流程闭环管理,最后建成在省域范围内进行电网精准规划的业务支持平台,为提高规划准确性、做好规划衔接落地提供技术支撑。     

智能遥感卫星与遥感影像实时服务

传统的卫星遥感系统数据获取、处理和应用模式无法满足卫星遥感影像大众化和实时化的应用需求,亟须发展智能遥感卫星系统,以解决遥感影像在轨处理和智能服务问题。本文首先阐述了智能遥感卫星的发展;然后对智能遥感卫星在轨处理架构、服务模式和在轨处理所涉及的关键算法进行了详细介绍;最后结合珞珈三号01星的设计和研制,探讨了珞珈三号01星的服务场景和服务模式,并对5G、6G和人工智能时代下的智能遥感卫星的未来发展进行了展望。     

遥感云计算平台原型系统设计与实现

针对现有的云计算平台成本和系统复杂度高、不适于在普通台式电脑进行部署的问题,结合系统设计思想和云计算相关理论,构建了遥感影像云计算平台原型系统。该系统框架结构划分为系统依赖库、物理资源层、系统实体层、应用支持层、遥感应用层和用户界面层,包括云存储、云计算和数据可视化等三个子系统。实验结果表明:该系统可以在普通桌面电脑上进行部署,并且支持遥感影像的存储和处理,验证了基于云计算的海量遥感影像存储和处理关键技术,为遥感影像高效存储与快速处理提供了必要的现实支撑和理论参考。     

GPS及InSAR数据支持下的甘肃黑方台滑坡监测云平台设计与分析

通过对主流云计算平台技术的深入研究和思考，针对滑坡灾害监测数据量大、数据类型多这一特点，设计了基于GPS及InSAR数据的滑坡监测云平台；并以甘肃黑方台滑坡为例，使用ArcGIS对该滑坡进行了风险评估和分析。Hadoop技术的应用明显提高了滑坡监测中海量数据存储和处理的效率，为云计算技术在灾害监测方面的进一步应用进行了有益的探索。     

基于GIS与遥感的违章建筑管理系统设计与实现

针对城市管理中违章建筑的监测管理难题,本文设计研发了基于GIS与遥感影像的违建智能分析系统。通过不同时期城市定点区域遥感数据的对比分析,同时结合GIS的城市地理空间分析计算与综合处理能力,实现了违章建筑的持续变化监测和查询,可为城市管理部门提供决策支撑。     

国产高分辨率遥感数据在城市森林资源监测中的应用

为了满足城市森林资源精细化管理的需求，需要不断拓展国产高分辨率遥感卫星数据的应用范围。本文对国产高分辨率遥感卫星数据进行真实性检验并分析其数据特性，在此基础上开展基于国产高分辨率遥感卫星数据的城市森林资源监测的应用研究，并开发了相应的软件系统，对实现城市森林资源的自动化监测具有较高的实用价值和研究意义。     

城市公共服务设施优化配置模型研究的近期进展与展望

城市公共服务设施优化配置是实现城市公共服务均等化的必要途径。近年来，时空大数据、智能决策与仿真等技术蓬勃发展，引发了城市公共服务设施配置模型研究的革命。基于以上时代背景，本文对城市公共服务设施优化配置模型的近期研究进展进行了总结和展望：①优化决策模型朝着精细化方向快速发展，优化决策目标将更加多元化；②多源地理大数据和时空数据挖掘方法的城市公共服务需求建模动态化；③多目标群智能优化算法使城市公共服务设施优化决策朝着智能化的方向发展。随着大数据、云计算、并行计算和人工智能等新技术在GIS领域的广泛应用与集成，城市公共服务设施优化配置模型将越来越朝着精细化和智能化的方向发展。     

基于像素比对法的遥感监测应用现状

基于遥感影像像素比对的地物变化监测方法可分为直接比较法、基于数学变换和统计的方法、基于人工智能的方法和融合多种数据和方法的方法 4大类。基于像素比对法的遥感监测方法未来一段时间的发展方向为新方法的设计和应用、方法的融合、数据挖掘和融合、针对特殊地物的监测方法研究、高分辨率遥感影像地物监测方法探索等,对基于遥感影像地物监测方法的应用和研究具有一定参考的价值。     

基于Android的农田干旱遥感动态监测系统研制

为了满足用户对农田干旱等农情观测的实际需求,在Android移动平台上建立了一套农田干旱遥感动态监测系统。该系统针对用户野外传统手工记录农田数据低效的问题,结合移动端设备的轻便和全球定位系统(global positioning system,GPS)定位服务,实现了户外农田数据采集与管理,完成了从作物数据录入、分析至成果导出的处理流程。同时,系统以用户实时干旱动态监测需求为目的,充分利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)遥感云计算平台的优势,引入了Landsat,MODIS和Sentinel等多源遥感数据,采用Flask框架实现了GEE平台Python接口接入方案,完成了研究区遥感数据源选取、干旱监测模型实时计算和干旱专题图绘制等实用的农田干旱动态监测功能,为用户提供了一种易于携带、方便应用的技术平台。     

多源遥感数据管理与远程处理集成实现

针对目前对多源遥感影像数据管理与远程处理的集成应用研究较少的现状,文章基于FTP、关系数据库和空间数据库引擎设计多源遥感影像数据及其元数据与快视图数据的一体化管理方案,基于Web Service与PCI-EASI设计遥感影像远程处理服务,并对多源遥感影像数据管理与远程处理功能进行集成,通过综合运用FTP和Web Service技术,提高了数据管理效率和应用的灵活性。最后以"粤港澳水质遥感监测系统"为例,实现了对多源遥感影像数据的有效管理及水质监测业务的系统化,验证了研究成果的可行性和实用性。     

环境遥感云服务平台与高性能平台对比分析

云计算技术迅猛发展并不断开拓应用行业。为探索云计算技术在环境遥感领域的应用,基于虚拟化、大数据技术,研究环境遥感数据处理云服务平台架构、网络拓扑和服务功能,选取138景高分一号卫星数据进行产品生产实验,对比分析云服务平台和高性能平台在海量遥感数据处理中的效率。实验证明,在现有运行环境下,高性能平台数据处理效率是云服务平台的2. 5倍左右。总体而言,相对于云服务平台,专用的高性能计算处理平台在计算、通信和存储等方面具有一定优势,更适合海量环境遥感数据的高效处理和参数产品反演。     

利用云计算进行LiDAR数据产品虚拟化处理

机载LiDAR数据处理计算量大,处理算法繁多,传统的基于单机、串行计算的数据处理方式已难以快速响应大量用户对产品个性化的需求。本文在论述虚拟LiDAR数据产品概念的基础上,提出了基于云计算的LiDAR数据产品处理方式,并通过试验证明了该方法的有效性及可行性。