脑认知与空间认知——论空间大数据与人工智能的集成

21世纪是数据爆炸增长的时代,面对大数据时代的到来,急需增强地球空间信息学数据处理的时效性与智能化水平。将人工智能应用于地球空间信息学,提升地球空间信息处理的感知认知能力,实现地球空间信息学对所获取的数据快速处理、提取有用信息和驱动相应应用的过程。因此,从地球空间的宏观、中观、微观3个尺度上研究空间大数据与人工智能的集成,分别提出对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑3个高度智能化系统的概念。详细介绍了对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑3个智能化系统的概念及需要解决的关键技术,并举例说明了对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑初级阶段感知、认知及驱动应用的过程。不久的将来,对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑可以回答何时（when）、何地（where）、何目标（what object）发生了何种变化（what change）,并在正确的时间（right time）和正确的地点（right place）把正确的数据、信息、知识（right data/information/knowledge）推送给需要的人（right person）,实现4W信息实时推送给4R用户的地球空间信息服务的最高标准。     

论智能化对地观测系统

分析了不同遥感用户对遥感数据的不同需求,提出了解决遥感数据处理自动化、智能化和实时化的方案———智能对地观测系统(IEOS),分析其体系结构和关键技术,并对IEOS的前景做了展望。未来全球IEOS的用足出不出户,就可以通过终端设备,方便获取全球任何空间信息。     

机载对地观测与地理空间信息现场直播技术

本文主要探讨以旋翼无人机(VTUAV)为平台的机载对地观测系统,实现地理空间信息直播服务(LGI)的模式和关键技术,以期在应急快速反应场合,完成现场空间位置信息、动态影像信息的实时采集、高效处理和快捷发布。     

对地观测技术最新进展评述

本文概括阐述了航天航空对地观测技术近两年的进展情况.特别重点分析了卫星遥感对地观测的全球变化研究任务、高分辨率卫星的商业化成功经验、机载传感器系统的突破性成就、无人机低空遥感的潜力、全球卫星导航系统面临的竞争局面、地理空间信息产业的宏伟前景等方面的发展形势.并且针对下一步发展中可能出现的问题,提出若干建议意见.     

新型SAR对地环境观测

合成孔径雷达(SAR)系统在对地观测中具有全天时全天候的独特优势。近十几年来,多模式、多角度、多维度、大幅宽、高分辨率、多基协同等SAR技术的问世,代表着新型SAR观测时代的到来。为对这一SAR发展阶段的特点和能力进行分析,本文首先介绍了新型SAR系统观测能力的发展,包括如何获取大范围、多时相、多层次SAR综合对地观测数据及实现月基SAR等观测技术;然后,总结了杂交介质建模、时频分解、深度学习、压缩感知等新型信息提取方法在SAR领域发挥的作用;最后,介绍了新型SAR在城市管理、植被调查、极地与海洋测绘以及灾害监测等领域的研究进展,旨在推动SAR观测技术在测绘领域更广泛而深入的应用。     

我国空间对地观测技术的发展与展望

经过50余年发展,我国空间对地观测技术实现了从无到有、由弱到强等巨大跨域,已在经济建设和国防安全等领域取得了广泛应用。当前,物联网、大数据、云计算、人工智能等飞速发展,空间对地观测技术正在发生深刻变革。为把握技术发展脉络,推动“十四五”我国空间对地观测领域高质量发展,本文系统梳理了我国空间对地观测技术的发展历程,从国际竞争、国内需求和技术革新等方面分析了面临的机遇和挑战,展望了巨型星座建设、海量数据处理、智能融合应用等技术发展方向。     

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。     

对地观测微小卫星的发展现状及其应用

本文对现代微步卫星的基本概念及其技术特点进行了探讨,分析了对地观测微小卫星的 ２和应用前景,并对发展我国自己的对地观测微小卫星提出了相应的建议。     

对地观测数据、空间信息和地学知识的共享

总结了对地观测数据、空间信息与知识共享的研究进展与发展趋势,介绍了武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室设计和开发的对地观测数据、空间信息和地学知识共享平台GeoSquare的最新发展与展望。     

论“互联网+”天基信息服务

"互联网+"代表了一种新的社会形态,为改革、创新、发展提供广阔的网络平台。随着互联网与传统产业的不断融合,"互联网+"正深刻改造、影响多个传统行业。"互联网+"给卫星对地观测与导航创造了大众化、普及化、智能化和实时化天基信息服务的有力条件。无处不在的地球空间信息大数据具有体量大、速度快、模态多样和真伪难辨的特性,形成了"数据海量、信息缺失、知识难觅"的局面。要实现地球空间全天时、全天候、全地域服务于每个人的目标,根本上解决现有地球空间信息服务系统覆盖能力有限、响应速度慢、体系协同能力弱的问题,满足大数据时代对地球空间信息"4R"服务要求,需要构建与地面网络深度耦合的"互联网+"天基信息服务体系。结合中国空天信息技术发展情况,介绍了"互联网+"天基信息服务体系建设的实施思路,分别对实现"互联网+"天基信息服务3个不同级别的特点进行了重点阐述。面向"互联网+"天基信息服务系统的要求,对地球空间信息学的重点支撑技术和系统发展前景进行了展望。     

面向星群的遥感影像智能服务关键问题EI北大核心CSCD

全天时、全天候和全球的遥感信息实时智能服务是对地观测系统建设的目标。近几年来,随着我国高分专项和商业卫星的发展,在轨卫星数量急剧增加,对地观测能力得到极大增强,使得传统的单星和星座卫星系统的运控、接收、处理和应用服务模式面临严峻挑战,亟须统筹规划卫星应用各环节资源,充分发挥多星协同优势,构建统一的遥感影像实时智能服务体系和系统。本文针对遥感星群卫星体系特点和对地观测用户需求特征,开展面向星群的遥感影像智能服务关键问题研究。提出了面向任务的全球多尺度语义描述网格,统筹全球动静态的任务语义描述,在此基础上重点分析了面向星群的自主任务管理、精准动态规划和协同智能处理等关键技术问题,形成集任务描述、任务管控、任务规划、在轨处理、终端分发一体化的星群智能服务技术体系。通过充分发挥星群协同的优势,结合在轨处理和人工智能技术来降低各环节时间延迟,提高数据处理精度,从而实现完全自动化和智能化的近实时星群智能服务,为对地观测的全天时、全天候快速高效智能服务奠定基础。     

集成型与智能型测绘卫星工程发展及其关键技术

航天对地观测已经成为全球对地观测的主要手段。本文简单梳理了国际上现有大地测量类对地观测卫星的概况,侧重分析了我国地形测量类对地观测卫星的贡献和存在的问题,未来对地观测卫星的发展趋势,载荷集成型综合测绘卫星发展的可能性及其面临的主要技术瓶颈。总体认为集成型测绘卫星尽管单星观测效率高,但是整体观测效益不高;分析了微小卫星密集组网型对地观测的可能性及其相应的关键技术,包括载荷模块化设计、卫星小型化设计、卫星最佳组网技术、数据传输技术、卫星在轨弹性调配技术和星上数据快速处理技术等;对未来智能卫星对地观测进行了展望,提出了相应的关键技术,包括星上观测智能识别技术、星间智能传输与星地智能传输技术、星上和地面智能数据处理技术等。此外,卫星的智能避障、运载火箭落点的智能跟踪和智能控制也是航天对地观测需要考虑的发展方向。     

论万物互联时代的地球空间信息学

随着5G/6G、云计算、物联网和人工智能等新技术的发展,人类已经进入了万物互联时代。本文探讨万物互联时代地球空间信息技术的五大特点：定位技术从GNSS和地面测量走向无所不在的定位导航定时（PNT）服务体系;遥感技术从孤立的遥感卫星走向空天地传感网络;地理信息服务从地图数据库为主走向真三维实景和数字孪生;3S集成从移动测量发展到智能机器人服务;学科研究范围从对地观测走向物联监测和对人类活动的感知。笔者基于这些特点进一步剖析新时代面临的挑战,并提出新时代地球空间信息学发展亟待解决的三大科学技术问题：测绘学科如何服务人与机器人的共同需求？遥感影像解译的机理是什么和如何突破实现技术的瓶颈？如何利用时空大数据挖掘人与自然的关系,从空间感知走向空间认知？万物互联时代的地球空间信息学,必须且完全可能为万物互联的数字地球和智慧社会做出更大的贡献！     

联合GNSS/LEO卫星观测数据的区域电离层建模与精度评估

高精度的电离层模型对于提高导航卫星系统的定位精度具有重要意义.低轨卫星的快速发展为建立高精度的电离层模型提供了新的契机.基于仿真数据模拟获得2017年1月1日-30日LEO (low earth orbit)和GNSS(global navigation satellite system)卫星观测数据,星座类型包括60...     

面向开放科学的地球观测信息溯源表达方法研究

随着开放科学时代的来临和空天技术的高速发展,各类地球观测信息在分布式网络环境下得以充分共享,信息的可信度成为各界关注的焦点.地球观测信息溯源作为通过过程追踪保证信息质量的关键技术变得越来越重要.本文在对国内外地球观测信息溯源现状研究的基础上,提出了一种基于PROV模型扩展的地球观测信息产品溯源表达方法,通过对溯源模型中...     

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。     

小型化LEO星座与BDS-3全星座联合定轨仿真

受限于区域监测站及地球静止轨道(geosynchronous earth orbit,GEO)卫星的静地特性,北斗卫星导航系统(BeiDou satellite navigation system,BDS)定轨精度较差,加入低轨卫星(low earth orbit,LEO)星载数据可显著提升定轨精度.使用一种由24颗L...     

面向任务的高分辨率光学卫星遥感影像智能压缩方法

随着对地观测系统以及空间信息网络的快速发展,中国已经建成星地一体化的对地观测系统。高分辨率遥感影像数据从GB级转向TB级,轻小型智能遥感卫星有限的带宽容量和存储空间都严重限制了遥感信息的智能实时服务,由此提出了一种面向任务的智能压缩方法。首先,基于遥感影像的数据特点以及轻小型智能遥感卫星星地数传的瓶颈,分析了传统在轨压缩算法的局限性,论述了面向任务的高分辨率光学卫星遥感影像智能压缩处理的重要性;其次,提出了基于珞珈三号01星平台面向任务的智能压缩方法,通过星上高质量成像和高精度几何定位获取观测区域;然后,根据不同的任务需求,利用信息提取模型获取感兴趣目标/区域;最后,利用压缩模型对该区域进行自适应码率分配来实现高倍率压缩任务,并生成码流文件回传到地面。针对不同的任务需求,合理分配码率,可通过该方法有效实现遥感影像的高倍率智能压缩。     

一种基于改进PSO算法的高时间分辨率遥感卫星星座优化设计方法

针对定位、导航、授时、遥感、通信一体的天基信息实时服务系统对遥感信息高时间分辨率获取的需求,提出了基于改进粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法的遥感卫星星座优化设计方法。基于6N和3+4P星座构型,以重访时间间隔作为优化目标,采用改进的PSO算法对星座优化模型进行求解,分别针对全球覆盖和区域覆盖任务进行了仿真对比试验。仿真结果表明,提出的方法适用于低轨遥感卫星星座设计,满足高时间分辨率要求。