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中科院空天信息研究院副院長解析遙感大數據驅動下的地球系統科學研究

現代遙感技術自上世紀60年代誕生以來,為地球科學尤其是地球表層科學研究提供了重要的信息來源和不可或缺的科技手段。未來,遙感結合大數據,如何更好推動地球系統科學發展?傳統地球系統科學又如何更好適應大數據時代?對此,中國科學院空天信息研究院副院長張兵研究員從遙感大數據的角度進行了分析并提出應對之策。

一、大數據開啟人類認知全新方式

地球系統科學需要全面、宏觀、及時的信息保障。數據驅動型的知識發現首先強調的就是海量數據獲取的便捷性。當今地球系統科學研究中涉及的大氣、海洋、陸地、生態等要素的大尺度觀測幾乎都離不開遙感技術,多譜段、多尺度、多角度、多時相的遙感數據結合機器學習手段,使得遙感信息提取技術從統計模型、物理模型逐漸進入到數據模型階段,也就是遙感大數據時代。

 

大數據時代,大量的傳感器遍布世界各地,讓數據采集更加便捷;數據存儲、云計算、高性能計算技術的突飛猛進,為海量數據的存儲、處理提供了“安身之所”和“用武之地”;智能遙感衛星系統的發展更是將數據獲取和信息提取緊密地融為一體。數據密集型科學發現已成為人類認知領域的一種全新方式。

二、 機器學習自動發現潛在地學規律

當前,遙感數據也面臨著不同類型和結構的數據整合、海量數據的高效能計算、智能算法的遙感適用性、數據準確性與結果驗證等一系列挑戰。相對常規圖片數據,遙感圖像數據由于其產生方式、獲取條件和應用等方面特征具有明顯的獨特性,使得現有基于數碼照片設計的深度學習算法仍舊無法深入挖掘遙感圖像蘊含的相關信息;此外,遙感圖像觀測尺度大、場景復雜,現有網絡模型對遙感圖像的理解和特征提取還存在明顯不足。

地球系統科學研究對象極端復雜,這要求遙感大數據應用必須考慮面向對象的遙感知識庫構建和融合遙感特征的深度學習網絡開發。

三、打破壁壘,實現數據共享

大數據技術具有巨大的發展潛力,但是,中國在數據共享方面的嚴重滯后很可能嚴重制約我國大數據技術的發展速度。我們發射的遙感衛星很多,但使用效率與國外相比存在巨大差距,尤其是面向科學研究的遙感數據共享,包括基于自主數據的國際科技合作,遙感數據的獲取困難重重,數據共享嚴重不足。

目前,中科院已率先采取了行動。2019年以來,中科院先后發布了“地球大數據共享服務平臺”、《中國科學院科學數據管理與開放共享辦法(試行)》,這對于促進大數據驅動下的地球系統科學創新發展具有重大意義。

 

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