在最新的遙感技術(shù)、云計算，以及機器學(xué)習(xí)的幫助下，遙感技術(shù)的應(yīng)用正在發(fā)揚光大。

　　近日，清華大學(xué)研究人員發(fā)布了全球首套中國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30米逐日無縫遙感觀測數(shù)據(jù)集。

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

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

　　有關(guān)衛(wèi)星遙感應(yīng)用，一則軼事頗為經(jīng)典。在美國，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，隨著對地觀測領(lǐng)域進入大數(shù)據(jù)時代，對地觀測數(shù)據(jù)開放共享從單純的數(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）為代表的新型對地觀測數(shù)據(jù)開放共享服務(wù)。

　　兩項服務(wù)均在2011年推出，“谷歌地球引擎”將全球歷史存檔的長時間序列的多源遙感數(shù)據(jù)整合在一起，用戶不僅可以免費下載數(shù)據(jù)，還能對大規(guī)模影像進行在線分析（如變化檢測、趨勢分析等）。“數(shù)據(jù)立方體”基于超算平臺，實現(xiàn)了對澳大利亞遙感、氣象、地面站點數(shù)據(jù)的一致性數(shù)據(jù)管理。

　　但實際上，構(gòu)建現(xiàn)有遙感數(shù)據(jù)平臺的衛(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，在同一時間每一張原始衛(wèi)星圖像（稱為“一景”）邊緣作處理時，為達(dá)到連續(xù)效果，會在圖像接邊處進行平滑和羽化。雖然看著接邊處過渡連續(xù)了，但是數(shù)據(jù)與真實情況不符。此外，還有大氣云層、衛(wèi)星運行影響下，產(chǎn)生的誤差畸變、觀測錯誤等，從中識別需要專業(yè)人員修正。

　　“衛(wèi)星直接獲得的圖片不能拿來直接使用，因為衛(wèi)星圖片不會是自然連續(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了好幾塊。” 宮鵬解釋。

　　當(dāng)前研究的目標(biāo)是構(gòu)建“無縫數(shù)據(jù)集（Seamless Data Cubes，SDC）”，也就是連續(xù)無縫地展現(xiàn)特定分辨率下所有地表覆蓋的衛(wèi)星圖譜。如今，宮鵬和他的團隊成員劉涵博士等則把流程自動化了，基于AWS集中存儲的公共數(shù)據(jù)集，包括美國聯(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基于云計算架構(gòu)大規(guī)模的算力，結(jié)合機器學(xué)習(xí)計算框架后，最終將幾百萬張高分辨率衛(wèi)星圖像拼接在一起，并構(gòu)建了多維的時空數(shù)據(jù)立方體。此外，通過使用時空數(shù)據(jù)融合重建技術(shù)，完成的圖像沒有異常值和缺失值（如云、條帶值等），并重現(xiàn)了無縫的高時空分辨率遙感圖像。

　　將云計算引入到遙感科研中的想法堪稱領(lǐng)先。近年來云計算在公共部門和商業(yè)機構(gòu)中運用廣泛，但在國內(nèi)科研機構(gòu)中則少有接觸。就國內(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）計算，無論是數(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 算力進行分析計算。

　　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)次點擊”。宮鵬告訴界面新聞，其項目所需算力已經(jīng)用到了AWS在中國科學(xué)界的應(yīng)用最大極限，相當(dāng)于世界500強超級計算機中前200強的位置。另一方面，涉及到PB級數(shù)據(jù)的存儲、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、處理簡便快速。有了云計算幫助，光是在數(shù)據(jù)中心上從頭建設(shè)節(jié)省的時間，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，中國耕地面積未低于18億畝紅線且有較大差距；國內(nèi)森林面積在增加，顛覆過往國際主流看法；以及在生物多樣性熱點地區(qū)和氣候變化上，人類活動產(chǎn)生了顯著影響等。

　　隨著數(shù)據(jù)集的發(fā)布，宮鵬認(rèn)為，一場中國衛(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，即使毫無遙感專業(yè)知識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，實現(xiàn)快速全球制圖。

　　另一方面，基于30米逐日無縫遙感觀測數(shù)據(jù)集和制圖產(chǎn)品，代表著中國衛(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)，促進政策設(shè)計和優(yōu)化、行政執(zhí)法、全球氣候變化模擬和預(yù)測，以及在生物多樣性、環(huán)境保護上服務(wù)于聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)等。

　　“遙感監(jiān)測跨越地理、政治或?qū)W科的界限，改變了人類對地球的認(rèn)知。”宮鵬說，借助技術(shù)進步，他希望人類面對無常的大自然時，仍能夠力有所逮。