實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，加強(qiáng)對(duì)地球系統(tǒng)的理解、模擬和管理，離不開全球地表覆蓋數(shù)據(jù)。為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，迫切需要更長(zhǎng)時(shí)間序列、更高分辨率、更高頻率，一致且更詳細(xì)的全球地表覆蓋數(shù)據(jù)。然而，由于技術(shù)限制，難以同時(shí)提供高空間分辨率、高時(shí)間頻率的高質(zhì)量觀測(cè)數(shù)據(jù)?，F(xiàn)有的制圖方案受傳統(tǒng)的遙感數(shù)據(jù)限制，通常只有較短的觀測(cè)周期、較差的時(shí)空一致性和可比性。若要大幅改變上述狀況，則需建立一種新的制圖范式。

3月11日，清華大學(xué)地學(xué)系研究團(tuán)隊(duì)在《環(huán)境遙感》（Remote Sensing of Environment）上發(fā)表題為“全球逐日無縫數(shù)據(jù)立方體制作及1985-2020年全球地表覆蓋變化趨勢(shì)確定，iMap World 1.0”（Production of global daily seamless data cubes and quantification of global land cover change from 1985 to 2020-iMap World 1.0）的研究論文，提出了新一代地球觀測(cè)數(shù)據(jù)與制圖解決方案，研制了世界上首套1985-2020年全球30米逐日無縫數(shù)據(jù)立方體（SDC），完成了首套1985-2020年全球逐年逐季節(jié)地表覆蓋制圖，填補(bǔ)了大規(guī)模高頻率、無縫遙感及制圖的空白。

該研究基于云計(jì)算、人工智能、虛擬星座以及時(shí)空重建與融合等最新技術(shù)，建立了智慧遙感制圖（iMap）框架（中文發(fā)表于《遙感學(xué)報(bào)》2021年第1期和第2期）。在此框架下，基于亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺(tái)，構(gòu)建了一個(gè)自動(dòng)化的端到端的數(shù)據(jù)生產(chǎn)鏈和并行制圖系統(tǒng)，提供高效傳輸、處理PB級(jí)并且近500萬幅遙感影像的能力和算力，能夠?yàn)橹鹑誗DC和全球地表覆蓋制圖的研制提供有效支持。

無縫數(shù)據(jù)立方體開發(fā)和全球土地覆蓋制圖技術(shù)框架

該研究所生產(chǎn)的SDC，由Landsat、MODIS和AVHRR虛擬星座的多源時(shí)空數(shù)據(jù)融合重建產(chǎn)生，無云無縫，提高了遙感觀測(cè)質(zhì)量，可重現(xiàn)完整無縫的時(shí)空序列軌跡。獨(dú)立驗(yàn)證表明，SDC的平均相對(duì)誤差低于2.14%。該SDC以高效先進(jìn)的數(shù)據(jù)立方體（Data Cube）形式組織，符合最新的“即得即用”數(shù)據(jù)（Analysis Ready Data, ARD)范式，可直接應(yīng)用于各類分析。

基于SDC，結(jié)合樣本遷移、機(jī)器學(xué)習(xí)和時(shí)空后處理等多種算法，該研究進(jìn)而生成了長(zhǎng)達(dá)36年，分辨率為30米的長(zhǎng)時(shí)序、高分辨率、高一致性的全球地表覆蓋數(shù)據(jù)集。年度地表覆蓋圖多期平均總體準(zhǔn)確度，對(duì)于1級(jí)類為80%，對(duì)于2級(jí)類（29類和33類）則超過73%?；谟蒄LUXNET站點(diǎn)組成的客觀驗(yàn)證樣本驗(yàn)證，該研究所得制圖精度比現(xiàn)有全球地表覆蓋數(shù)據(jù)集的總體精度高10%以上。

2020年全球土地覆蓋地圖

根據(jù)1985-2020年間全球地表覆蓋面積的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，全球平均地表覆蓋變化率為0.36%/年。在此年間，全球森林覆蓋面積從3844萬平方公里減少至3697萬平方公里，減少了147萬平方公里；耕地覆蓋面積從1249萬平方公里增加至1333平方公里，增長(zhǎng)了84萬平方公里；不透水面覆蓋面積從57萬平方公里增加至105萬平方公里，增長(zhǎng)了48萬平方公里。

1985-2020年全球和地區(qū)地表覆蓋變化趨勢(shì)

從研究?jī)r(jià)值上來看，該研究不僅實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)時(shí)間序列逐日無縫、近實(shí)時(shí)的遙感制圖產(chǎn)品的高效生產(chǎn)，高精度統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)“即得即用”遙感數(shù)據(jù)集的提供，同時(shí)也開辟了衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)處理和信息提取的新范式，有利于大幅推進(jìn)遙感的應(yīng)用發(fā)展。此外，這套SDC和制圖成果為高精度定量遙感打下了基礎(chǔ)，也為土地資源管理提供了決策支持。結(jié)合聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，該數(shù)據(jù)作為全球環(huán)境變化研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，能夠?yàn)橛嘘P(guān)地球系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬和預(yù)測(cè)的相關(guān)研究提供支持，也能為農(nóng)業(yè)集約化、糧食安全、環(huán)境變化與健康、災(zāi)害評(píng)估、氣候模擬、碳儲(chǔ)備等國(guó)民經(jīng)濟(jì)的諸多方面研究提供服務(wù)。

清華大學(xué)地學(xué)系博士生劉涵為論文的第一作者，香港大學(xué)宮鵬教授為論文通訊作者，清華大學(xué)地學(xué)系徐冰教授為合作者。合作者還包括清華海峽研究院人工智能地球?qū)嶒?yàn)室總工程師王杰、清華海峽研究院助理院長(zhǎng)王熙、光環(huán)云有限公司寧琪。該研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金的支持。