基于地球大数据的“美丽湖泊”SDG 6.3.2综合评价体系构建

湖泊等水体水质状况直接关系到人类社会的可持续发展。传统的水环境质量评价体系大都基于统计数据和原位测量数据,存在周期过长和时效性差等问题,难以实现大范围、连续地湖泊水环境质量评价。遥感技术的发展为高时空分辨率的湖泊水环境质量评价提供了可能。在总结现有湖泊水环境质量评价体系的基础上,以联合国可持续发展目标(Sustainable Development Goals,SDGs)中指标SDG 6.3.2(环境水质良好的水体比例)为导向,结合统计数据、野外实测数据和卫星遥感数据等地球大数据构建了"美丽湖泊"综合评价体系,以期在联合国可持续发展目标框架下,推进我国湖泊水环境质量综合评价,为美丽中国评价提供技术参考。     

面向SDGs的城市可持续发展评价指标体系进展研究

城市可持续性已成为全球最重要的城市发展议题。评价指标体系是客观诊断可持续发展现状和问题的有效工具,现有城市可持续性评价指标体系大都基于传统统计数据,评价内容各有侧重,且由于普适性及数据的可获得性等问题,很难用于不同城市对比评价研究。随着联合国可持续发展目标SDG11对可持续城市内涵的解读,以及遥感与网络大数据等多源数据的利用,为在统一标准下实现更精准的城市可持续性评价提供了可能。基于此,分析了城市可持续发展内函的演变,明确了可持续城市建设的关键领域。在梳理国际城市可持续性评价指标研究进展基础上,以SDG11为导向,结合传统统计数据,充分利用遥感数据与网络大数据等多源数据,建立了开放的城市可持续性评价指标体系框架,以期为我国城市在联合国框架下开展可持续性评价,推进城市可持续转型发展提供借鉴。     

典型区“美丽中国”全景评价指标体系构建思路

中国在落实可持续发展目标,建设"美丽中国"的过程中,既面临难得的机遇,也面临艰巨的挑战。科学系统评价我国典型区域"美丽中国"建设,识别"美丽中国"建设面临的关键问题,是当前"美丽中国"建设的重要方向。以典型区域"经济-社会-环境"协调发展为导向,面向联合国SDGs及"美丽中国"建设背景,选取东北重点生态功能区(松花江流域)、西北内陆河流域(黑河流域)、京津冀都市圈、东部平原区(长江中下游平原)为研究对象,分析各区域的典型特点,并分析如何构建典型区"美丽中国"全景评价指标体系。从"天蓝"、"地绿"、"水清"及"人和"四方面构建典型区"美丽中国"全景评价指标体系。通过整合遥感对地观测数据以及相关资源、生态环境与社会经济数据,开展典型区域"美丽中国"全景评价,具有重要现实意义。研究成果将为我国重点区域"美丽中国"建设和社会经济可持续发展提供科学依据及决策支持。     

基于无监督学习的可持续发展目标数据分类

[目的]联合国可持续发展目标(SDGs)是联合国于2015年提出的指导全世界在2015-2030年间发展方向的目标,涵括了社会、经济、环境三个方向上的海量数据.针对SDGs标注数据少、数据量大、难以查找利用的特点,本文旨在无监督地对SDGs数据进行分类.[方法]本文首先利用结合textrank和相对词频的关键词提取算法...     

我国的空间遥感应用成就

改革开放后的中国大地,一派勃勃生机。国家经济建设与社会可持续发展对科学技术提出了越来越高的要求。２０余年来,在国家安全、环境保持和经济建设的迫切需要推动下,在空间技术、通信技术、计算机技术发展和地球科学进步的推动下,中国空间遥感取得了一系列成就。目前,中国空间遥感应用体系建设了国家级基本资源与环境遥感动态信息服务系统、重大自然灾害监测与评估系统、国民经济辅助决策地理信息系统、海洋立体监测与信息服务体系和航空遥感传输系统。中国幅员辽阔,国土资源与生态环境类型复杂多样。国家经济腾飞向空间遥感应用提出…     

遥感技术在资源环境监测中的作用及发展趋势

对遥感技术在资源调查与环境监测两大应用领域近年来国内外发展现状进行了归纳分析,以若干应用实例阐明遥感技术在实现对地球资源环境进行宏观、实时、动态、连续观测中的不可替代作用。在列表归纳未来１０ 年国际卫星遥感计划的基础上,分析了卫星遥感技术的发展趋势,指出２１ 世纪遥感技术将在全球资源环境中起到更重要的动态监测、业务预报、灾害预警等作用,遥感技术本身将得到进一步发展完善,为经济、社会可持续发展的决策提供客观准确的资料数据,成为指导政府行为的重要依据     

基于遥感和GIS的人口数据空间化研究进展及案例分析

人口数据对于全球、洲际、区域尺度的人与环境交互作用研究的重要性已经被广泛地认知。但基于行政单位的人口统计数据难以与基于自然单位的环境数据相匹配,必须通过建模对人口数据进行空间化分布。人口数据空间化建模的基本思路是将人口数据和地球表面的地理因子关联起来,遥感和地理信息系统提供了有效的工具。介绍了国内外基于遥感和GIS的人口空间化研究的主要项目和方法思路。以黑河流域为研究区,在流域尺度上把典型的人口估计结果GPW、UNEP/GRID、LandScan和中国1 km格网的人口资料与政府人口统计数据进行比较分析,可以看出国内外的研究机构和研究人员已做了大量的相关工作。国外研究主要包括从遥感解译信息反演人口数据、从DMSP-OLS夜间灯光数据反演人口数据和从遥感获取的光谱特征直接反演人口数据。国内研究尽管起步较晚但发展很快,主要是根据土地利用数据和其它地理因子(如高程、道路、居民区等)建立回归模型。黑河流域人口空间分布的比较结果表明中国1 km格网人口数据是几种数据中与实践情况最相符合的。     

夜光遥感数据应用述评与展望

夜光遥感作为遥感应用研究的一个重要分支,近年来在自然科学和社会经济领域受到越来越广泛的关注。相比于普通遥感卫星影像,夜光遥感可更直接地反映人类活动的差异,广泛地应用于社会经济领域。目前基于夜光遥感的应用研究成果不断积累,但对成果的系统性总结与归纳研究存在覆盖面不全、时效性不强等不足。针对此问题,文章首先介绍了夜光遥感的观测平台与传感器基本参数;其次,对人口空间化、GDP及电力消耗量等社会经济参数估算,城市建成区提取、城市化体系发展等城市化过程监测,以及重大事件评估等方面归纳总结了夜光遥感数据的应用现状和特点;最后,从新型数据、多源数据结合、知识深度挖掘及学科渗透融合4个方面提出了夜光遥感数据的未来发展趋势与前景展望。     

遥感大数据研究现状与发展趋势

目的 遥感数据空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率以及辐射分辨率不断提高,数据类型也不断增加,从航天、航空、临近空间等遥感平台所获取的遥感数据量急剧增加,遥感数据已经具有明显的大数据特征。本文旨在从系统应用的角度分析遥感大数据处理中涉及的关键技术与问题,为相关研究人员提供有价值的参考。方法 在参考大量文献的基础上,首先阐明遥感大数据的特点。其次,从GPU硬件加速、集群、网格、云计算、云格、复杂高性能计算等角度介绍了遥感大数据处理系统。再次,从分布式集群化存储技术等,分析了遥感大数据处理的关键技术。最后,从遥感大数据的多类不确定性、信息融合、机器学习、分析平台等出发,说明了目前研究存在的问题;从遥感大数据多类不确定性建模,面向遥感大数据的机器学习方法等角度说明了遥感大数据发展的趋势。结果 本文详细梳理了遥感大数据的特点、典型的处理系统、核心技术,力图总结出在实际应用与学术研究中该领域需要解决的关键问题以及未来的发展趋势。结论 大数据技术为遥感数据挖掘与知识获取带来了机遇与挑战,面向大数据的机器学习、数据统一分析框架、面向大数据的信息深度融合等问题的突破,将促进遥感知识挖掘的进一步发展。     

构建地球科学研究的时空数据平台

在统一的数据标准和规范下,系统集成了中国陆地表层的自然要素的空间数据库群及人口和社会经济空间数据库及其元数据库。研究空间数据集成的尺度效应与尺度转换、空间数据挖掘的算法与工具等关键技术。为地球陆地表层过程的基础研究提供了时空数据平台,为海量的资源环境时空数据共享提供了技术上的支持。     

全国饮用水水源地遥感监测技术与系统

针对传统水源地监测存在的成本高、周期长、监管难度大等缺陷,本研究面向具有高空间分辨率的高分1号卫星影像,结合遥感监测、组件式GIS等原理与技术设计并实现全国饮用水水源地遥感监测系统,实现水源地属性、矢量、影像、高程数据一体化管理,提供联动查询、异常区域标绘、DEM导出等辅助监测分析,以及水源地遥感影像库构建与更新和专题制图等功能。遥感监测系统各功能测试结果表明,系统满足水资源管理部门对饮用水水源地信息一体化管理与辅助监测分析的需求,有助于建立更为完善的饮用水水源地监测网络,提高水源地监测效率,为水源地保护区的设立和划分提供科学依据。     

基于多模态多层级数据融合方法的城市功能识别研究

城市功能区的划分与识别对分析城市功能区的分布现状和了解城市内部空间结构具有重要意义.这激发了多源地理空间数据融合的需求,特别是城市遥感数据与社会感知数据的融合.然而,如何有效实现城市遥感数据与社会感知数据的融合是一个技术难题.为了实现城市遥感数据与社会感知数据的融合,提高城市功能识别精度,以遥感图像和社会感知数据为例,引入多模态数据融合机制,提出了一种联合深度学习与集成学习的模型来推断城市区域功能.该模型分别利用DenseNet和DPN网络,从多源地理空间数据中提取城市遥感图像特征和社会感知特征,并进行特征级融合、决策级融合以及混合融合的多层级数据融合,对城市功能进行识别.所提模型在URFC数据集上得到了验证,其混合融合总体分类准确度、Kappa系数和平均F1值3个评价指标值分别为74.29％,0.67,71.92％.相比单模态数据的最佳分类方法,所提融合模型的3个评价指标值分别提高了18.83％,0.24,35.46％.实验结果表明,该数据融合模型具有更好的分类性能,能有效融合遥感图像数据和社会感知数据,实现城市区域功能的精准识别.     

遥感技术在长江三峡移民工程中的应用研究

阐述遥感、地理信息系统和全球定位系统(3S)技术在长江三峡地区的应用研究。通过多源、多时相、多种遥感数据图像处理、变化信息提取、土地分类等有效方法的研究与开发。实现及时、快速针对移民迁建实施过程中，有关土地覆盖，土地类型，土地利用特点、程度、结构、空间分布规律及其不同时段的动态变化等方面的遥感动态监测。为三峡移民开发，确保移民工程顺利进行和开发性移民区经济的可持续发展及决策提供阶段性的科学依据。遥感监测成果集中反映了目前移民工程土地利用、土地变动动态监测的新水平。     

中国资源环境数据库（1：400万）

中国资源环境数据库（１：４００万）地球科学数据是研究地球形成演化，探讨人类生存环境、减轻自然灾害、合理开发资源和促进社会可持续发展的重要科学依据，是宝贵的社会和科学财富。随着科技和经济的发展，社会各部门对地学数据的需求迅速增加，发达国家，数据已形成产...     

科学数据网格研究进展*

系统介绍了科学数据网格（SDG）项目“十一五”以来的一些研究进展,重点阐述了SDG数据传输技术的改进以及SDG数据访问中间件（DAS）向IPv6迁移的关键技术的分析和实现,介绍了针对SDG“两步查询”数据查询模式的局限性而提出的集成移动agent的新查询模式,并对其作了简要分析,最后对SDG系统的进展进行总结并指出了下一步的工作方向。     

基于Landsat 8的全球精选遥感数据集汇聚方法

空间对地观测技术为地球系统科学研究提供了多时相、宽覆盖、立体化的遥感数据资源,使对地球系统行为的观测、理解、模拟及预测变为可能。然而,如何从海量数据资源中及时有效地获取信息也成为日渐凸显的问题。现有遥感数据服务系统的检索结果冗余度高,既无法直接满足用户多样化需求,也增加了高质量数据清洗成本。为此,基于2017年全球Landsat 8卫星元数据检索信息,建立由空间完整性、时间邻近性及云覆盖量3个专有指标组成的质量评价体系,设计满足最简化和定制化需求的精选遥感数据集汇聚方法。实验结果表明:该方法在不改变现有遥感数据服务系统的同时提高数据的检索效率和精度。     

区域生态环境空间信息服务系统的设计与实现

针对传统生态环境监测方法难以满足宏观区域生态环境变化监测需要的问题。基于空间信息服务理念,面向区域生态环境监测与评价的具体需求,应用遥感反演和GIS空间分析技术,在Microsoft.NET平台上,利用ArcEngine中间件实现了遥感影像数据和矢量数据的浏览、空间分析、专题图制作以及海量空间数据组织和管理功能;利用IDL(Interactive Data Language)开发的遥感反演模块,实现了生态环境关键参数的遥感提取,构建了面向区域生态环境监测与评价需求的运行系统。系统实现了海量空间数据的存储和管理,比较方便和准确地通过遥感手段反演关键生态环境参数,并根据需要生成相应的生态环境监测空间信息产品,从而为区域内生态环境保护和监测提供了技术支撑。     

基于Landsat 8的全球精选遥感数据集汇聚方法

空间对地观测技术为地球系统科学研究提供了多时相、宽覆盖、立体化的遥感数据资源，使对地球系统行为的观测、理解、模拟及预测变为可能。然而，如何从海量数据资源中及时有效地获取信息也成为日渐凸显的问题。现有遥感数据服务系统的检索结果冗余度高，既无法直接满足用户多样化需求，也增加了高质量数据清洗成本。为此，基于2017年全球Landsat 8卫星元数据检索信息，建立由空间完整性、时间邻近性及云覆盖量3个专有指标组成的质量评价体系，设计满足最简化和定制化需求的精选遥感数据集汇聚方法。实验结果表明:该方法在不改变现有遥感数据服务系统的同时提高数据的检索效率和精度。     

基于OPeNDAP的遥感数据发布系统实现

针对遥感数据发布网络传输问题,利用OPeNDAP支持数据子集获取的特性,实现了基于OPeNDAP的遥感数据发布系统。该系统基于数据、数据库管理、网络应用的分层系统设计,开发集成了OPeNDAP数据服务、动态快视图、数据信息查看、数据目录等网络功能,实现多源遥感数据统一发布的目标,解决了黑河实验数据发布过程中存在的数据格式多样性、数据量大等问题。最后介绍了该系统的OPeNDAP、动态快视图等网络应用。     

智能遥感：AI赋能遥感技术

随着人工智能的发展和落地应用,以地理空间大数据为基础,利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线,通过综合国内外文献和相关报道,梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展。首先,针对遥感数据精准处理任务,从光学、合成孔径雷达等遥感数据成像质量提升和低质图像重建两个方面对精细化处理研究进展进行了回顾,并从遥感图像的局部特征匹配和区域特征匹配两个方面对定量化提升研究进展进行了回顾。其次,针对遥感数据时空处理与分析任务,从遥感影像时间序列修复和多源遥感时空融合两个方面对其研究进展进行了回顾。再次,针对遥感目标要素分类识别任务,从典型地物要素提取和多要素并行提取两个方面对其研究进展进行了回顾。最后,针对遥感数据关联挖掘任务,从数据组织关联、专业知识图谱构建两个方面对其研究进展进行了回顾。除此之外,面向大智能分析技术发展需求,本文还对遥感开源数据集和共享平台方面的研究进展进行了回顾。在此基础上,对遥感数据智能分析与解译的研究情况进行梳理、总结,给出了该领域的未来发展趋势与展望。