現(xiàn)代遙感技術(shù)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(jié)合大數(shù)據(jù)，如何更好推動地球系統(tǒng)科學發(fā)展？傳統(tǒng)地球系統(tǒng)科學又如何更好適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代？

對此，《中國科學報》記者近日專訪了中國科學院空天信息研究院副院長張兵研究員，他從遙感大數(shù)據(jù)的角度進行了分析并提出了應(yīng)對之策。 

 

01

大數(shù)據(jù)開啟人類認知全新方式

張兵指出，地球系統(tǒng)科學需要全面、宏觀、及時的信息保障。翱翔太空的數(shù)百顆遙感衛(wèi)星就是地球數(shù)據(jù)采集器，不斷為人類提供著超高維度和超高頻次的地球觀測科學數(shù)據(jù)。

“數(shù)據(jù)驅(qū)動型的知識發(fā)現(xiàn)首先強調(diào)的就是海量數(shù)據(jù)獲取的便捷性。”張兵解釋，當今地球系統(tǒng)科學研究中涉及的大氣、海洋、陸地、生態(tài)等要素的大尺度觀測幾乎都離不開遙感技術(shù)，多譜段、多尺度、多角度、多時相的遙感數(shù)據(jù)結(jié)合機器學習手段，使得遙感信息提取技術(shù)從統(tǒng)計模型、物理模型逐漸進入到數(shù)據(jù)模型階段，也就是遙感大數(shù)據(jù)時代。

大數(shù)據(jù)時代，大量的傳感器遍布世界各地，讓數(shù)據(jù)采集更加便捷；數(shù)據(jù)存儲、云計算、高性能計算技術(shù)的突飛猛進，為海量數(shù)據(jù)的存儲、處理提供了“安身之所”和“用武之地”；智能遙感衛(wèi)星系統(tǒng)的發(fā)展更是將數(shù)據(jù)獲取和信息提取緊密地融為一體。

“深度學習是機器學習的一種，都屬于人工智能技術(shù)，為這些海量數(shù)據(jù)的信息提取和分析提供了無以倫比的工具，它含有超多隱層感知器，開啟了人類認知的全新方式。”張兵說。

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02

機器學習自動發(fā)現(xiàn)潛在地學規(guī)律

 

機器學習與人工智能技術(shù)的突破，為這些海量數(shù)據(jù)的信息提取和分析提供了強大工具。

 “不是人為設(shè)定特征和模式，而是基于大量的已知數(shù)據(jù)，通過計算得出之前未知的知識和規(guī)律。”張兵說，“深度學習能夠自動地學習特征，并對特征逐層抽象提取，這都大大超出人類有限的‘總結(jié)’、‘歸納’出的特征數(shù)量，進而幫助人類發(fā)現(xiàn)隱匿著的規(guī)律和知識。”

 張兵以傳說中的“比薩斜塔鐵球試驗”為例進行了形象地描述，“這是一個通過有意識有計劃的物理實驗發(fā)現(xiàn)了不同重量鐵球的自由落體現(xiàn)象，研究者進一步就可以推導(dǎo)出物體運動公式和規(guī)律，這是一個經(jīng)典的實驗歸納的科學發(fā)現(xiàn)范式。假如我們有許多遍布全球的數(shù)據(jù)采集器，記錄下了每一個物體自由落體過程的各種數(shù)據(jù)，通過機器學習方式同樣能夠直接做出準確的軌跡預(yù)測。” 

當前，遙感數(shù)據(jù)也面臨著不同類型和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)整合、海量數(shù)據(jù)的高效能計算、智能算法的遙感適用性、數(shù)據(jù)準確性與結(jié)果驗證等一系列挑戰(zhàn)。

相對常規(guī)圖片數(shù)據(jù)，遙感圖像數(shù)據(jù)由于其產(chǎn)生方式、獲取條件和應(yīng)用等方面特征具有明顯的獨特性，使得現(xiàn)有基于數(shù)碼照片設(shè)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(guān)信息；此外，遙感圖像觀測尺度大、場景復(fù)雜，現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)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(tǒng)科學研究對象極端復(fù)雜，這要求遙感大數(shù)據(jù)應(yīng)用必須考慮面向?qū)ο蟮倪b感知識庫構(gòu)建和融合遙感特征的深度學習網(wǎng)絡(luò)開發(fā)。”張兵說。

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03

打破壁壘實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享

 

不過，張兵擔心的最大問題是數(shù)據(jù)共享，“大數(shù)據(jù)技術(shù)具有巨大的發(fā)展?jié)摿Γ�但是，中國在�?shù)據(jù)共享方面的嚴重滯后很可能嚴重制約我國大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展速度。”

張兵表示，我們發(fā)射的遙感衛(wèi)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(shù)據(jù)共享，包括基于自主數(shù)據(jù)的國際科技合作，遙感數(shù)據(jù)的獲取困難重重，數(shù)據(jù)共享嚴重不足。

在這方面，國外的經(jīng)驗值得借鑒。他告訴記者，美國法律規(guī)定，聯(lián)邦政府投資的項目所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，只要不涉及國家秘密就必須對納稅人公開，這無疑促進了數(shù)據(jù)發(fā)揮更大效能。

目前，中科院已率先采取了行動。2019年以來，中科院先后發(fā)布了“地球大數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺”、《中國科學院科學數(shù)據(jù)管理與開放共享辦法（試行）》，這對于促進大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的地球系統(tǒng)科學創(chuàng)新發(fā)展具有重大意義。

 

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