文|鄒同元 丁火平 王瑋哲 肖倩 航天恒星科技有限公司
信息化浪潮帶來全球數(shù)據(jù)的快速增長,充分發(fā)揮人工智能技術(shù)創(chuàng)新的引領(lǐng)作用,開展大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用,已逐漸成為科技、經(jīng)濟、社會等各領(lǐng)域關(guān)注的焦點,諸多國家也已將大數(shù)據(jù)人工智能研究上升至國家戰(zhàn)略層面。
衛(wèi)星遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展,已把人類帶入一個多層次、多角度的全方位、全天候?qū)Φ赜^測時代。遙感技術(shù)具有空間覆蓋廣闊、快速高效、信息豐富等特點。隨著遙感影像的成像方式、頻段數(shù)和分辨率日益多元化,數(shù)據(jù)類型越來越豐富,數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長,數(shù)據(jù)獲取速度加快,時效性越來越強,已經(jīng)明顯呈現(xiàn)出“大數(shù)據(jù)”的特征。在此背景下,將人工智能技術(shù)應(yīng)用于天基遙感大數(shù)據(jù)處理與分析,可以對遙感數(shù)據(jù)內(nèi)容進行描述、解釋、分類、推斷,大幅促進遙感大數(shù)據(jù)應(yīng)用深度和廣度,提升衛(wèi)星資源履行使命的能力。
遙感大數(shù)據(jù)是指通過各種遙感技術(shù)獲取得到的遙感數(shù)據(jù)集具有典型的大數(shù)據(jù)特征,基于這種認識,以海量遙感數(shù)據(jù)集為主、綜合其他多種來源的輔助數(shù)據(jù),運用大數(shù)據(jù)思維與手段,聚焦于從多種來源、多種介質(zhì)、多種頻段、多種分辨率的海量遙感數(shù)據(jù)集中獲取價值信息的理論、方法、技術(shù)與活動的統(tǒng)稱。
遙感大數(shù)據(jù)的價值不在其海量的特征,而在其對地表的多粒度、多時相、多方位和多層次的全面反映,在于隱藏在遙感大數(shù)據(jù)背后的各種知識(地學(xué)知識、社會知識、人文知識等)。衛(wèi)星遙感應(yīng)用眾多產(chǎn)品和技術(shù)已廣泛應(yīng)用于氣象預(yù)報、國土普查、環(huán)境保護、作物估產(chǎn)、森林調(diào)查、海洋預(yù)報、災(zāi)害監(jiān)測等領(lǐng)域,成為了國家政府和行業(yè)部門業(yè)務(wù)工作開展的重要支撐手段。
然而,傳統(tǒng)遙感影像處理和分析技術(shù)仍然停留在從“數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)”的階段,對遙感數(shù)據(jù)的利用率低,信息挖掘和應(yīng)用能力弱,已經(jīng)限制了遙感應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。美國議會指責美國國家航空航天局(NASA)“迄今積累的遙感數(shù)據(jù),有95%從來沒有人看過”。國家973項目研究員也指出“我國遙感信息提取利用率還不到獲取量的5%”。
遙感大數(shù)據(jù)的爆炸性增長改變了傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)獲取和管理的方式,人工智能的廣泛應(yīng)用改變了遙感數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用方式。國外不少研究機構(gòu)都研究基于人工智能的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,例如美國的Orbital Insight、Descartes Labs、Terrapattern、Mavrx、DroneData、Precisionhawk等通過衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)等技術(shù)進行企業(yè)盈虧預(yù)測、儲油分析、農(nóng)作物估產(chǎn)等,面向各行業(yè)及政府部門以及普通用戶。以色列的Prospera公司旨在運用計算機視覺和機器學(xué)習(xí)技術(shù)監(jiān)測農(nóng)作物生長情況,為改善農(nóng)作物健康狀況、優(yōu)化農(nóng)場運營提供決策,例如針對某些農(nóng)地應(yīng)該澆多少水才能獲得更好的收成。加拿大的SkySquirrel公司提供從無人機、多光譜航拍相機到人工智能識別技術(shù)系統(tǒng)的一體化解決方案,聚焦農(nóng)業(yè)市場,而且該公司的服務(wù)領(lǐng)域相對更加精細,目前他們主要致力于針對葡萄的長勢和病蟲害提供監(jiān)測服務(wù)。2011年,美國權(quán)威經(jīng)濟學(xué)雜志《美國經(jīng)濟評論》刊登了布朗大學(xué)(Brown University)的研究成果,依據(jù)不同國家經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可信度,利用夜光遙感數(shù)據(jù)修正各國國民生產(chǎn)總值增長率,例如,緬甸1992-2005年的GDP年均增長率的官方值為10.02%,而通過夜光數(shù)據(jù)修正后的年均增長率為6.48%。
多源衛(wèi)星遙感圖像具備海量、多源、異構(gòu)的外部特征和高維、多尺度、非平穩(wěn)內(nèi)部特性,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析處理方式在效率和精度上已經(jīng)漸漸無法滿足用戶需求。近年來遙感圖像處理與分析領(lǐng)域的學(xué)者們針對高分辨率遙感圖像的數(shù)據(jù)海量性、地物多樣性、結(jié)構(gòu)復(fù)雜性等特性,開展了一些人工智能技術(shù)與遙感大數(shù)據(jù)結(jié)合的應(yīng)用研究工作,主要的應(yīng)用集中在各類地物目標檢測、圖像場景分類、圖像ROI提取等領(lǐng)域。人工智能遙感應(yīng)用作為一項正在嘗試的新業(yè)務(wù),目前已經(jīng)開始試探行業(yè)領(lǐng)域的需求。航天恒星科技有限公司結(jié)合應(yīng)用需求,開展了目標樣本庫構(gòu)建,以及基于深度學(xué)習(xí)的目標檢測識別、典型地物提取技術(shù)研究,形成了天基信息支持應(yīng)用的系統(tǒng)解決方案。
中國空間技術(shù)研究院王治中[1]等人研究了大數(shù)據(jù)時代航天遙感系統(tǒng)的挑戰(zhàn)和機遇,分析了航天遙感系統(tǒng)的技術(shù)現(xiàn)狀,探討如何利用大數(shù)據(jù)研究方法解決航天遙感系統(tǒng)所面臨的數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、類型復(fù)雜、增長速度快等大數(shù)據(jù)難題,滿足海量遙感數(shù)據(jù)的獲取、存儲、應(yīng)用等需求。中國科學(xué)院院士郭華東[2]提出了大數(shù)據(jù)時代的“數(shù)字地球”,通過在數(shù)字地球平臺上對于海量空間數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行高效地組織,從而在精簡的數(shù)據(jù)空間進行科學(xué)信息挖掘和分析。國家基礎(chǔ)地理信息中心程滔[3]進行了大數(shù)據(jù)時代遙感數(shù)據(jù)管理與服務(wù)模式探索,通過分析現(xiàn)有海量遙感數(shù)據(jù)管理與服務(wù)模式的特點與局限性,探索并提出了面向大數(shù)據(jù)時代的新服務(wù)模式。武漢珈和科技有限公司等企業(yè)利用農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)以及遙感大數(shù)據(jù)等提供智慧農(nóng)業(yè)解決方案,包括降水監(jiān)測、長勢監(jiān)測、作物種植分布和面積監(jiān)測、產(chǎn)量預(yù)估等。
我國在遙感衛(wèi)星制造技術(shù)上取得了飛速進展,構(gòu)建了較為完備的對地觀測體系,在軌衛(wèi)星數(shù)量近100顆,衛(wèi)星能力僅次于美國和歐盟,在國土、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、氣象、海洋等不同行業(yè)中進行了應(yīng)用。陸地觀測衛(wèi)星方面,目前在軌對地遙感衛(wèi)星共9個類別30余顆,具備可見光、多光譜、紅外、微波成像等多種能力,分辨率光學(xué)0.7~30m、微波4m,成像幅寬40~360km;可測制國土1:5萬比例尺地形圖,修測1:2.5萬比例尺地形圖。氣象海洋觀測領(lǐng)域方面,目前在軌2個系列10余顆。其中,氣象衛(wèi)星8顆,可探測獲取可見光紅外云圖、大氣溫濕廓線等基本氣象要素,以及大氣臭氧含量、地球大氣輻射總量等氣候參數(shù),主要服務(wù)于本土防災(zāi)減災(zāi)和全球氣候變化監(jiān)測;海洋衛(wèi)星3顆,可探測獲取海洋水色、赤潮、漁場、海面高度(反演有效波高)、海面洋流、海面風場等海洋海面環(huán)境信息,主要應(yīng)用于我國近海海面風浪預(yù)報、海洋污染監(jiān)測和海洋資源調(diào)查開發(fā)。商業(yè)航天方面,也進入高速發(fā)展新時期,形成了吉林一號、高景一號、瀟湘一號、珠海一號、北京一號/二號等多個系列,在軌衛(wèi)星數(shù)量近40顆,具備全色、多光譜等多種能力。其中二十一世紀空間技術(shù)應(yīng)用股份有限公司通過國際采購的北京二號3星星座分辨率為1m(多光譜4m);長光衛(wèi)星技術(shù)有限公司自主研制的吉林一號分辨率達到0.7m(多光譜2.8m),同時發(fā)射了視頻衛(wèi)星星座,開展了視頻應(yīng)用試驗,在軌衛(wèi)星數(shù)量達到13顆;中國航天科技集團有限公司研制的高景一號具有超高分辨率(0.5m)、全產(chǎn)業(yè)鏈的服務(wù)能力,在軌衛(wèi)星數(shù)量達到4顆,未來將形成“16+4+4+X”的衛(wèi)星星座。
隨著我國天基遙感衛(wèi)星資源的不斷豐富,每日獲取的遙感原始數(shù)據(jù)量超過20TB,存量數(shù)據(jù)超過500PB,遙感數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量越來越大,種類越來越多,分布越來越分散,遙感應(yīng)用的復(fù)雜程度和個性化程度也不斷提高,遙感正在走向大數(shù)據(jù)時代,而目前遙感數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施在容量、可擴展性、易用性和性能等方面都難以滿足遙感大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用挖掘需求。
人工智能包含三要素,數(shù)據(jù)、計算力、算法。遙感大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展密不可分。遙感大數(shù)據(jù)是基礎(chǔ),可以提供人工智能學(xué)習(xí)的多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、地物光譜和樣本數(shù)據(jù)、動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)等,支撐人工智能算法的研究與優(yōu)化。利用人工智能算法從遙感大數(shù)據(jù)中挖掘出高價值信息,實現(xiàn)地學(xué)信息和圖像內(nèi)容的挖掘,逐步地從遙感大數(shù)據(jù)走向智能信息提取與應(yīng)用服務(wù)(圖1)。
圖1 基于人工智能的遙感應(yīng)用核心要素
我國衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)主要集中在中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心、國家衛(wèi)星氣象中心和國家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心三大數(shù)據(jù)中心,以及中國四維測繪技術(shù)有限公司、珠海歐比特宇航科技股份有限公司等商業(yè)遙感公司,此外自然資源部、生態(tài)環(huán)境部等單位也各自建設(shè)了滿足其業(yè)務(wù)需求的衛(wèi)星遙感專業(yè)處理系統(tǒng),積累了大量的遙感和行業(yè)數(shù)據(jù)。
高分衛(wèi)星都是太陽同步軌道,每天只能進行有限圈次的拍攝,數(shù)據(jù)存在碎片化、不連續(xù)的問題;此外,可見光/多光譜載荷還易受云雨影響,部分地區(qū)數(shù)據(jù)獲取可用度不高。由此導(dǎo)致我國衛(wèi)星遙感應(yīng)用面向區(qū)域、企業(yè)和公眾服務(wù)的過程中,大多數(shù)用戶不知道、找不到、拿不到、不會用、不好用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),限制了衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。
圍繞遙感應(yīng)用瓶頸問題,遙感大數(shù)據(jù)人工智能應(yīng)用系統(tǒng)需要:建設(shè)一個網(wǎng)絡(luò)化的中心,整合碎片化的數(shù)據(jù)渠道和圖像;形成一套知識化的數(shù)據(jù),提供深層的遙感數(shù)據(jù)內(nèi)容信息;構(gòu)建一種智能化的服務(wù),提供便捷高效專業(yè)化信息;建成一個生態(tài)化的平臺,支撐和孵化衛(wèi)星遙感應(yīng)用產(chǎn)業(yè)。
(1)網(wǎng)絡(luò)化的中心
針對用戶不知道、找不到、拿不到衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的情況,解決數(shù)據(jù)渠道分散、不暢等問題,建設(shè)網(wǎng)絡(luò)化的匯聚中心和遙感大數(shù)據(jù)平臺,匯聚衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)中心和商業(yè)航天單位的數(shù)據(jù)資源,打通“數(shù)據(jù)源單位→平臺→用戶”的鏈路,屏蔽底層數(shù)據(jù)渠道、在上層為用戶提供透明的數(shù)據(jù)訂購和基于虛擬衛(wèi)星星座的各類遙感數(shù)據(jù)定制服務(wù)(圖2)。
圖2 整合航天數(shù)據(jù)資源構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)中心示意圖
(2)知識化的數(shù)據(jù)
針對行業(yè)、企業(yè)和公眾用戶,提供圖像中包含的內(nèi)容信息與其他數(shù)據(jù)構(gòu)建的圖譜化、知識化數(shù)據(jù)。圖像內(nèi)容信息包括圖像中地物信息、變化信息、氣象信息、環(huán)境參數(shù)等,其他數(shù)據(jù)包括地面?zhèn)鞲衅鳌⒒ヂ?lián)網(wǎng)、航空等手段獲取的人口、企業(yè)、輿情等各類信息數(shù)據(jù)(圖3)。
圖3 遙感大數(shù)據(jù)知識計算與知識體系示意圖
(3)智能化的服務(wù)
圍繞降低衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用門檻,通過計算機技術(shù)的應(yīng)用,以及應(yīng)用場景的設(shè)計,提供更懂用戶的、更便捷的行業(yè)信息服務(wù)、智能推薦、企業(yè)服務(wù)等,解決用戶不知道、不會用遙感數(shù)據(jù)的問題(圖4)。
圖4 遙感大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用服務(wù)方向
(4)生態(tài)化的平臺
相較于衛(wèi)星通信、衛(wèi)星導(dǎo)航,我國衛(wèi)星遙感產(chǎn)業(yè)化發(fā)展仍然滯后。人工智能技術(shù)可以更好地挖掘遙感大數(shù)據(jù)的價值,也為遙感產(chǎn)業(yè)化發(fā)展帶來了契機。通過構(gòu)建生態(tài)化的平臺,形成遙感大數(shù)據(jù)應(yīng)用人工智能基礎(chǔ)設(shè)施,通過開放的設(shè)計理念實現(xiàn)自我促進和發(fā)展;通過開放的數(shù)據(jù)、開放的平臺,讓更多的人用遙感數(shù)據(jù),引導(dǎo)業(yè)務(wù)發(fā)展(圖5)。
圖5 遙感大數(shù)據(jù)人工智能應(yīng)用平臺提供的生態(tài)化服務(wù)
人工智能應(yīng)用技術(shù)可以為遙感數(shù)據(jù)的獲取、處理和應(yīng)用各個環(huán)節(jié)提供服務(wù),具體表現(xiàn)在以下幾個方面。
(1)遙感自主智能感知技術(shù)
以遙感衛(wèi)星為對象,深入研究形成自主遙感智能感知系統(tǒng)的技術(shù)、架構(gòu)、平臺和設(shè)計標準。包括基于類腦認知機器學(xué)習(xí)的復(fù)雜場境、運動目標等的智能感知,基于多模態(tài)信息融合和機器學(xué)習(xí)的協(xié)同、規(guī)劃、決策、行動的理論與方法,將相關(guān)技術(shù)應(yīng)用到衛(wèi)星的設(shè)計研制過程中,形成智能遙感衛(wèi)星。
(2)遙感群體智能感知技術(shù)
以衛(wèi)星組網(wǎng)觀測為對象,研究遙感群體智能的理論、機理、方法和應(yīng)用。具體包括基于群體智能的“對地觀測腦”的協(xié)同與演化、感知與學(xué)習(xí)等技術(shù)及支撐環(huán)境,研發(fā)群體智能遙感平臺、組織軟件,實現(xiàn)基于空天遙感協(xié)同的用戶感興趣信息的實時感知,建立智能衛(wèi)星星座。
(3)遙感數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)
形成從遙感數(shù)據(jù)到知識、到智能服務(wù)的可解釋的和更通用的能力;形成能融合使用多領(lǐng)域數(shù)據(jù)的知識中心。具體包括面向三元空間(CPH)的知識表達新體系,鏈接實體、關(guān)系和行為;研究數(shù)據(jù)驅(qū)動和知識引導(dǎo)相結(jié)合的知識挖掘、自主學(xué)習(xí)、輔助創(chuàng)新和動態(tài)演化等新方法。研發(fā)遙感知識計算引擎軟件和決策支撐軟件,支撐形成遙感應(yīng)用新技術(shù)、新產(chǎn)品和新系統(tǒng)的跨界融合與創(chuàng)新服務(wù)。
(4)跨媒體智能融合應(yīng)用技術(shù)
圍繞行業(yè)融合應(yīng)用,研究跨媒體智能感知、學(xué)習(xí)和推理技術(shù),以語義相通相容為媒介,實現(xiàn)分析推理、智能認知和決策,具體包括遙感、通信、導(dǎo)航、語言等多源信息融合感知分析和語義相通相容的理論、方法和模型,研發(fā)智能分析、預(yù)測與推演的新軟件新系統(tǒng),形成面向應(yīng)用業(yè)務(wù)的融合應(yīng)用智能服務(wù)能力。
(5)遙感人機混合增強智能技術(shù)
圍繞商業(yè)化應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化發(fā)展,實現(xiàn)人與機器智能系統(tǒng)的緊密耦合,相互協(xié)同工作,形成更強的智慧和能力。具體包括腦機協(xié)同的環(huán)境/情境理解、自然交互、知識學(xué)習(xí)、動作控制與決策的理論、方法和技術(shù)。研發(fā)遙感穿戴設(shè)備、多自主智能體的管理軟件及人機一體化的新產(chǎn)品。
衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)進入到了產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的深水區(qū),必須采取新思路、新模式、新技術(shù),充分擁抱人工智能,實現(xiàn)地學(xué)知識與新興技術(shù)的融合,改變傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)獲取、處理、管理和應(yīng)用服務(wù)模式,促進遙感行業(yè)的升級。