美國地理空間情報技術(shù)變革及陸戰(zhàn)場 作戰(zhàn)支援研究

路 威，趙麗君，王 彬

（1.陸軍工程大學(xué)通信工程學(xué)院，江蘇 南京 210001；2. 32142部隊，河北 保定 071000）

地理空間情報（GEOINT）是指以精確的地理空間數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，融合多源情報信息，通過現(xiàn)代信息分析與可視化手段，并綜合利用大數(shù)據(jù)和人工智能等先進技術(shù)，進而挖掘并可視化有價值的地理時空信息或作戰(zhàn)環(huán)境情報的學(xué)科和技術(shù)手段。它將傳統(tǒng)的多源遙感影像、地理數(shù)據(jù)和各種情報進行有效融合，并通過二維、三維可視化或虛擬現(xiàn)實方法，為指揮員和參謀人員提供更準確的作戰(zhàn)環(huán)境信息，能更有效地指導(dǎo)決策制定和行動實施。

2018年和2019年，美國相繼發(fā)布了《商業(yè)地理空間情報戰(zhàn)略》[1-2]、《AIM倡議-利用機器增強情報戰(zhàn) 略》[3-4]和《國家情報戰(zhàn)略》[5]，明確了未來五年地理空間情報體系的主要任務(wù)、具體職責(zé)和發(fā)展模式，重點強調(diào)了軍民融合的情報獲取模式和基于3A技術(shù)（人工智能、自動化和增強）的“利用機器增強情報”（AIM）戰(zhàn)略思路，從而確保情報界的戰(zhàn)略競爭信息優(yōu)勢。本文正是基于上述三份綱領(lǐng)性文件，分析GEOINT的內(nèi)涵和新一代技術(shù)體系，并進一步剖析其在陸戰(zhàn)場作戰(zhàn)保障的主要服務(wù)內(nèi)容和關(guān)鍵技術(shù)。

1 GEOINT內(nèi)涵與新一代技術(shù)體系

2004年美國對國防部國家影像與測繪局（NIMA）進行改組，成立了國家地理空間情報局（NGA），首次確定了GEOINT的概念，將測繪保障從傳統(tǒng)的地圖制圖拓展到多種測繪產(chǎn)品生產(chǎn)和地理空間情報提供領(lǐng)域，為測繪學(xué)科賦予了新的職能。其在2006年發(fā)布的《地理空間情報基礎(chǔ)學(xué)說1-0》中定義，GEOINT是“對影像與地理空間信息進行開發(fā)處理與分析研究，以描述、評估和可視化地表示地球上的物理特性及與地理相關(guān)的活動?？臻g地理情報由影像、影像情報和地理空間信息構(gòu)成”[6-7]。

近年來美軍認為世界戰(zhàn)略環(huán)境與戰(zhàn)略威脅日趨多樣化，“多域作戰(zhàn)”、“馬賽克作戰(zhàn)”等[8]新一代作戰(zhàn)理念正發(fā)展成熟，將顛覆傳統(tǒng)作戰(zhàn)模式，以跨域、分布、協(xié)同、智能、無人、高速為特征的下一代戰(zhàn)爭模式已呼之欲出。這些將對GEOINT系統(tǒng)快速收集、處理、評估、分析數(shù)據(jù)的能力提出了挑戰(zhàn)。為此，情報部門應(yīng)高度重視在天基平臺、網(wǎng)絡(luò)空間、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興領(lǐng)域?qū)で箢嵏残约夹g(shù)創(chuàng)新，以支持獲取自身的戰(zhàn)略競爭信息優(yōu)勢，融入了人工智能、大數(shù)據(jù)、天空一體化內(nèi)容的GEOINT技術(shù)體系將發(fā)生重大變化。下面從GEOINT的采集手段、作戰(zhàn)融合、情報挖掘和產(chǎn)品分發(fā)四個方面分析其面臨的變革。

1.1 GEOINT情報采集向“馬賽克”模式發(fā)展

美軍傳統(tǒng)GEOINT的情報數(shù)據(jù)主要來源于人工情報、航空情報和地面情報3種模式，其中，各種天基/航空平臺提供的航空情報是主要的情報源。但隨著戰(zhàn)爭環(huán)境的多域化發(fā)展，當前的天基/航空平臺在覆蓋上已無法滿足快速響應(yīng)需求，并且現(xiàn)有的商業(yè)偵察衛(wèi)星重量和成本正逐漸減少，性能指標大幅提升，在全球覆蓋成像方面的優(yōu)勢顯著凸顯。因此，NGA下一步將采用“馬賽克作戰(zhàn)”的理念，將發(fā)展重點從過去的高科技平臺轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗨槠木W(wǎng)絡(luò)化交織集成，即將軍用、商用偵察衛(wèi)星，高空偵察平臺、無人機遙感勘測、地面單兵勘測等作為系統(tǒng)中獨立的“馬賽克碎片”，通過網(wǎng)絡(luò)鏈路將這些“碎片”有機地融合在一起，形成數(shù)據(jù)互通、彈性組網(wǎng)、靈活機動的網(wǎng)絡(luò)化結(jié)構(gòu)體，并針對戰(zhàn)場動態(tài)變化進行數(shù)據(jù)流傳與合作，實現(xiàn)“馬賽克”式的情報獲?。▓D1），達到縮短流傳節(jié)點，提高系統(tǒng)可用性的效果，通過網(wǎng)絡(luò)化集成產(chǎn)生非線性增長效果，最終重拾戰(zhàn)略情報獲取的“不對稱優(yōu)勢”。同時明確商業(yè)衛(wèi)星和無人機遙感勘察是最具有發(fā)展?jié)摿Φ摹八槠眴卧?，NGA在未來地理空間情報搜集上將充分添補這兩種方式，實現(xiàn)快響型測繪并提升搜集數(shù)據(jù)的準確性，為軍方戰(zhàn)爭作戰(zhàn)行動奠定情報基礎(chǔ)。馬賽克情報網(wǎng)的重點是體系的可消耗性和協(xié)同共享能力?？上男允侵钙脚_的快速生產(chǎn)和補充能力。傳統(tǒng)的偵察衛(wèi)星雖然性能先進，但體積龐大而昂貴，生產(chǎn)周期長，體系組網(wǎng)和作戰(zhàn)應(yīng)用時不具備可消耗性，新型的商業(yè)小衛(wèi)星和無人機平臺，體積小成本低，集群組網(wǎng)、協(xié)同智能、成像精度和平臺穩(wěn)定性逐漸增加，可作為理想、大量消耗的“馬賽克碎片”。協(xié)同共享是指體系中的碎片單元通過網(wǎng)絡(luò)交織集成，并通過協(xié)同意圖、協(xié)同策略等具體算法組成“情報協(xié)同網(wǎng)”，最終增強體系的情報獲取能力。

圖1 馬賽克情報網(wǎng)架構(gòu)圖

1.2 情報單元間更強調(diào)“增強協(xié)同融合”的發(fā)展

隨著商業(yè)衛(wèi)星和無人機平臺投入使用，情報的數(shù)據(jù)將急劇增加，傳統(tǒng)的信息流傳網(wǎng)絡(luò)將無法滿足快速響應(yīng)需求，需要新的、增強型的協(xié)同機制與之配合，具體可以從以下幾個方面進行增強。

1）協(xié)同融合模式。情報單元間的協(xié)同融合過程，涉及到碎片與碎片、碎片與系統(tǒng)之間的融合交互。根據(jù)碎片在協(xié)同融合過程中的主動意圖，可以將協(xié)同融合過程分為顯式和隱式兩種模式。

顯式的協(xié)同融合模式是指碎片通過直接或間接的方式與其他碎片進行數(shù)據(jù)流傳與合作、分配搜索任務(wù)等功能。顯式模式下，所有碎片單元以公共的情報需求為基礎(chǔ)，通過信息需求進行協(xié)同融合。信息需求可能隨時間和已經(jīng)獲取的信息而進化，但在整個融合任務(wù)過程中，該信息需求為網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有單元所共享并驅(qū)動協(xié)作單元的融合過程。顯式協(xié)同融合的最大特點是為具有相同信息需求的單元群提供一系列支持協(xié)調(diào)融合行為的功能。隱式的協(xié)同融合模式旨在為每個碎片捕獲情報關(guān)鍵詞，同時整合興趣信息，并利用信息關(guān)聯(lián)等方法定位與某一個或某一組碎片有關(guān)的其他碎片的相關(guān)搜索信息， 進而優(yōu)化碎片間的協(xié)同融合。這類協(xié)同融合模式是個性化網(wǎng)絡(luò)融合過程，依據(jù)單元的需求定制細粒度的鏈接與共享信息。隱式協(xié)同融合不但利用與碎片有關(guān)的局部性趣信息，而且融合與碎片有關(guān)的其他碎片的信息， 通過協(xié)同其他碎片的信息來提高協(xié)作雙方的融合程度。此外，隱式融合還通過追索和重用碎片的歷史興趣信息來提高單元協(xié)同效率。

2）協(xié)同融合策略。調(diào)度碎片之間的協(xié)同策略需要進一步采用先進的底層協(xié)同調(diào)度算法。例如，協(xié)同過濾和推薦算法，可進一步利用碎片的情報索引需求，建立公共服務(wù)節(jié)點，并將捕獲到的關(guān)鍵信息上傳至服務(wù)節(jié)點，服務(wù)節(jié)點利用碎片的個性化需求和歷史興趣信息，通過對當前碎片和關(guān)聯(lián)碎片的捕獲信息進行加工與整理，形成推薦信息，并通過網(wǎng)絡(luò)體系傳送給碎片，使其與捕獲引擎默認的返回結(jié)果進行有機集成。這不但為碎片推薦了其他碎片的相關(guān)歷史興趣信息，也為碎片避免重復(fù)分析以前分析過的情報內(nèi)容起到提醒作用。如商業(yè)衛(wèi)星平臺、軍用衛(wèi)星平臺偵察到類似的情報信息，則可以將已挖掘的信息推薦給雙方單元進行比對，進一步分析戰(zhàn)場環(huán)境的變化信息。

1.3 情報分析突出“機器增強”的3A模式

NGA認為，在多域作戰(zhàn)環(huán)境中，原始情報數(shù)據(jù)內(nèi)隱含的可用信息將以指數(shù)級增長，遠遠超出了人機交互分析處理的能力，如何合理利用3A技術(shù)（人工智能Artificial Intelligence、自動化Process Automation和情報人員增強Intelligence Community officer Augmentation）增強情報分析效率是未來占據(jù)信息不對稱優(yōu)勢的 關(guān)鍵。

人工智能情報增強主要側(cè)重智能分析和智能決策[9]，以情報大數(shù)據(jù)[10-11]、情報云等平臺為基礎(chǔ)，建立情報圖譜[12]和作戰(zhàn)應(yīng)用模型，加深機器學(xué)習(xí)、智能計算、數(shù)據(jù)挖掘等關(guān)鍵領(lǐng)域的研究攻關(guān)和技術(shù)突破，實現(xiàn)多模異構(gòu)、多維互聯(lián)、自動研判的“人工智能+”型情報分析體系。

情報智能分析，也稱為智能情報體系的“腦層”，指利用人工智能的高性能運算功能，以情報圖譜為基礎(chǔ)從海量、多模態(tài)情報數(shù)據(jù)中挖掘信息并建立相關(guān)的情報圖譜，進行情報信息有效管理與結(jié)構(gòu)化表征，組成智能分析結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對海量信息的學(xué)習(xí)、加工、識別與挖掘，進而提高情報分析過程的智能性，同時也提升了情報分析結(jié)果的客觀性。重點需要突破認知模型和類腦智能算法，即如何在統(tǒng)一圖譜空間內(nèi)，利用類腦算法和情報圖譜技術(shù)實現(xiàn)多模態(tài)情報信息及其關(guān)系間的組配，完成挖掘信息與源數(shù)據(jù)間的智能 提取。

情報智能決策，指利用人工智能的推理與決策能力，提供并優(yōu)化多模態(tài)情報決策結(jié)果。在情報圖譜和類腦算法實時學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，利用深度確定性、策略梯度、各種深度決策網(wǎng)絡(luò)，啟動動態(tài)融合的地理空間情報感知，通過多維分布式深度學(xué)習(xí)方法，產(chǎn)生并優(yōu)化多樣化情報推薦策略。

圖2是人工智能的情報增強架構(gòu)，其中數(shù)據(jù)平臺和情報圖譜為后續(xù)的智能分析提供基礎(chǔ)平臺和模型，智能分析是架構(gòu)的核心和“腦層”，新近提出的類腦理論，可作為增強型方法改善現(xiàn)有分析手段，智能決策層最終輸出決策結(jié)果或分析策略。

圖2 人工智能情報分析架構(gòu)

情報分析自動化是指在盡量少的人工干預(yù)情況下，利用智能硬件自動完成情報檢索、情報分析和情報決策的整體流程，其可以解決海量原始數(shù)據(jù)和決策生成之間的失衡問題，可對各個單元和資源進行優(yōu)化配置，提高情報挖掘的效率。情報分析自動化的過程主要是基于數(shù)據(jù)的規(guī)律， 對數(shù)據(jù)進行加工處理、分析挖掘，而這些規(guī)律就是知識，包括有效數(shù)據(jù)的判別與篩選知識、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的相關(guān)知識、多源數(shù)據(jù)的融合知識，信息甄別知識、相關(guān)性判斷知識、計量分析知識，以及自然科學(xué)和社會科學(xué)等專業(yè)領(lǐng)域知識。自動化實現(xiàn)過程中，不管是采用機器學(xué)習(xí)的方式分析情報之間關(guān)系，還是人工構(gòu)建情報知識庫，都是為了讓系統(tǒng)具有更好的自動化處理效果。自動化的程度與情報智能分析方法的進展密切相關(guān)，這需要梳理情報任務(wù)所面向行業(yè)的知識體系，將各類數(shù)據(jù)庫整合為統(tǒng)一的情報圖譜，并利用知識圖譜技術(shù)實現(xiàn)行業(yè)情報的推理與應(yīng)用。

情報人員需要增強推廣聯(lián)合化和融合式培養(yǎng)模式，規(guī)范軍事情報培訓(xùn)規(guī)范，增加軍種交流等措施。此外，還應(yīng)豐富情報人員的效能考核方式，一方面，設(shè)立專門的評估機構(gòu)，如美國空軍設(shè)立的“情報訓(xùn)練顧問委員會”，該委員會專門設(shè)立了教育與訓(xùn)練處，負責(zé)調(diào)查各統(tǒng)計空軍情報部門的反饋意見，根據(jù)反饋明確情報訓(xùn)練的新內(nèi)容，明確情報教育與情報需求間的一致性；另一方面建立教育培訓(xùn)與考核制度，如美國陸軍情報中心與學(xué)校制定的教育培訓(xùn)與考核制度——“訓(xùn)后評估”，設(shè)立不同的學(xué)員評價標準和考核制度，致力于教學(xué)質(zhì)量的提升。更重要的是設(shè)立培訓(xùn)效果認證制度，認證過程由專業(yè)的陸軍各院校的權(quán)威專家組成，并且認證程序極為嚴格。美國軍事情報訓(xùn)練的資格認證體系成為美軍完善教學(xué)內(nèi)容，提升教學(xué)質(zhì)量的重要 方面。

2 新GEOINT體系對陸戰(zhàn)場作戰(zhàn)支援能力提升

2.1 提升陸戰(zhàn)場地理數(shù)據(jù)獲取與集成式管理能力

地理空間數(shù)據(jù)是地理空間情報基礎(chǔ)，是客觀描述陸戰(zhàn)場地物地貌、氣象水文和時空分布的重要依據(jù)。目前，陸戰(zhàn)場的地理空間數(shù)據(jù)可分為四級比例尺模式，分別是戰(zhàn)略級（1∶100萬比例尺）、戰(zhàn)役級（1∶25萬比例尺）、戰(zhàn)術(shù)級（1∶10萬至1∶1萬比例尺）和城市級 （≥1萬比例尺）。NGA傳統(tǒng)的衛(wèi)星影像很難滿足城市級影像的實時更新，新的體制中，商業(yè)衛(wèi)星、低軌小衛(wèi)星的加入將有效提高大比例尺影像數(shù)據(jù)的獲取能力，并且做到全天候、近實時、全球無縫的覆蓋。這些大比例尺數(shù)據(jù)可有力支撐陸戰(zhàn)場的戰(zhàn)術(shù)級作戰(zhàn)，分發(fā)給各保障部門作為生產(chǎn)通用態(tài)勢圖的基礎(chǔ)，包括掃描的數(shù)字地圖、高程數(shù)據(jù)、影像以及要素數(shù)據(jù)。

地理空間數(shù)據(jù)的管理需要依托企業(yè)級地理空間數(shù)據(jù)庫，并利用基于大數(shù)據(jù)和云技術(shù)的地理空間情報集成平臺，進而實現(xiàn)多軍種、多層次和全域的地理空間數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)，確保各類部隊在遂行多種任務(wù)時可共享地理空間數(shù)據(jù)庫。作戰(zhàn)部署前，地理空間情報可根據(jù)戰(zhàn)場環(huán)境特點完成數(shù)據(jù)庫的大部分開發(fā)工作。作戰(zhàn)部署準備階段，作戰(zhàn)部隊獲取多元地理空間數(shù)據(jù)，并裝載到陸戰(zhàn)場保障服務(wù)器中。作戰(zhàn)部署后，可根據(jù)環(huán)境變化特點細粒度更新數(shù)據(jù)庫或采集新的缺失數(shù)據(jù)（例如，衛(wèi)星無法獲取的有遮擋區(qū)域或地下設(shè)施），以便于制作地理空間產(chǎn)品。形成數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)更新的應(yīng)用流程。

2.2 提升陸戰(zhàn)場環(huán)境分析與虛擬可視化能力

NGA認為，戰(zhàn)場環(huán)境分析是智能情報分析重點解決和突破的環(huán)節(jié)，智能化情報分析與決策提出是地理空間情報對陸戰(zhàn)場作戰(zhàn)支援的高級形式[13]。

情報圖譜的優(yōu)勢在于對自然化語言描述的內(nèi)容進行建模和描述，而作戰(zhàn)環(huán)境分析考慮的地物、地貌和氣象條件及其變化等要素非常適合產(chǎn)生情報圖譜。例如，研究陸地戰(zhàn)場環(huán)境空間特點，并分析其如何隨作戰(zhàn)態(tài)勢發(fā)生變化時，通常地形與天氣是環(huán)境中對作戰(zhàn)影響最大的兩個自然條件，因此在作戰(zhàn)環(huán)境分析時應(yīng)綜合各種地形和氣象因素，其中作戰(zhàn)環(huán)境分析應(yīng)考慮的天氣因素包括氣溫、濕度、降水量、能見度、風(fēng)速和云量，地形分析評估自然和人工地物的主要方面包括水文、地勢、土壤成分、植被、障礙物和人工地物。這些自然化的語言要素模式，可充分利用情報圖譜進行建模和描述，進而利用智能分析產(chǎn)生決策信息。

3A增強中的自動化可有力支撐陸戰(zhàn)場環(huán)境的可視化。戰(zhàn)場環(huán)境可視化是對作戰(zhàn)環(huán)境中自然要素分析的藝術(shù)化呈現(xiàn)，是輔助指揮決策的重要技術(shù)之一，影響到指揮員對地形、氣候的理解和對態(tài)勢的認知，包括環(huán)境對于敵我能力的影響。

自動化技術(shù)提供的環(huán)境可視化產(chǎn)品將更多地考慮人的理解和研判要素，其所表現(xiàn)的自然環(huán)境信息必須使指揮員和參謀易于解讀，進而輔助他們更好地認識作戰(zhàn)環(huán)境并實施決策。例如，針對美軍的標準地理空間產(chǎn)品和專題地理空間產(chǎn)品，可按各自生產(chǎn)標準組成自動化流程，基于情報分析層提供的具體信息組織自動化生產(chǎn)，可按類別提供通用聯(lián)合作戰(zhàn)圖、航空圖、地形線劃圖和地理地勢圖等；另外，針對專題地理空間產(chǎn)品，采用自動化的制圖綜合流程，提供越野機動圖、交通線圖、水文分析圖、植被分析圖、土壤地質(zhì)圖、炮兵射程圖、地勢坡度色調(diào)圖、地表物質(zhì)圖、建筑資源圖、暈渲地貌圖等。此外，還可結(jié)合VR技術(shù)自動化建立虛擬戰(zhàn)場環(huán)境。

2.3 提升陸戰(zhàn)場作戰(zhàn)態(tài)勢支援能力

地理空間情報態(tài)勢支援指通過戰(zhàn)場情報準備以提高指揮員對戰(zhàn)場環(huán)境的認識，進而增加其對戰(zhàn)場態(tài)勢的理解。機器增強模式在增強地理空間情報的分析和可視化能力同時，將各種原始信息資料與協(xié)作分析的單元、流程和工具整合起來，構(gòu)建基于情報大數(shù)據(jù)、情報云的態(tài)勢支援體系，地理空間情報分析單元需要融合指揮員的決策需求和研判習(xí)慣，確定地理空間信息需求和作戰(zhàn)決策對于專題地理空間產(chǎn)品的需求。指揮人員可以將智能化地理空間情報體系提供的信息依次吸收到他們的運行評價中，依據(jù)作戰(zhàn)專業(yè)知識和戰(zhàn)場的影響評估友軍和敵軍的能力，確定對作戰(zhàn)的影響，最終從整個共享信息中提煉出通用作戰(zhàn)圖并實現(xiàn)態(tài)勢理解，如圖3所示。

圖3 地理空間情報陸戰(zhàn)場態(tài)勢支援流程

3 結(jié) 語

NGA的運作成功是美軍全球作戰(zhàn)中對時空基準、戰(zhàn)場環(huán)境、地理情報需求增長的必然，NGA的技術(shù)體制對未來的測繪導(dǎo)航行業(yè)發(fā)展有很強的借鑒作用。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等新興科技發(fā)展和作戰(zhàn)保障改革的深入，陸戰(zhàn)場測繪導(dǎo)航部隊的保障模式將從單一的生產(chǎn)保障型向生產(chǎn)和遂行保障型進行轉(zhuǎn)變，研究NGA地理空間情報體系和未來發(fā)展趨勢，從中發(fā)現(xiàn)地理空間情報保障與陸戰(zhàn)場作戰(zhàn)保障的可能結(jié)合點，對陸軍的作戰(zhàn)環(huán)境態(tài)勢保障有很好的指導(dǎo)作用，并推進現(xiàn)有測繪導(dǎo)航保障模式的轉(zhuǎn)變。陸戰(zhàn)場作為軍隊實施地理空間情報保障的重要區(qū)域，如何融合人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)、提高作戰(zhàn)保障能力、推出滿足作戰(zhàn)和訓(xùn)練需要的地理空間情報服務(wù)與產(chǎn)品，是亟待解決的問題。