遙感大數(shù)據(jù)在公路交通領(lǐng)域中的應(yīng)用與實踐

袁勝古，羅倫，郭榕剛，毛恒彬，王芳，蔡紅玥，肖和平

1. 中國交通通信信息中心，北京 100011；2. 國交空間信息技術(shù)（北京）有限公司，北京 100011；3. 湖南省交通運輸廳科技信息中心，湖南 長沙 410004

0 引言

隨著對地觀測技術(shù)的不斷進步，遙感數(shù)據(jù)空間分辨率、時間分辨率、光譜分辨率以及輻射分辨率不斷提高，從多源立體觀測平臺獲取的遙感數(shù)據(jù)量急劇增加，直接觸發(fā)了遙感數(shù)據(jù)的多源化和海量化，遙感信息提取技術(shù)的智能化水平和精準(zhǔn)度也逐漸提升，遙感數(shù)據(jù)進入了大數(shù)據(jù)時代[1-2]。目前，遙感大數(shù)據(jù)在環(huán)境、水利、城鄉(xiāng)規(guī)劃、海洋等行業(yè)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)日趨成熟[3-7]。

交通運輸業(yè)是國民經(jīng)濟重要的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)之一，是國民經(jīng)濟發(fā)展的基本和先決條件，對整個社會經(jīng)濟發(fā)展效率起著至關(guān)重要的作用。遙感技術(shù)在數(shù)據(jù)分辨率、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)獲取效率等方面較傳統(tǒng)方法具有明顯優(yōu)勢，已經(jīng)在公路、鐵路、水運、航運、管道等交通業(yè)務(wù)領(lǐng)域得到了不同程度的應(yīng)用，有效地解決了傳統(tǒng)交通行業(yè)建設(shè)、管理、養(yǎng)護過程中存在的信息采集覆蓋面窄、效率低、成本高、數(shù)據(jù)更新緩慢、數(shù)據(jù)資源共享程度低等問題[8-10]。伴隨著遙感技術(shù)在交通運輸領(lǐng)域應(yīng)用的不斷深入，交通遙感大數(shù)據(jù)也逐漸成為交通運輸行業(yè)的重要發(fā)展方向，為“交通強國”建設(shè)提供了重要的數(shù)據(jù)支撐。

1 交通遙感大數(shù)據(jù)概述及應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 交通遙感大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

交通遙感是指使用可見光、熱紅外和微波等多源遙感數(shù)據(jù)，通過目視判讀、計算機自動提取和反演等多種分析手段，進行交通線路和交通基礎(chǔ)設(shè)施的提取與變化檢測，對交通沿線的地形、環(huán)境、災(zāi)害信息進行動態(tài)監(jiān)測，并與地理信息系統(tǒng)（geographic information system，GIS）和導(dǎo)航技術(shù)相結(jié)合，為交通規(guī)劃、建設(shè)、養(yǎng)護、管理等業(yè)務(wù)提供信息化技術(shù)支持的學(xué)科[11]。遙感技術(shù)的應(yīng)用貫穿交通勘察規(guī)劃、建設(shè)施工、設(shè)施養(yǎng)護和運營管理的各個階段，每個階段都涉及與其他學(xué)科的交叉融合，這體現(xiàn)了交通遙感的綜合性特點。而且公路、鐵路、水運、航空、管道等不同的交通業(yè)務(wù)領(lǐng)域又有各自的特點，這就使得交通遙感的分析和應(yīng)用更具復(fù)雜性[10]。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，遙感大數(shù)據(jù)應(yīng)用于交通領(lǐng)域能反映交通領(lǐng)域相關(guān)要素的數(shù)量及空間結(jié)構(gòu)，具有客觀性、連續(xù)性、時效性、精確性、全樣本和動態(tài)性等優(yōu)勢，能更加凸顯其時空動態(tài)特征。遙感大數(shù)據(jù)以更高的時間分辨率和空間分辨率，為人們定量、客觀、便捷地理解交通及其行為提供了新的手段。

交通遙感大數(shù)據(jù)主要包括交通遙感影像產(chǎn)品、交通遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)產(chǎn)品、交通業(yè)務(wù)現(xiàn)場觀測與測量數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)背景數(shù)據(jù)四大類數(shù)據(jù)及產(chǎn)品（見表1）。交通遙感影像產(chǎn)品主要包括衛(wèi)星、機載、地基等遙感影像數(shù)據(jù)等，為交通相關(guān)應(yīng)用提供基本的遙感影像底圖；交通遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)產(chǎn)品主要包括交通基礎(chǔ)信息遙感監(jiān)測產(chǎn)品、交通環(huán)境信息監(jiān)測產(chǎn)品、交通災(zāi)害信息監(jiān)測產(chǎn)品等，為交通專題應(yīng)用提供專題地圖產(chǎn)品；交通業(yè)務(wù)現(xiàn)場觀測與測量數(shù)據(jù)主要包括交通終端設(shè)備傳感器采集數(shù)據(jù)、地面調(diào)查數(shù)據(jù)、訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)、解譯規(guī)則集數(shù)據(jù)等，為交通相關(guān)應(yīng)用提供現(xiàn)場數(shù)據(jù)及樣本數(shù)據(jù)；基礎(chǔ)背景數(shù)據(jù)主要包括基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、氣象水文數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、地質(zhì)地貌數(shù)據(jù)等，為交通相關(guān)應(yīng)用提供基本信息底圖。

表1 交通遙感數(shù)據(jù)的分類與內(nèi)容

1.2 交通遙感大數(shù)據(jù)的特征

交通遙感大數(shù)據(jù)在具備遙感大數(shù)據(jù)特征[12]的同時，還具有一定的特殊性。

● 客觀性。交通遙感大數(shù)據(jù)的獲取不受人為因素的干擾，可以對交通設(shè)施、交通工具的空間分布和運營狀態(tài)、路域和航道周圍環(huán)境以及交通事件的發(fā)展過程進行客觀的評價。交通遙感大數(shù)據(jù)的客觀性對于交通路網(wǎng)現(xiàn)狀統(tǒng)計評估、交通行業(yè)監(jiān)管等具有重要意義。

● 多源性。不同交通業(yè)務(wù)對遙感數(shù)據(jù)的需求不同，交通遙感是對大氣環(huán)境、地表信息及地下管道等多個層次的立體觀測。交通遙感大數(shù)據(jù)的獲取平臺包括航天、航空、地基等類型，傳感器波段涉及可見光、紅外、微波。交通遙感大數(shù)據(jù)還包括物探、測繪等實測數(shù)據(jù)，以及手持終端設(shè)備采集的交通業(yè)務(wù)統(tǒng)計上報數(shù)據(jù)，具備典型的多源性特征。

● 現(xiàn)勢性。隨著全球?qū)Φ赜^測體系和地面交通傳感網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的不斷完善，交通遙感大數(shù)據(jù)獲取和傳輸?shù)臏?zhǔn)實時性大幅提升，在交通災(zāi)害事故應(yīng)急搜救中，可以及時獲取目標(biāo)對象的最新數(shù)據(jù)和事故的周邊態(tài)勢，制定合理有效的救援方案。

● 海量性。交通系統(tǒng)是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，涉及人、車、路、環(huán)境等各種信息，其數(shù)據(jù)量大、包含的信息多，具有海量數(shù)據(jù)特征[11]。受觀測對象的限制，相對于其他行業(yè)，交通行業(yè)對高空間分辨率遙感影像的需求更為迫切，如農(nóng)村公路屬性信息提取、車輛和船舶等交通工具類型識別、道路破損狀況監(jiān)測等都離不開高分遙感數(shù)據(jù)的支撐。同時，隨著遙感技術(shù)在交通運輸行業(yè)應(yīng)用的逐漸深入，遙感技術(shù)對交通信息提取和分析的全面性、時效性和精準(zhǔn)性要求也逐步提升。這些因素決定了交通遙感必將面臨海量大數(shù)據(jù)信息存儲、處理和分析的挑戰(zhàn)。

1.3 公路交通領(lǐng)域遙感大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

在公路交通領(lǐng)域，公路勘察、路網(wǎng)分布調(diào)查、公路災(zāi)害監(jiān)測與道路災(zāi)毀評估是較早引入遙感大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的業(yè)務(wù)方向，也是目前交通遙感較為典型的幾個應(yīng)用方向。同時，隨著遙感影像空間分辨率的不斷提高，基于遙感大數(shù)據(jù)的公路建設(shè)監(jiān)管和公路智慧養(yǎng)護也逐漸成為技術(shù)研究和業(yè)務(wù)應(yīng)用的熱點。

1.3.1 國內(nèi)公路交通遙感大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

遙感技術(shù)在我國公路勘察中的應(yīng)用起步較早，遙感大數(shù)據(jù)在我國高寒高海拔地區(qū)、西部復(fù)雜山區(qū)和東部丘陵區(qū)重要公路的勘察及選線工作中發(fā)揮了不可替代的作用[13-16]。2005年我國推出了由中交第二公路勘察設(shè)計研究院編制的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《公路工程地質(zhì)遙感勘察規(guī)范》（JTG/T C21-01—2005）[17]，明確了包含航空、航天遙感資料及其他資料的遙感大數(shù)據(jù)信息在路線方案的勘察設(shè)計、重大工程選址中的重要作用。

遙感大數(shù)據(jù)分析為路網(wǎng)監(jiān)測提供了全新的技術(shù)方法，實現(xiàn)了大面積路網(wǎng)的道路軌跡分布、路面寬度和路面材質(zhì)的快速和客觀統(tǒng)計，改變了傳統(tǒng)交通運輸行業(yè)路網(wǎng)信息人工調(diào)查和統(tǒng)計的工作模式。國內(nèi)外學(xué)者很早便開始了基于衛(wèi)星遙感影像的道路屬性信息提取研究[18-20]，為遙感技術(shù)在交通路網(wǎng)調(diào)查與核查業(yè)務(wù)中的推廣應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。2015年，湖南省交通運輸廳聯(lián)合中國交通通信信息中心在全國率先引入了高分遙感技術(shù)，運用高分遙感路網(wǎng)提取技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析手段，對全省19萬千米的農(nóng)村公路進行了“放大鏡”式的全覆蓋檢測，并建成了遙感農(nóng)村公路數(shù)據(jù)庫和綜合管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了對全省農(nóng)村公路全面、精準(zhǔn)的管理[21]。截至2021年年底，遙感路網(wǎng)核查技術(shù)已經(jīng)在湖南省、貴州省、四川省、陜西省、廣東省、云南省、安徽省、江西省、廣西壯族自治區(qū)等多個省份得到了推廣應(yīng)用。

20多年來，在應(yīng)對特大水災(zāi)、雪災(zāi)凍害、地震、滑坡等自然災(zāi)害的過程中，衛(wèi)星、航空、無人機等高分辨率遙感技術(shù)在道路災(zāi)毀評估中發(fā)揮了巨大的作用，遙感技術(shù)已成為當(dāng)前災(zāi)害調(diào)查和災(zāi)害風(fēng)險評估不可或缺的重要技術(shù)。2008年汶川地震發(fā)生后，相關(guān)單位和廣大的科研工作者利用航空、航天遙感影像數(shù)據(jù)開展了四川省道路工程沿線地質(zhì)災(zāi)害的調(diào)查工作，調(diào)查了都汶高速公路地震次生山地災(zāi)害的類型、災(zāi)害特征、分布區(qū)域及分布規(guī)律，為后期次生災(zāi)害的防治提供了很好的依據(jù)[22]。另外，在玉樹地震、舟曲泥石流、九寨溝地震以及長江流域洪水特大自然災(zāi)害的應(yīng)急救援和公路災(zāi)毀評估工作中，通過遙感大數(shù)據(jù)分析技術(shù)及時獲取滑坡區(qū)域面積和災(zāi)毀道路長度等重要信息，為交通部門搶險救災(zāi)和災(zāi)后恢復(fù)重建提供了數(shù)據(jù)支撐。

遙感大數(shù)據(jù)在公路建設(shè)監(jiān)管和道路養(yǎng)護方向的應(yīng)用是交通遙感的新熱點。早期主要使用中低分辨率遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，對高速公路建設(shè)項目施工前、施工期、竣工后的建設(shè)項目臨時占地和恢復(fù)狀況進行監(jiān)測和分析[23]。目前，隨著國內(nèi)外亞米級衛(wèi)星及無人機影像獲取技術(shù)的推廣應(yīng)用，施工現(xiàn)場的細節(jié)信息提取已經(jīng)得到了較好的解決，遙感大數(shù)據(jù)被逐步引入大型交通工程建設(shè)進度監(jiān)管業(yè)務(wù)中。我國目前已由大規(guī)模交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)階段過渡到了養(yǎng)護管理階段，對智慧化養(yǎng)護的需求越來越迫切，遙感大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在公路養(yǎng)護業(yè)務(wù)中的應(yīng)用具有非常重要的意義。高光譜遙感衛(wèi)星影像空間分辨率的提升、航空無人機和地面遙感檢測設(shè)備的輔助使用，以及道路健康狀況遙感檢測光譜特征和理論模型研究[24]的不斷深入，為遙感大數(shù)據(jù)在道路養(yǎng)護業(yè)務(wù)中的應(yīng)用和推廣打下了基礎(chǔ)。

1.3.2 國外公路交通遙感大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

發(fā)達國家（如美國、德國、加拿大、英國、日本、澳大利亞等國）從20世紀(jì)80年代開始大力推廣遙感與空間信息技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用。隨著國外遙感衛(wèi)星產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，光學(xué)、高光譜、雷達、激光測高、重力等多類型衛(wèi)星遙感體系已形成，遙感技術(shù)在交通運輸行業(yè)的應(yīng)用深度和廣度也得到了極大的提高。例如，美國交通部提出了“商業(yè)遙感與空間信息計劃”（Commercial Remote Sensing & Spatial Information Technologies Program），該計劃包括運輸統(tǒng)計局、智能交通系統(tǒng)聯(lián)合計劃辦公室、研究發(fā)展和技術(shù)辦公室、導(dǎo)航定位授時與頻譜管理中心、交通安全研究所、沃爾普國家運輸系統(tǒng)中心6個機構(gòu)。目前，高分衛(wèi)星、無人機、三維激光掃描（light detection and ranging，LiDAR）、地基雷達、探地雷達等多源遙感數(shù)據(jù)已在美國等發(fā)達國家的交通設(shè)施建設(shè)、管理、養(yǎng)護、環(huán)境評估以及公路自然災(zāi)害風(fēng)險評估與應(yīng)急救援等領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用與推廣。

阿肯色大學(xué)的Coffman R A等人[25]在麥克-布萊克威爾鄉(xiāng)村運輸中心項目中，利用激光雷達三維建模和地基合成孔徑雷達干涉測量（interferometric synthetic aperture radar，InSAR）技術(shù)，對公路建設(shè)黏土材料進行持續(xù)觀測，詳細分析了黏土材料的收縮膨脹特征。美國北達科他州立大學(xué)的 Bridgelall R等人[26]利用搭載在無人機上的高光譜成像儀，開展了涵蓋道路擁堵預(yù)測、鐵路運行狀況監(jiān)測和管道風(fēng)險管理的交通系統(tǒng)多式聯(lián)運遙感研究，為交通模型參數(shù)的獲取與定期更新提供了一種低成本的技術(shù)手段，體現(xiàn)了遙感技術(shù)在交通多式聯(lián)運分析與安全管理應(yīng)用中的巨大潛力。密歇根理工大學(xué)的Wolf R E等人[27]利用InSAR、LiDAR和三維攝影測量等遙感技術(shù)，針對密歇根州底特律M-10高速公路、內(nèi)華達州鐵路走廊、阿拉斯加管道走廊和實驗室縮放模型等幾個研究場景，開展交通設(shè)施沿線巖土資產(chǎn)監(jiān)測，為交通部門的巖土資產(chǎn)管理決策提供技術(shù)支撐。遙感技術(shù)在國外公路、橋梁、邊坡養(yǎng)護中也發(fā)揮了積極的作用。美國交通部聯(lián)邦公路管理局使用LiDAR數(shù)據(jù)、圖像處理算法和GPS/GIS技術(shù)，長期監(jiān)測路面裂縫和破損狀況，包括瀝青路面裂縫自動分類驗證、混凝土道路檢測、移動激光雷達路面標(biāo)記反射率狀況評估等[28]；多種傳感設(shè)備和遙感分析技術(shù)的使用為橋梁養(yǎng)護提供了更好的安全保障，密歇根州運輸部汽車研究中心聯(lián)合密歇根理工大學(xué)，綜合使用三維全景攝影測量、熱紅外成像、LiDAR、數(shù)字圖像相關(guān)法（digital image correlation，DIC）、探地雷達、合成孔徑雷達（synthetic aperture radar，SAR）、無人機與衛(wèi)星多光譜影像等遙感數(shù)據(jù)，對橋梁變形、橋面鋪裝裂縫、坑洞、龜裂等橋梁病害進行了全面的檢測，證明了遙感技術(shù)在橋梁養(yǎng)護中的應(yīng)用價值[29]；俄勒岡州交通部研究中心和俄勒岡州交通研究與教育協(xié)會（OTREC）的工作人員利用地面和機載的三維激光掃描設(shè)備對俄勒岡州的101號高速公路和美國20先鋒-埃迪維爾高速公路沿線進行邊坡的持續(xù)監(jiān)測，并構(gòu)建了同步變化檢測模型，實現(xiàn)了道路沿線災(zāi)害隱患點的快速高效排查，為交通設(shè)施養(yǎng)護和區(qū)域未來工礦業(yè)的發(fā)展提供了安全保障[30]。交通設(shè)施沿線的環(huán)境監(jiān)測與評估是遙感技術(shù)應(yīng)用的重要領(lǐng)域之一，遙感技術(shù)已成為各個國家開展公路沿線植被覆蓋、徑流分布、水土流失監(jiān)測以及交通環(huán)境評估業(yè)務(wù)的重要手段[31-32]。遙感數(shù)據(jù)也是全球范圍內(nèi)地震、海嘯、颶風(fēng)、臺風(fēng)等重大自然災(zāi)害以及公路沿線局部范圍內(nèi)滑坡、泥石流、崩塌等次生地質(zhì)災(zāi)害損毀信息獲取的重要數(shù)據(jù)源，美國、德國、加拿大、日本、韓國等國家的陸地、海洋、氣象系列衛(wèi)星都在本國交通災(zāi)害損毀評估和應(yīng)急救援工作中發(fā)揮了不可替代的作用。

從國內(nèi)外交通運輸行業(yè)遙感大數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況來看，美國、德國、加拿大等發(fā)達國家的遙感發(fā)展起步較早，其在遙感衛(wèi)星商業(yè)化發(fā)展、高分遙感應(yīng)急數(shù)據(jù)獲取、遙感精細化分析、行業(yè)應(yīng)用業(yè)務(wù)化程度等方面具有更大的優(yōu)勢。目前，發(fā)達國家高分遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)、無人機和地面遙感設(shè)備在交通建設(shè)、管理、養(yǎng)護等領(lǐng)域的應(yīng)用也更加廣泛和深入。

本文結(jié)合近幾年中國交通通信信息中心在交通遙感領(lǐng)域開展的相關(guān)工作，重點介紹遙感大數(shù)據(jù)在交通公路災(zāi)毀智能提取分析、公路建設(shè)與規(guī)劃分析、空天大數(shù)據(jù)公路智慧養(yǎng)護3個方向的典型應(yīng)用。

2 遙感大數(shù)據(jù)在公路交通中的典型應(yīng)用

公路及其附屬設(shè)施在遙感數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為長條形網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，并因建設(shè)材質(zhì)、標(biāo)準(zhǔn)和時間的不同，體現(xiàn)為不同的光譜特征和紋理特征。形狀方面，平原地區(qū)的公路偏平直，山區(qū)地區(qū)的公路多彎曲迂回。同時，公路覆蓋平原、丘陵、山地等不同地區(qū)，且容易被建筑物、行道樹等地物遮擋，體現(xiàn)出多樣性的特征。公路在遙感數(shù)據(jù)中的多樣性客觀地增加了遙感大數(shù)據(jù)在公路交通中的應(yīng)用難。為了擴展遙感大數(shù)據(jù)在公路交通中的應(yīng)用，需要重點關(guān)注以下兩個方面。

● 數(shù)據(jù)方面。因交通業(yè)務(wù)關(guān)系人民安全及經(jīng)濟發(fā)展，故對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度及精細化程度要求高，需采用亞米級高分辨率遙感衛(wèi)星或無人機影像。為了提高道路屬性信息（如路面類型、老化程度等）分析的準(zhǔn)確度，需采用多光譜/高光譜影像數(shù)據(jù)源。

● 算法方面。遙感影像中的公路特征多樣、場景復(fù)雜，對影像去噪、增強、提取等技術(shù)有較高要求，如今遙感數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)融合分析已經(jīng)在公路交通領(lǐng)域發(fā)揮了作用，但是，遙感數(shù)據(jù)存儲、分析速度較慢，需構(gòu)建良好的大數(shù)據(jù)平臺，以提升遙感大數(shù)據(jù)的處理效率。

近幾年，交通運輸部相關(guān)部門結(jié)合具體交通業(yè)務(wù)需求，陸續(xù)開展了基于遙感大數(shù)據(jù)與多源時空大數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用，對提高工作效率、提升政務(wù)決策能力水平起到了重要作用。

2.1 遙感大數(shù)據(jù)公路災(zāi)毀智能提取分析

交通運輸部門和各級公路管養(yǎng)部門高度重視自然災(zāi)害對公路的影響，摸清公路災(zāi)毀狀況對開展災(zāi)害搶通保通、災(zāi)后重建以及公路養(yǎng)護具有重要的支撐作用。近幾年交通部門已開展“全國公路災(zāi)害監(jiān)測與評估系統(tǒng)”的構(gòu)建，逐步形成“部-省-市-縣”4級采集審核報送的業(yè)務(wù)模式?；谌斯ぶ悄芎涂仗齑髷?shù)據(jù)分析技術(shù)，系統(tǒng)實現(xiàn)了大范圍公路災(zāi)毀信息的普查與數(shù)據(jù)獲取、海量災(zāi)毀采集信息的層級報送與智能審核、干線公路災(zāi)毀損失評估、災(zāi)毀大數(shù)據(jù)的信息挖掘、公路災(zāi)毀的事前預(yù)警防范、突發(fā)重大災(zāi)害的救援決策等功能，對加強公路災(zāi)毀的事前預(yù)警防范以及建立災(zāi)害信息化長效監(jiān)測機制起到了關(guān)鍵的作用。

（1）實現(xiàn)大范圍公路災(zāi)害普查效率的大幅提升

公路自然災(zāi)害覆蓋范圍廣、突發(fā)性強，傳統(tǒng)手段無法短時間內(nèi)完成大范圍的公路災(zāi)害信息獲取。系統(tǒng)通過集成高分辨率光學(xué)、SAR衛(wèi)星遙感影像和移動終端采集數(shù)據(jù)，融合降水、植被覆蓋率、地形地貌等多源信息，經(jīng)多期影像長時序觀測，依托人工智能等技術(shù)手段，實現(xiàn)了崩塌、滑坡、泥石流、沉陷等典型公路災(zāi)害的大范圍監(jiān)測提取與篩查，從數(shù)據(jù)和技術(shù)角度解決公路災(zāi)害普查難題。系統(tǒng)匯總了不同類型災(zāi)毀的空間分布、規(guī)模、現(xiàn)場圖像、搶修投入、災(zāi)毀損失情況等精細化信息。截至2020年年底，系統(tǒng)已上線運行17個月，共存儲災(zāi)毀數(shù)據(jù)達20余萬條，全國已有31個省的上千個公路管養(yǎng)單位使用該系統(tǒng)進行了公路災(zāi)毀的采集報送和信息推送。

（2）實現(xiàn)海量采集上報業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的層級報送與智能審核

因各地上報數(shù)據(jù)的專業(yè)性和技術(shù)水平不同，為保證災(zāi)毀信息的準(zhǔn)確性以及決策的科學(xué)性，災(zāi)毀信息的上報采集采用“部-省-市-縣”4級采集審核報送的工作機制。報送機制不僅強化了審核及證明材料的規(guī)范性，做到有據(jù)可循，還綜合利用了多源大數(shù)據(jù)的互補、互驗特征，實現(xiàn)對海量上報數(shù)據(jù)的智能審核。系統(tǒng)通過融合遙感衛(wèi)星影像、業(yè)務(wù)移動終端采集信息（如現(xiàn)場照片、上報文字等）、氣象降水等信息，綜合對比大量歷史災(zāi)害點位的規(guī)模、損毀金額、搶通投入人力資金等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對地方災(zāi)毀及重建資金報送等信息的智能化、批量化審核，大幅提高了報送數(shù)據(jù)檢查工作的效率與準(zhǔn)確性。如在某處公路中斷情況的審核中，系統(tǒng)可將現(xiàn)場照片內(nèi)容不符、重復(fù)采集問題上報，以及災(zāi)毀發(fā)生時間與數(shù)據(jù)采集上報時間間隔過長等問題進行回退。例如2020年，系統(tǒng)實現(xiàn)對26個省份上報的33416條公路災(zāi)毀段數(shù)據(jù)的審核，通過部級審核數(shù)據(jù)31792條，回退數(shù)據(jù)1624條，保證了公路災(zāi)毀數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，為道路應(yīng)急救援方案的科學(xué)制定實施、災(zāi)害評估，以及災(zāi)后恢復(fù)重建的資金撥付提供了有力支撐。

（3）實現(xiàn)對全國干線公路災(zāi)毀的評估，提供養(yǎng)護輔助決策

系統(tǒng)針對全國公路災(zāi)毀信息采集的干線公路災(zāi)毀信息，采用聚類分析方法，對各災(zāi)毀樣本個體及造成損毀數(shù)量按其具有的特性進行分類，結(jié)合公路技術(shù)等級、公路主體損毀量、造成中斷情況及搶通保通難度等因素進行定量分析，初步形成公路災(zāi)毀損失評價指標(biāo)體系，并綜合評價出全國干線公路災(zāi)損嚴(yán)重程度及分布情況。該評估結(jié)果能夠為公路管養(yǎng)力量投入、災(zāi)毀搶修保通資金支持及災(zāi)后重建資金管理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)參考，輔助規(guī)劃養(yǎng)護設(shè)備、人員布局，提高資金投放精度和資金使用效率。對于邊遠欠發(fā)達地區(qū)，可以統(tǒng)籌考慮地方財力、災(zāi)毀公路搶修保通、重建工程難度等多種因素，充分發(fā)揮補助資金的統(tǒng)籌作用和幫扶導(dǎo)向。

（4）實現(xiàn)對災(zāi)毀大數(shù)據(jù)的信息挖掘，發(fā)掘災(zāi)毀事故緣由

通過對各地災(zāi)毀在不同等級公路的分布進行分析，能夠及時發(fā)現(xiàn)設(shè)計、施工及養(yǎng)護工作的薄弱環(huán)節(jié)。如2019年和2020年兩年的數(shù)據(jù)均顯示，二級公路災(zāi)毀占比較大（如圖1所示），與三級及以下公路災(zāi)毀情況相比，隨著技術(shù)等級的提高，其抗災(zāi)能力并未明顯提升。如2020年公路災(zāi)毀分級統(tǒng)計結(jié)果顯示，災(zāi)毀里程接近及超過1000 km的區(qū)域有華東、華中地區(qū)，其中特別嚴(yán)重路段分布也以華東、華中地區(qū)為主，嚴(yán)重路段分布以華北、西南地區(qū)為主，需重點關(guān)注。又如，經(jīng)分析研究發(fā)現(xiàn)，高頻發(fā)災(zāi)毀路段主要受地表坡度、巖性、高海拔和低區(qū)域穩(wěn)定性等主導(dǎo)因子影響，且與急彎陡坡和臨水臨崖有很高的關(guān)聯(lián)性（如圖2所示）。

圖1 2020年各地區(qū)不同技術(shù)等級公路災(zāi)毀量

圖2 木里博科鄉(xiāng)境內(nèi)災(zāi)毀路段急彎陡坡示意圖

（5）利用InSAR技術(shù)開展公路災(zāi)毀的事前預(yù)警防范

InSAR是以合成孔徑雷達復(fù)數(shù)據(jù)提取的干涉相位信息為信息源獲取地表形變信息的技術(shù)，可用于大范圍區(qū)域災(zāi)害隱患排查和重點邊坡的長時序、高頻率、高精度、微形變監(jiān)測，監(jiān)測精度可達毫米級。為了提升基礎(chǔ)設(shè)施多災(zāi)種和災(zāi)害鏈綜合監(jiān)測、風(fēng)險早期識別和預(yù)報預(yù)警能力，系統(tǒng)利用InSAR技術(shù)，對頻發(fā)災(zāi)毀路段建立信息化長效監(jiān)測機制。例如，通過歷年災(zāi)毀數(shù)據(jù)分析，四川省是公路災(zāi)毀及地質(zhì)災(zāi)害非常嚴(yán)重的省份之一，系統(tǒng)專門針對重點路段G76雪山關(guān)隧道段開展了基于InSAR技術(shù)的公路及邊坡地質(zhì)災(zāi)害檢測與風(fēng)險評估，常用的衛(wèi)星載荷有Sentinel-1系列、TerraSAR衛(wèi)星等。

（6）輔助提升災(zāi)后應(yīng)急處置的能力和水平

為了進一步加強信息技術(shù)在交通運輸突發(fā)應(yīng)急處置工作中的應(yīng)用，近幾年系統(tǒng)通過衛(wèi)星遙感影像、無人機航拍、互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的高效應(yīng)用，為部、省管理部門及時提供了工作實時進展、阻斷點現(xiàn)場照片以及災(zāi)害發(fā)生前后對比影像等重要決策依據(jù)，確保了搶險救災(zāi)工作有序、有效、有力開展，實現(xiàn)了“看得清、聽得到、調(diào)得動”等目標(biāo)。例如，通過多期遙感影像的對比分析，相關(guān)部門能夠從宏觀層面掌握公路水毀的實際情況，準(zhǔn)確判斷水毀的類型以及嚴(yán)重程度，對于搶通保通以及災(zāi)后重建提供重要的技術(shù)支撐。如圖3所示，通過災(zāi)前災(zāi)后遙感影像對比分析可知，在G214西寧市至瀾滄公路K1905+850至1905+900路段處，發(fā)生泥石流塌方將該路段部分阻斷，受損里程約為50 m，塌方量為960 m3。

圖3 G214災(zāi)前災(zāi)后影像對比

遙感大數(shù)據(jù)具有客觀性強、宏觀性強等特征，但其自身多為平面信息的反映，不能體現(xiàn)災(zāi)毀的立體信息（如塌方體積等）。未來可結(jié)合更高分辨率立體測繪衛(wèi)星及無人機在災(zāi)毀方面的應(yīng)用，提高災(zāi)毀信息的全面性。

2.2 遙感大數(shù)據(jù)公路建設(shè)與規(guī)劃分析

農(nóng)村公路具有“點多、線長、面廣”的特點，傳統(tǒng)層層上報的模式中間過程誤差大、核準(zhǔn)難，容易出現(xiàn)漏報、錯報，導(dǎo)致扶貧工作初期資金和項目難以精準(zhǔn)定向。為了提高農(nóng)村公路建設(shè)管理的科學(xué)性和交通運輸脫貧攻堅任務(wù)的精準(zhǔn)性，需要準(zhǔn)確評估農(nóng)村公路建設(shè)情況。衛(wèi)星遙感影像具有觀察范圍廣、信息真實等特點，適用于大面積的長時間監(jiān)測，為開展農(nóng)村公路精準(zhǔn)扶貧工作提供了重要的技術(shù)支撐。

近幾年，我國部分中西部市縣基于高分遙感影像智能提取和高性能計算技術(shù)，通過融合“兩客一?！避囕v軌跡數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)移動端App信息，實現(xiàn)了道路線位、寬度[33]、里程、路面類型[24]等道路精細化信息的獲取，以及優(yōu)選通達路線的核查工作，完成了對現(xiàn)存農(nóng)村公路和通組路基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的清查[34-35]，為建立農(nóng)村公路大數(shù)據(jù)信息化管理數(shù)據(jù)庫提供了有力支持。遙感大數(shù)據(jù)的智能提取及分析技術(shù)極大提高了農(nóng)村公路底數(shù)清查的效率，與傳統(tǒng)外業(yè)采集及內(nèi)業(yè)人工作業(yè)方式相比，時間和人工成本降低1/3以上。圖4所示為基于遙感影像的農(nóng)村公路核查分析結(jié)果，紅色為核查出的錯誤道路軌跡，綠色為正確軌跡，黃色為疑似錯誤軌跡（需人工后期確認(rèn)核實）。因公路在遙感影像中特征的復(fù)雜性，目前路線線位、寬度等信息的提取尚不能實現(xiàn)全自動，人工后處理的核實工作量依然比較大，需進一步提高遙感公路信息自動提取的準(zhǔn)確度。

圖4 農(nóng)村公路清查大數(shù)據(jù)分析

在公路底數(shù)清查的基礎(chǔ)上，開展了通組路建設(shè)需求核查的大數(shù)據(jù)分析。結(jié)合遙感影像村落提取和實地調(diào)查評估人口分布情況，基于農(nóng)村公路通村組規(guī)則進行了居民點的道路可達性大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)了對各村組通達通暢狀況的綜合評估。該評估結(jié)果可為農(nóng)村公路的規(guī)劃建設(shè)審批提供科學(xué)的參考依據(jù)。村組通達性分析評估將村組戶數(shù)、優(yōu)選通達路線與村組距離、道路路面材質(zhì)、道路寬度4類因子作為評估指標(biāo)建立評估體系，確定村組的通達性。圖5所示為某地區(qū)通組路通達性分析結(jié)果（紅色點為未通達村組，黃色點為已通達未通暢村組，綠色點為已通暢村組），公路的建設(shè)應(yīng)更傾向于未通達村組，切實解決村民出行難題，完善當(dāng)?shù)氐穆肪W(wǎng)體系建設(shè)。

圖5 村組點位可達性分析

除了農(nóng)村公路，遙感大數(shù)據(jù)在高速公路及普通國省干線建設(shè)項目中的計劃執(zhí)行監(jiān)督也發(fā)揮了重要的作用。傳統(tǒng)的交通基礎(chǔ)設(shè)施重大工程建設(shè)監(jiān)督主要依靠人工上報方式，其真實性得不到保障；即使上級單位利用實地巡視等手段復(fù)核，也無法完全涵蓋整個工程情況，建設(shè)監(jiān)督屬于“無圖無真相”。遙感影像反饋的信息客觀、不受人為干預(yù)，更真實可靠。利用遙感大數(shù)據(jù)，構(gòu)建交通基礎(chǔ)設(shè)施施工狀態(tài)（以公路建設(shè)為例，施工狀態(tài)包含未開工、公路用地清表、路基路面成型、已完工通車等）的遙感智能識別模型及樣本庫，實現(xiàn)不同工程不同建設(shè)階段的目標(biāo)識別、建設(shè)過程的變化檢測，以及工程質(zhì)量評價。綜合整體影像信息及實地重點區(qū)域巡查資料（如照片、視頻等），判斷工程進度與批復(fù)計劃在建設(shè)內(nèi)容、建設(shè)時間等方面的符合程度，實現(xiàn)對工程建設(shè)進度、質(zhì)量、安全和生態(tài)環(huán)境影響的監(jiān)測和管理[10]。目前，湖南省高速公路及普通國省干線建設(shè)項目以及江西省普通國省道公路建設(shè)項目已經(jīng)利用高分辨率遙感影像開展項目的建設(shè)監(jiān)督管理，有效保證了項目的進度和資金的落實。圖6所示為京秦高速公路建設(shè)過程遙感監(jiān)測細節(jié)，其過程表現(xiàn)了高速公路建設(shè)的公路用地清表、路基填筑成型、路面攤鋪成型、已完工通車等重要進度的狀態(tài)。工程進度監(jiān)管對遙感影像數(shù)據(jù)有較高的空間和時間分辨率需求，目前部分區(qū)域在高分辨率遙感影像上的重訪率較低，阻礙了對工程重要階段的監(jiān)測。同時，尚需提高對工程不同階段建設(shè)情況及異常情況的自動化分析排查功能，提高遙感大數(shù)據(jù)在工程建設(shè)監(jiān)管方面的推廣程度。

圖6 京秦高速建設(shè)施工情況細節(jié)

此外，針對特殊工程（如地鐵、隧道、橋梁等）結(jié)合InSAR進行持續(xù)形變監(jiān)測，是保證施工安全性、避免造成安全事故的有效手段。未來，融合宏觀遙感監(jiān)測及微觀監(jiān)測（如建筑信息模型（building information modeling，BIM）、設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)）的可視化大數(shù)據(jù)分析平臺將成為重要交通基礎(chǔ)設(shè)施全生命周期（設(shè)計、建造、養(yǎng)護、運行）健康性能監(jiān)測的有效手段。

2.3 基于空天大數(shù)據(jù)的公路智慧養(yǎng)護

現(xiàn)階段公路養(yǎng)護主要依靠人工巡查以及路檢的方式，很難提升公路養(yǎng)護管理的效果。為了深化農(nóng)村公路管理養(yǎng)護體制改革，針對我國農(nóng)村公路規(guī)模大、分布散等特點，交通運輸部門正在利用遙感大數(shù)據(jù)開展公路重點養(yǎng)護篩查試點工作。利用衛(wèi)星遙感光譜及AI分析技術(shù)，精準(zhǔn)提取農(nóng)村公路存在健康狀況信息，監(jiān)測發(fā)現(xiàn)農(nóng)村公路大面積隱患及潛在路況威脅，并將評定結(jié)果作為實地勘察或車載設(shè)備進行農(nóng)村公路技術(shù)狀況評定的前置依據(jù)，有效降低了公路巡查的成本。目前應(yīng)用于道路養(yǎng)護的遙感數(shù)據(jù)有高分二號、北京二號、高景一號和WroldView-3等衛(wèi)星的數(shù)據(jù)。

根據(jù)遙感技術(shù)能力，目前利用空天大數(shù)據(jù)初步對路面類型、路面寬度、路面損壞狀況等指標(biāo)開展了評定工作。在路面破損狀況遙感智能識別方面，通過搭建公路大坑槽、大坑洞、返砂等路面破損樣本庫，綜合運用公路路面的不同老化破損程度在遙感影像中表現(xiàn)出的不同特征，利用AI算法實現(xiàn)對大面積、嚴(yán)重老化破損路面等重點區(qū)域的篩查。同時，為了彌補路面破損遙感樣本在空間分辨率和時間分辨率等方面的不足，提高遙感大數(shù)據(jù)路面破損監(jiān)測精度，融合地面檢測車、移動端App等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的路面破損樣本數(shù)庫，實現(xiàn)了對樣本訓(xùn)練集和測試集的補充。此外，通過融合多期影像數(shù)據(jù)、車輛運行軌跡數(shù)據(jù)（如車輛行駛速度等）、氣象數(shù)據(jù)（如降雨）、坡度坡向等多源信息，建立公路老化破損規(guī)律模型及全生命周期演變規(guī)律，進一步分析挖掘存在或即將老化破損的道路，實現(xiàn)大面積隱患及潛在路況威脅的排查。

目前，基于遙感大數(shù)據(jù)的公路養(yǎng)護工作已經(jīng)在我國中西部等地開展了試點工作。如2020年某省采用衛(wèi)星遙感技術(shù)全面核查全省4483個鄉(xiāng)鎮(zhèn)和48106個建制村的通暢情況以及嚴(yán)重破損通鄉(xiāng)通村硬化路整治情況，并在重點區(qū)域利用移動App等對問題路段進行實地驗證。經(jīng)實地驗證，遙感影像對破損道路的監(jiān)測具有一定的成效。利用遙感大數(shù)據(jù)開展公路養(yǎng)護具有廣闊的應(yīng)用前景。未來構(gòu)建“宏觀衛(wèi)星遙感+地面精細化檢測”將成為公路智慧養(yǎng)護的趨勢。研究遙感公路健康狀況評定技術(shù)方法，構(gòu)建天地一體化的檢測體系及標(biāo)準(zhǔn)化流程，將有效提升公路健康狀況檢測效率，提高公路養(yǎng)護管理效率。

因公路養(yǎng)護對道路在影像中的光譜、紋理特征要求非常精細，遙感數(shù)據(jù)的波段數(shù)以及數(shù)據(jù)質(zhì)量制約著其在公路養(yǎng)護中的應(yīng)用，雖初步取得一定成效，但其數(shù)據(jù)獲取途徑的快捷性、分析結(jié)果的準(zhǔn)確性有待進一步提高，需要更豐富的遙感大數(shù)據(jù)源及處理分析技術(shù)的支撐。

3 交通遙感大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢

3.1 交通遙感大數(shù)據(jù)面臨的問題

盡管交通遙感大數(shù)據(jù)已在交通運輸行業(yè)的實際應(yīng)用中發(fā)揮了重要作用，但在應(yīng)用與研究發(fā)展中仍有很多問題待解決，具體可概括為以下兩個方面。

第一，在遙感衛(wèi)星載荷方面，目前在軌遙感衛(wèi)星還無法完全滿足水陸交通運輸行業(yè)對遙感技術(shù)日益迫切的需求，這在一定程度上制約了遙感大數(shù)據(jù)在交通運輸領(lǐng)域的應(yīng)用，具體表現(xiàn)在以下幾個方面。

● 空間分辨率低：對于農(nóng)村公路出現(xiàn)暢返不暢、路面老化，以及自然災(zāi)害造成的道路損毀等問題，需要較高空間分辨率的多光譜、高光譜遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，以滿足路面健康和道路受損狀況的觀測需求。雖然我國高分二號、北京二號、高景一號等衛(wèi)星的空間分辨率都已達到亞米級，高光譜衛(wèi)星高分五號也已經(jīng)投入使用，但是對于寬度僅幾米的道路來說，現(xiàn)有的遙感衛(wèi)星資源仍難以滿足交通行業(yè)精細化業(yè)務(wù)管理和應(yīng)急損毀評估的需求。

● 時間分辨率低：對于陸地和海上突發(fā)的自然災(zāi)害、船舶遇險、海上溢油等應(yīng)急事件，需要對事件發(fā)生區(qū)域進行高精度、高頻次、連續(xù)的跟蹤監(jiān)測。目前我國高分四號衛(wèi)星可實現(xiàn)對地表某區(qū)域的長時間凝視，但其空間分辨率只有50 m，難以滿足交通目標(biāo)快速發(fā)現(xiàn)、連續(xù)跟蹤的應(yīng)用需求。后續(xù)吉林一號衛(wèi)星星座組網(wǎng)后，可實現(xiàn)全球任意點10 min以內(nèi)重訪，其空間分辨率為1.12 m，但預(yù)計2030年才能實現(xiàn)組網(wǎng)。

● 載荷存在空白：對于我國水上安全事故的監(jiān)測與評估，需要激光雷達技術(shù)為重點區(qū)域的水深測量提供新的解決方案，然而目前尚沒有可用的激光雷達衛(wèi)星數(shù)據(jù)資源。我國西部綿延數(shù)千千米的凍土區(qū)公路、全國超過數(shù)百萬千米的農(nóng)村道路以及北極航道極端環(huán)境下的冰情等，均對雷達遙感觀測強穿透能力提出了強烈需求，但是長波長SAR衛(wèi)星在我國仍屬空白，觀測被樹木遮蔽、被積雪覆蓋或者深層凍土等類似狀態(tài)下的交通目標(biāo)仍缺少可用手段。

第二，在業(yè)務(wù)推廣應(yīng)用方面，雖然遙感大數(shù)據(jù)為交通運輸行業(yè)提供了各種有效信息，但如何快速利用遙感大數(shù)據(jù)實現(xiàn)交通信息快速、動態(tài)監(jiān)測與分析，依然存在很多瓶頸，具體表現(xiàn)在以下幾個方面。

● 數(shù)據(jù)提取與分析技術(shù)業(yè)務(wù)化難：遙感自動化提取技術(shù)雖然已取得了一定的成功經(jīng)驗，但大部分只是示范性試驗，距離實際應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)化還存在很大差距，往往需要較多人工干預(yù)。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展雖然給自動化信息提取帶來了新的思路，但在遙感領(lǐng)域尚未達到業(yè)務(wù)化、商業(yè)化要求。

● 行業(yè)應(yīng)用不夠深入：目前，基于遙感大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要集中于交通基礎(chǔ)設(shè)施的前期工作，對于交通基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃、建設(shè)、養(yǎng)護涉及較少，未形成交通基礎(chǔ)設(shè)施全生命周期的相關(guān)應(yīng)用。

3.2 交通遙感大數(shù)據(jù)未來發(fā)展趨勢

基于交通遙感大數(shù)據(jù)目前面臨的問題，交通遙感大數(shù)據(jù)未來發(fā)展趨勢主要包括以下幾個方面。

● 在遙感衛(wèi)星載荷方面，現(xiàn)有的遙感衛(wèi)星資源仍難以滿足交通行業(yè)精細化、業(yè)務(wù)管理和應(yīng)急評估的需求，需要加強面向交通領(lǐng)域的更高空間、更高光譜、更高時間分辨率遙感衛(wèi)星載荷的研制，以滿足交通基礎(chǔ)設(shè)施精細信息的觀測與分析需求。

● 在人工智能研究方法方面，基于遙感數(shù)據(jù)的地物自動化識別準(zhǔn)確率和自動化程度還不高，需進一步提高人工智能技術(shù)在交通基礎(chǔ)設(shè)施等地物上的提取分析水平，并構(gòu)建滿足大規(guī)模遙感數(shù)據(jù)處理需求的機器學(xué)習(xí)算法[12]，滿足交通領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需求。

● 在交通遙感大數(shù)據(jù)融合分析方法與機制機理模型方面，需加強交通遙感多源異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的能力，建立遙感大數(shù)據(jù)與交通業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)（如聯(lián)網(wǎng)聯(lián)票、人流車流等數(shù)據(jù)）的融合綜合應(yīng)用，以進一步提高遙感大數(shù)據(jù)的決策支撐能力。

● 在系統(tǒng)平臺方面，集成空天地一體化遙感技術(shù)、衛(wèi)星定位與導(dǎo)航技術(shù)、地理信息系統(tǒng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建專用的大數(shù)據(jù)綜合交通地理信息系統(tǒng)也是未來的重要發(fā)展方向。

● 在應(yīng)用領(lǐng)域方面：要拓展遙感大數(shù)據(jù)在內(nèi)河水運、海事航運、航空等綜合交通領(lǐng)域的應(yīng)用，不斷發(fā)展綜合交通領(lǐng)域遙感大數(shù)據(jù)與其他多源大數(shù)據(jù)的應(yīng)用理論與方法研究。

4 結(jié)束語

如今，遙感大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)在公路建設(shè)、規(guī)劃、養(yǎng)護等方面顯示出巨大的潛力和無限的發(fā)展前景。未來，隨著遙感大數(shù)據(jù)集成、融合、分析挖掘等理論技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展，遙感大數(shù)據(jù)將在交通領(lǐng)域發(fā)揮舉足輕重的作用。將遙感大數(shù)據(jù)與各類交通大數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用，解決交通行業(yè)“建、管、養(yǎng)、運”等實際問題，并形成“交通+教育”“交通+醫(yī)療”“交通+物流”等多行業(yè)、多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合，是未來發(fā)展的重點，也是交通大數(shù)據(jù)未來發(fā)展的重要方向。