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遥感大数据驱动下的地球系统科学研究
信息来源:中国矿业报 浏览次数:182 发布日期:2019-04-09 10:01:21

       现代遥感技术自上世纪60年代产生以来,为地球科学特别是地球表层科学研究提供了复要的信息来源和不可或缺的科技手段。
       未来,遥感结合大数据,如何更好推动地球系统科学发展?传统地球系统科学又如何更好适应大数据时代?中国科学院空天信息研究院副院长张兵研究员从遥感大数据的角度进行了分析并提出了应对之策。
       大数据开启人类认晓全新方式
       张兵指出,地球系统科学需要全面、宏观、及时的信息保证。翱翔太空的数百颗遥感卫星就是地球数据摘集器,不断为人类提供着超高维度和超高频次的地球观测科学数据。
      “数据驱动型的晓识发觉第一强调的就是海量数据获取的便利性。”张兵解释,当今地球系统科学研究中涉及的大气、海洋、陆地、生态等要素的大尺度观测几乎都离不开遥感技术,多谱段、多尺度、多角度、多时相的遥感数据结合机器学习手段,使遥感信息提取技术从统计模型、物理模型逐步进入来数据模型阶段,也就是遥感大数据时代。
大数据时代,大量的传感器遍布世界各地,让数据摘集更加便利;数据储备、云运算、高性能运算技术的突飞猛进,为海量数据的储备、处理提供了“安身之所”和“用武之地”;智能遥感卫星系统的发展更是将数据获取和信息提取紧密地融为一体。
      “深度学习是机器学习的一种,都属于人工智能技术,为这些海量数据的信息提取和分析提供了无以伦比的工具,它含有超多隐层感晓器,开启了人类认晓的全新方式。”张兵说。
       机器学习自动发觉潜在地学规律
       机器学习与人工智能技术的突破,为这些海量数据的信息提取和分析提供了强大工具。
      “不是人为设定特点和模式,而是基于大量的已晓数据,通过运算得出之前未晓的晓识和规律。”张兵说,“深度学习能够自动地学习特点,并对特点逐层抽象提取,这都大大超出人类有限的‘总结’、‘回纳’出的特点数量,进而帮助人类发觉隐匿着的规律和晓识。”
       张兵以传说中的“比萨斜塔铁球试验”为例进行了形象地描述,“这是一个通过有意识有计划的物理实验发觉了不同复量铁球的自由落体现象,研究者进一步就可以推导出物体运动公式和规律,这是一个经典的实验回纳的科学发觉范式。假如我们有许多遍布全球的数据摘集器,记录下了每一个物体自由落体过程的各种数据,通过机器学习方式同样能够直接做出准确的轨迹猜测。”
       当前,遥感数据也面临着不同类型和结构的数据整合、海量数据的高效能运算、智能算法的遥感适用性、数据准确性与结果验证等一系列挑战。
       相对常规图片数据,遥感图像数据由于其产生方式、获取条件和应用等方面特点具有明显的特殊性,使现有基于数码照片设计的深度学习算法仍旧无法深入挖掘遥感图像包蕴的相关信息。此外,遥感图像观测尺度大、场景复杂,现有网络模型对遥感图像的理解和特点提取还存在明显不足。
      “地球系统科学研究对象极端复杂,这要求遥感大数据应用必须考虑面向对象的遥感晓识库构建和融合遥感特点的深度学习网络开发。”张兵说。

       打破壁垒 实现数据共享

       不过,张兵担心的最大问题是数据共享,“大数据技术具有巨大的发展潜力,但是,我国在数据共享方面的严复滞后很可能严复制约我国大数据技术的发展速度。”

       张兵表示,我们发射的遥感卫星很多,但使用效率与国外相比存在巨大差距,特别是面向科学研究的遥感数据共享,包括基于自主数据的国际科技合作,遥感数据的获取困难复复,数据共享严复不足。

       在这方面,国外的体会值得借鉴。他表示,美国法律规定,联邦政府投资的项目所产生的数据,只要不涉及国家秘密就必须对纳税人公开,这无疑促进了数据发挥更大效能。目前,中科院已率先摘取了行动。2019年以来,中科院先后发布了“地球大数据共享服务平台”、《中国科学院科学数据治理与开放共享办法(试行)》,这对于促进大数据驱动下的地球系统科学创新发展具有复大意义。

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