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本讲座选自清华大学曾超博士于 2015 11 26 日在 RONG v2.0---图形图像处理与大数据技术论坛上所做的题为《大数据时代 下的遥感信息处理》的演讲。 曾超:大家好,我叫曾超是清华大学水利系洪阳老师的博士后。 今天我的报告题目叫做《大数据时代下的遥感信息处理》,今天的报 告分为三个方面:

本讲座选自清华大学曾超博士于 2015 年 11 月 26 日在 RONG · 高分二号搭载两台分辨率1米全色、4米多光谱相机、0.8米分 辨率,2015 年1月,观测区域是广州的岑村机场,跑道线都可以看

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本讲座选自清华大学曾超博士于 2015 年 11 月 26 日在 RONG

v2.0---图形图像处理与大数据技术论坛上所做的题为《大数据时代

下的遥感信息处理》的演讲。

曾超:大家好,我叫曾超是清华大学水利系洪阳老师的博士后。

今天我的报告题目叫做《大数据时代下的遥感信息处理》,今天的报

告分为三个方面:

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第一,对我们的团队进行简要的介绍。

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我们的团队名字叫做 HydroSky。我们关注的是水科学和遥感科

学的交叉领域,目标是遥感、水文、气象、气候、人类环境等领域的

前沿性研究,我们的目的是取得相关领域的前沿科学成果。

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第二,介绍一下遥感大数据。首先是遥感大数据研究中心的背景。

去年校庆的时候,我们就在思考遥感科学发展到这个程度,大数据是

其中不可绕开的一个路口,对地观测领域,观测的信息量越来越多,

结构也越来越复杂,大数据的特征非常的明显。在遥感科学发展的过

程中面临的一些问题也对传统的方法提出巨大挑战。我们当时就在思

考是不是利用大数据科学的思维方式能够解决遥感科学发展过程中

面临的问题呢。

遥感大数据在国际上也刚刚起步,清华大学一定会在这个领域有

所作为。我们围绕数据科学为中心,以土木水利、计算建筑等清华大

学的学科群为基础,成立了一个遥感大数据中心,整合跨学科资源,

推动跨学科的交叉创新。

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上个月,清华大学的数据科学研究院下面的遥感大数据研究中心

正式挂牌成立。我们的宗旨是多学科的前沿交叉,服务于政产学研用。

这里是我们以两种方式给出的遥感大数据的定义,一般我们在定

义大数据的时候会比较看重它的这四个特征:

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首先具有海量的数据规模才能称为大数据,同时数据具有高速的

流转性、数据类型是复杂多样的,传统处理方式很难解决数据储存和

管理的问题,同时这个数据中又蕴含着巨大的价值。遥感大数据在这

四个方面都非常符合。首先是它的体量,目前全球卫星数量已经超过

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了一千颗,而且单个数据中心的数据量达到了 TB 级,国家级的量达

到了 PB 级。随着观测技术的发展,目前的传感器获取的信息越来越

多,卫星的数量也越来越多。最近几年遥感数据的获取量也是呈几何

倍数增长。

第二,遥感数据也具有快速流转的特征,卫星观测、下传到地面

站处理,然后通过网络发布给用户,是一个准实时的发布过程。

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第三个特征是数据结构多样性的特征。传统意义上认为遥感图像

就是一个二维图片,但是随着技术的发展,观测遥感传感器的种类越

来越多,除了光学传感器,还有热红外、微波、激光雷达、导航定位

各种各样的信息,这些不仅仅是二维图像,还包含三维和地理空间的

信息。它处理的信息也不仅仅是空间、亮度,还可以包括跟行业相关

的具体参量。目前地表温度、湿度和风速都可以通过遥感手段获取。

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第四,在这么多遥感数据的基础上,如何挖掘到其中蕴含的重要

价值,是我们的研究方向。

目前遥感大数据研究中心的核心是依托国内外的核心卫星计划,

包括最近几年发布的土壤湿度卫星,降水卫星、地球重力卫星,它可

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以反应出地下水、水储量的变化。这也是对于径流和地表水监测的卫

星。这是国际上在水领域相关的比较重要的几个卫星计划。下面的是

中国目前正在实施的两个重大专项,一个是高分系列卫星,2013 到

2020 年计划发射 7 颗。第二项是中国的北斗卫星导航系统,计划到

2020年总共发射 35颗卫星。我们目标是围绕这一系列的观测变化建

设一个国际领先的清华遥感大数据中心,提升国际影响力。

目前正在研发的产品包括:高分数据产品研究内容主要是以高分

数据为核心,开发一系列的增值产品,目前我们的清华高分卫星中心

一期建设已经完成,正在进行二期的升级改造。产品的第二部分是北

斗数据产品,大家熟知的北斗主要用于定位、导航方面,我们对北斗

的开发主要是利用它的卫星导航信号,它在传播过程中遇到的地面大

气折射和反射之后,其中蕴含的其他信息,我们可以从中计算出水气

含量、水分含量的参量,除了定位以外,还可以运用于水文、气象和

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其他领域。目前我们也在清华建立了一个北斗的数据接收站,可以用

来观测气侯和气象的数据。

第三部分是全球水循环产品。依托国际上主流的水文相关卫星在

全球范围内进行观测,最终建立一个全球的水循环系统,水储量、地

表水蒸发、降水等等,在一两年之内完成,陆续完成并定期发布。

第四部分是全球陆地陆表遥感产品,高程、植被、土地利用和城市也

将在未来两年之内陆续完成并延续。

最后一部分是我们目前正在重点开拓的领域,全球海洋产品,包

括全球海平面的变化、海温、海风、海色等海量资源。

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目前清华的高分卫星数据中心是全国高校第一家服务于科教产

学研的高分卫星数据,大家如果需要用到高分卫星数据,可以跟我们

联系,可以通过网站下载目前已经有的高分卫星数据。这边是青岛高

新区高分一号遥感图像,我们对于高分产品主要任务有三个方面:基

础产品研发、增值产品服务、高分用户培训。

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下面我对高分卫星进行进一步的介绍,高分卫星含有 7 颗卫星。

高分 1 号卫星发射于 2013 年,上面搭载了两台 2 米分辨率全色

和 8 米分辨率多光谱相机和四台 16 米分辨率多光谱相机。它可以在

轨道比较低的情况下获得非常宽的视场,保证了它在比较短的时间内

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可以获得更多的观测数据。

高分二号搭载两台分辨率 1 米全色、4 米多光谱相机、0.8 米分

辨率,2015 年 1 月,观测区域是广州的岑村机场,跑道线都可以看

的非常清楚,有非常好的空间细节能力。

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高分三号和四号卫星是今年和每年预计发射的两颗卫星,3 号搭

载 1 米 C 波段多极化 SAR 雷达,4 号搭载 50 米分辨率的凝视相机。

微波对大气有更好的穿透性,高分三号的观测信息不像高分一号和二

号会受到天气的影响,可以有一个全天候和全天时的观测能力,可以

更好的获得地表的信号。高分四号是静止轨道卫星,轨道比较高,可

以与地球处于相对静止的空间位置,可以持续的对目标区域进行时间

周期非常短的重复观测。核心轨道卫星他们的传感周期非常长,需要

三四天才可以获得一次数据,静止轨道卫星获得数据的频率是以分钟

来计。

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高分五号空间分辨率可以达到 10 米,还携带一些气溶胶、温室

气体、大气环境的探测器,它的作用主要是针对于大气环境而言。可

以看出目前我国对于大气环境和空气污染都是非常重视。高分六号载

荷和高分一号卫星非常相似,是高分一号的延续。高分七号搭载立体

传感器,方便获得空间、三维的信息。

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这是高分系列七颗卫星的总体介绍,他们最终通过这七颗卫星形

成了一个高时间重复性、款覆盖,具有侧视能力、高光谱、高辐射分

辨率和高空间分辨率的卫星系统。

这是北斗导航卫星系统,可以通过基站接受卫星发射出来的信号,

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对地面进行定位,在阐述过程中通过大气和地表的折射和反射,进行

计算,还可以计算出在大气环境中的其他信息,可以把它运用到气象

领域,同时扩展到农业、生态、海洋等领域,因此北斗遥感会很大的

扩展北斗数据的应用能力和应用范畴。

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这个是北斗传感器通过一个记载测量地面土壤水分的实验。目前

我们已经在全国的多个地方布设了多个北斗数据接受站点,这是我们

在清华建立的一个接收站点。对于北斗大数据我们的思路是通过软硬

件的技术攻关,开发一系列的软硬件平台,并且通过产品研发发布可

以获得可降水量和土壤、植被、积雪相关的产品技术,并且研发一系

列的数据采集、传输、共享、发布的平台,最终将其应用于气象、农

业、生态、水文、海洋等领域。

除了高分和北斗两个重大专项,我们还在利用无人机近地遥感观

测手段。我们筹备利用无人机和它搭载的多光谱、高光谱、红外、激

光雷达和各种传感器,并将其应用于其他的遥感所和卫星观测手段不

能覆盖到的区域和范畴。

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这是清华环境监测云平台的界面,我们通过建立这样一个云平台,

大家使用微信关注这个公众号,就可以在其他地方发现有一些环境问

题或者气候气象的信息,通过拍照或者是文字信息上传,就可以共享

和发布这些信息。

下面我要介绍的是遥感大数据面临的挑战和发展。

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目前遥感传感器发展越来越多,空间和时间分辨率能力越来越高。

随着信息获取能力的大大增强,是否带来更多的价值?虽然空间分辨

率高了,光谱分辨率高了,但是获取的信息并不是随之简单的提高,

会出现同物异谱、信息冗余的现象。

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对于遥感数据来说,我们最关心三个特征:时间、空间、光谱的

特征。但是这三个特征经常是相互制约、难以互相兼顾。如果有很好

的时间传感周期,轨道会非常高,空间和光谱分辨率相对比较低。没

有任何一个传感器和卫星观测方法可以很完美的在时间、空间和光谱

上达到我们理想状态下的需求,通过信息融合解决光谱限制是很有效

的一个方法。

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下面我介绍一下在时空谱方面信息融合的几个例子。这个例子是

遥感观测中由于云的遮挡带来的信息缺失,我们可以通过另外一个时

间的数据对它进行引导,通过找到相似的区域,在数据 2 中通过这个

数据对那个区域的数据进行填补,把缺失的数据恢复出来。这是模拟

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地表温湿度的实验,有缺失数据、参考数据、恢复之后的数据。

第二个例子是超分辨率重建的例子,超分辨率在视频领域已经有

比较多的应用,多次观测,有亚像素位的位移,我们把它融合起来,

可以得到空间分辨率更高的数据。遥感数据最大的特点是有很多的重

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返周期,对一个区域有很多次的观测,可以通过多次观测提高它的分

辨率。

通过对同一对象建立不同卫星之间的统一描述,将他们结合在一

起,对于不同空间和时间分辨率,信息差异非常大。第一个分辨率很

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高,但是时间分辨率很低。JS 分辨率达到了 5 公里以上,但是它的

时间分辨率很高,我们通过把不同的信息数据融合,可以得到 30 米

的分辨率,又有每半个小时一次的数据,时空谱信息融合方法是解决

这一问题的非常好的手段。

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这是我们团队目前技术的一览表,包括灾害监测模型、遥感发现

算法、灾害监测算法、应急算法,以及我们目前拥有的一些数据。

大家如果觉得有合作点的话,可以多跟我们联系,这是洪老师最

近两年出的两本书,一本是关于雷达降水的,一本是关于多尺度水文

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卫星遥感的。

对于清华遥感大数据中心我们预期成果是面向国家重大需求、政

府、企业和公众服务开发出一些平台和算法,最终推动遥感大数据走

向产业化。

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我们与合作方的定位是:依托遥感大数据研究中心这个平台,通

过签署战略协议和合作定位的方式,最终实现技术研发、项目支撑和

人才培养。

感谢大家!

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提问:现在大数据有一个数据开放的问题,我们清华大数据研究中心

数据开放的范围是在实验室这个级别还是校级这个级别,还是和美国

一样已经公布到全球的范围?

曾超:我们希望这个数据有更好的开放性,我们是对全球所有人开放

的。