福建省多源遥感影像云服务平台设计与实现

基于云计算、大数据、对象存储、免切片等技术,依托数字福建云计算中心政务云环境搭建多源遥感影像云服务平台。在分析用户需求和云平台研究现状的基础上,结合福建省陆海卫星遥感影像统筹业务需求,设计了平台总体架构、数据架构和功能模块,探讨了平台关键技术。平台构建了多源遥感影像自动识别、实时处理、动态发布、主动推送等一体化在线服务链路,实现了遥感影像数据“即收、即处、即发布”的一站式服务,对福建省卫星影像数据和遥感技术的应用和推广具有重要意义。

河南省地质遥感云服务平台正式上线启动运行

5月20日,河南省地质矿产勘查开发局测绘地理信息院研建的河南省地质遥感云服务平台正式上线启动运行。河南省地质遥感云服务平台是一款在线遥感影像处理和分析平台。该平台利用高性能、高可扩展性、高可用性的云计算技术,内置卫星影像数据的处理算法及处理流程,通过分布式存储与并行计算模型,实现海量遥感数据的高速处理、批量生产和智能挖掘分析。

基于高性能云服务平台的遥感数据分析与处理研究

目前遥感数据的主流应用水平还停留在人工解译判读及数据浏览为主的初级阶段,遥感信息获取的自动化程度很低,高级空间信息的提取和利用的广度和深度还很不足。本文从原始遥感影像以及数据产品的云数据中心存储与维护服务、原始影像到初级产品的在线高性能处理、遥感影像数据中心的快速检索与在线空间信息服务等几个方面出发,研究新型高分辨率遥感影像在不同应用领域的高效能处理。通过本平台的服务,可以对基础测绘或涉及国家安全和保密的应用提供全面的云计算解决方案和软硬件建设服务,对开放的应用市场提供集中式的云遥感影像数据中心,包括影像数据存储、在线影像数据处理与空间信息服务。

基于遥感云服务平台的植被指数计算

利用遥感技术能快速、大面积、长时间地探测地表情况,遥感技术的发展与应用产生海量的遥感数据,对数据的处理及运用提出新的挑战。遥感云服务能很好地解决海量遥感数据处理及运用问题。GEE是目前应用最为广泛的遥感云服务平台,文中基于GEE对遥感数据收集、处理及植被覆盖指数计算进行探究,详细阐述其计算过程,并以云南省通海县为例,基于GEE遥感云服务平台,计算出通海县2020年植被指数分布情况。

环境遥感云服务平台与高性能平台对比分析

云计算技术迅猛发展并不断开拓应用行业。为探索云计算技术在环境遥感领域的应用,基于虚拟化、大数据技术,研究环境遥感数据处理云服务平台架构、网络拓扑和服务功能,选取138景高分一号卫星数据进行产品生产实验,对比分析云服务平台和高性能平台在海量遥感数据处理中的效率。实验证明,在现有运行环境下,高性能平台数据处理效率是云服务平台的2.5倍左右。总体而言,相对于云服务平台,专用的高性能计算处理平台在计算、通信和存储等方面具有一定优势,更适合海量环境遥感数据的高效处理和参数产品反演。

自然资源卫星遥感云服务平台建设与展望

一、前言从1966年开始研制第一颗陆地遥感卫星^([1])、并于1975年成功发射以来^([2]),经过近60年的努力,我国陆地卫星遥感实现了跨越式发展。特别是2015年《国家民用空间基础设施中长期发展规划(2015-2025年)》的发布实施^([3]),推动卫星遥感从原有的研究试验型应用向单星业务化应用.

上海市海量遥感影像管理与共享服务云平台建设与应用研究

针对传统海量遥感影像数据管理和共享面临的问题,研究了包括镶嵌数据集的管理模式、动态镶嵌、实时处理和服务共享等的镶嵌数据集技术,并据此提出了多时段大规模遥感影像数据共享服务解决方案,建立了上海市遥感影像管理与共享云服务平台。基于此平台提供的数据服务,建立了利用原始航空遥感影像数据进行在线分析的应用系统,为遥感影像数据更好地应用于实际工作中提供了新途径。

河南省地质遥感云服务平台成效初显

“河南省地质遥感云服务平台上线两个月来,寻求技术支持的单位纷至沓来,云平台成效初显。”7月20日,河南省地质局矿产资源勘查中心相关技术负责人说。今年5月20日,河南省地质遥感云服务平台正式上线运行。两个月来,通过不同层次授权,数十家地质单位通过云平台获得各类地质遥感数据,有力支持了土地矿产资源执法监督、生态环境保护、地质灾害防治等业务。

创新与共享 构建自然资源卫星影像云服务平台

近年来,随着国产卫星遥感数据资源的不断丰富,卫星遥感数据在各行业发挥的作用已从原有的研究试验型逐步转向业务化应用,我国卫星遥感事业取得了长足进展,逐步形成立体、多维、高中低分辨率结合的综合观测能力,并且已经具备一定的业务化服务能力,各领域对卫星遥感数据服务的范围和深度日益提升,生态文明建设、自然资源审计、突发事件应对、自然灾害应急救援等,对卫星影像数据产品的时效性及全面性需求越来越高。

PIE-Engine AI在江苏省徐州市耕地识别中的应用

耕地是人类赖以生存的基本资源,守住耕地红线是农业发展和农业现代化建设的根基和命脉。本文以徐州市贾汪区、睢宁县、新沂市、沛县四个县区为例,基于航天宏图遥感智能解译平台(PIE-Engine AI)的DeepLabV3网络结构,实现对所选研究区耕地的识别,并对解译耕地面积进行统计与比较。研究结果表明,利用PIE-Engine AI平台可以实现耕地的快速识别,且准确性较高,可为保障徐州市耕地资源的合理利用提供一定的借鉴和参考。

基于PIE-Engine Studio的黄河口及其邻近海域水质遥感监测

卫星遥感具有高空间分辨率、重访周期短、覆盖面大等优势,遥感技术的发展产生了海量遥感数据,对数据的处理与应用提出了新的挑战。遥感云服务平台依托其海量遥感数据和强大算力,能够高效、低成本地对遥感数据进行处理。基于PIE-Engine Studio平台对遥感数据收集、处理和计算进行研究,针对黄河口及其邻近海域水质参数进行监测,得到研究区1984—2021年叶绿素a浓度、透明度、悬浮泥沙浓度的时空分布特征。结果表明:叶绿素a在黄河三角洲外围海域存在一个半环形的清洁水体区域,在莱州湾内呈现片状分布;由近岸向离岸方向透明度逐渐增加,最小透明度分布于黄河入海口近岸区域,其他区域呈扩散式分布;悬沙浓度较高的区域集中于黄河三角洲外围,其他区域呈扩散式分布,且黄河入海口南北两岸呈现出不同的数值和趋势差异。

基于贝叶斯网络的遥感云用户行为认证方法

针对遥感云服务平台中不可信用户的入侵现象,结合遥感云用户行为特点和贝叶斯网络算法设计了一种用户行为认证方案。该方案论述了遥感云平台用户的行为认证机制,并且根据用户行为特点建立了用户行为认证集,结合贝叶斯网络算法预测特点和用户行为属性建立了用于认证等级预测的贝叶斯网络模型,把该模型中分析得出的用户行为属性的权重信息应用到用户等级预测算法中,使该算法针对遥感云用户认证更安全准确,从而实现对用户行为认证等级的预测。仿真实例表明该方法能够准确识别出不可信用户,有效保证遥感云服务平台的安全性。

伊犁河谷草地水分利用效率时空变化及其对气候因子的响应

水分利用效率(WUE)是评估一个生态系统新陈代谢与固碳能力的重要参数,也是衡量陆地生态系统碳循环和水循环耦合程度的关键指标,研究其时空变化及对气候变化的响应具有重要意义。本研究基于MODIS数据、气象观测数据和植被类型数据,定量估算2002—2022年伊犁河谷各类型草地WUE时空变化特征,并采用趋势分析和偏相关分析探究河谷草地WUE变化趋势及其对气温、降水量的阈值效应。结果表明:1)伊犁河谷草地多年平均WUE为1.48 gC/(mm·m^(2)),总体呈微弱降低趋势。其中典型草原WUE最高,其次为荒漠草原、草甸草原、典型草甸和高寒草甸。2)在空间上,WUE总体呈中部高,并向南北两端逐渐降低的分异规律,其分布格局与海拔总体呈负相关关系。3)河谷WUE与年气温多呈正相关,与气温不同,降水与河谷草地WUE基本呈负相关关系。具体来说,典型草甸、荒漠草原和高寒草甸WUE与气温呈正相关关系,各类草地中仅有典型草甸与降水为正相关。4)草甸草原、高寒草甸、典型草甸、典型草原和荒漠草原生长的最佳气温阈值为-6~0℃、-8~2℃、-6~2℃、4~8℃和-4~6℃,其降水最佳阈值分别为650~800 mm、550~800 mm、500~800 mm、400~600 mm和400~550 mm。

基于PIE-Engine Studio的西藏典型湖泊总悬浮物反演

总悬浮物浓度是水环境评价的重要参数之一,并且能在各个方面影响水体其他参数。青藏高原湖泊环境正处于大幅变化的时期,而其分布与动态变化与湖泊的环境息息相关。基于西藏典型湖泊29个采样点水质实测数据和LandSat 8 Collection 2遥感数据,使用PIE-Engine Studio平台,对比分析了基于单波段和多波段组合的多种总悬浮物浓度反演模型,选出了最优的总悬浮物浓度反演模型,并运用该模型分析了色林错、扎日南木错以及塔若错总悬浮物2013~2023年月度时空变化特征。分析结果表明:①总悬浮物对绿光、红光波段最为敏感,以波段反射率组合(B3+B4)、(B2/B3)(B2为蓝光波段,B3为绿光波段,B4为红光波段)为自变量,总悬浮物浓度为因变量的三波段模型为西藏典型湖泊总悬浮物浓度遥感反演最佳模型;②总悬浮物浓度年内变化总体存在季节规律,夏季浓度高,而春秋季低。在色林错,浓度在北部较高,高值夏季主要分布在西北岸,而秋冬季则在东北岸,受风向影响较大;在扎日南木错的西部较高;在塔若错,夏季在南部较高。3个湖泊均在11月时出现东部浓度重新升高的现象。③年降水量与各湖泊的悬浮物浓度相关性较高。年际变化中,2013~2023年,悬浮物浓度的年均值先是逐年升高,在2018年后随着年降水量的减少而逐渐下降或稳定。另外,色林错、扎日南木错、塔若错湖面面积分别增长了2.87%(约68.14 km^(2))、3.01%(约30.31 km^(2))、1.01%(约4.87 km^(2)),色林错持续扩张,扎日南木错和塔若错先快速扩张,而后萎缩,湖面面积与悬浮物浓度均值表现较同步,均是受降水量和径流的影响。研究结果可为高原湖泊水质评价提供理论依据,为水土流失、水资源保护提供科学参考。

未来“供销”需有信息“合作”——供销合作社系统信息化建设“云”图构想

2001年，国家农业信息化工程技术研究中心成立。几年后，该机构建立了首个全国性的农业“云”服务平台，收集来自田间地头一线的数据，如温湿度、作物参数、遥感影像，以及土肥工作站定期采集、化验的土壤参数，农产品贸易价格等数据，这些数据经过与农业专业模型和算法结合，为各地农场提供“精准农业”决策服务。

CropWatch:以自主遥感监测技术守望全球农情

在国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作”重点专项支持下,中国科学院空天信息创新研究院牵头开展了先进农情遥感监测技术研发,实现了参与式的全球农情监测云服务平台(CropWatch Cloud)的重大升级,为24个发展中国家提供了定制化农情培训,涵盖近5亿人口,契合了GEOGLAM提升全球农情监测信息透明度的初衰,为联合国零饥饿目标的实现作出了贡献。

中国遥感软件研制进展与发展方向——以像素专家PIE为例

随着航天航空遥感技术的飞速发展,立体式、多层次、多视角、全方位和全天候对地观测的时代已然到来。如何激活数据价值,更好地服务行业应用,满足快速增长的遥感应用需求,成为遥感企业面临的迫切课题。遥感图像处理软件作为遥感数据与行业应用的桥梁,在遥感产业化过程中发挥着不可替代的作用。本文概述了国内外遥感卫星数据和遥感软件发展历程,通过中国国产遥感图像处理软件——像素专家(pixel information expert,PIE)阐述了国产遥感软件的研制进展、典型应用和未来技术发展方向。PIE软件具有多源遥感载荷全方位支持、全谱段要素信息智能提取、多行业全业务链深度融合、海量遥感数据快速处理和自主产权程序完全可控等5大核心能力。未来将加强与大数据、云计算和人工智能等技术前沿领域的交叉融合,提升遥感数据分析处理、知识挖掘与决策支持能力,实现遥感数据的按需获取快速传输和专题信息聚焦服务。