遙感大數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案課件

遙感大數(shù)據(jù)應(yīng)用報告人類進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代1遙感大數(shù)據(jù)及其特點(diǎn)遙感大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用結(jié)論與展望1遙感大數(shù)據(jù)應(yīng)用報告人類進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代1遙感大數(shù)據(jù)及其特點(diǎn)信息高速公路到網(wǎng)絡(luò)空間1993年9月，美國啟動“信息高速公路”計劃，即國家信息基礎(chǔ)設(shè)施（NII）,引發(fā)了席卷全球的信息化革命；1994年，美國啟動了國家空間數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施（NSDI)的建設(shè)1995年，中國啟動了推動全國信息化的“八金”工程，標(biāo)志著我國信息化建設(shè)開始起步利用衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)、衛(wèi)星遙感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)地理信息技術(shù)和計算機(jī)虛擬現(xiàn)實技術(shù)，大量的表述地球自然形態(tài)和人類活動的幾何與社會屬性數(shù)據(jù)和信息被送入電腦，并在互聯(lián)網(wǎng)上流通，形成虛擬的網(wǎng)絡(luò)空間（Cyberspace）2信息高速公路到網(wǎng)絡(luò)空間1993年9月，美國啟動“信息高速公路數(shù)字地球的提出1998年，美國副總統(tǒng)戈爾提出“數(shù)字地球”概念，全球開始步入數(shù)字地球和數(shù)字城市建設(shè)新階段目前，我國已建成數(shù)字中國基礎(chǔ)框架，已有600多個城市初步建成數(shù)字城市基礎(chǔ)框架，國家測繪地理信息局發(fā)布在互聯(lián)網(wǎng)上的“天地圖”成了數(shù)字中國和數(shù)字城市的載體3數(shù)字地球的提出1998年，美國副總統(tǒng)戈爾提出“數(shù)字地球”概念智慧地球2006年以來，物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新一代信息技術(shù)正式推出，實現(xiàn)了工業(yè)化與信息化的綜合集成通過無所不在的傳感網(wǎng)將網(wǎng)絡(luò)世界與現(xiàn)實世界關(guān)聯(lián)起來，形成虛實一體化的空間（Cyberphysicalspace），將自動和實時地感知現(xiàn)實世界中人和物的各種狀態(tài)和變化，由云計算中心處理其中海量和復(fù)雜的計算、控制并產(chǎn)生智能反饋2009年，全世界各國正式提出建設(shè)智慧地球和智慧城市智慧地球可為人類生存繁衍、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會交往和文化享受等諸多方面提供各種智能化的服務(wù)：實現(xiàn)低碳、綠色、可持續(xù)發(fā)展4智慧地球2006年以來，物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新一代信息技術(shù)正式推大數(shù)據(jù)的興起NatureScience出版社分別于2008年、2011年出版了《BigData》、《Dealingwithdata》專刊，指出大數(shù)據(jù)時代已到來2012年3月，美國奧巴馬政府宣布正式發(fā)布了“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議”，意義堪比20世紀(jì)的信息高速公路計劃無所不在的億萬個各類傳感器將產(chǎn)生越來越多的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量級將從現(xiàn)在的GB、TB（TeraByte）級逐步增長到PB、EB和ZB（ZettaByte）級。迫切需要通過分析這些結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)，以云端運(yùn)算整合分析，便能快速地將之轉(zhuǎn)化成有價值的信息，從中探索和挖掘自然和社會的變化規(guī)律利用大規(guī)模有效數(shù)據(jù)分析預(yù)測建模、可視化和發(fā)現(xiàn)新規(guī)律的時代即將到來5大數(shù)據(jù)的興起NatureScience出版社分別于2008

大數(shù)據(jù)的特征Volume（體量大）:

大量TB、PB、EB級以上的數(shù)據(jù)等待處理；Velocity（速度快）：需要響應(yīng)以秒甚至毫秒計的流數(shù)據(jù)的不斷產(chǎn)生；Variety（模態(tài)多樣）:

數(shù)據(jù)來源和類型繁多，文本、圖片、視頻等結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存；Veracity（真?zhèn)坞y辨）:

由于數(shù)據(jù)的噪音、缺失、不一致性、歧義等引起的數(shù)據(jù)不確定性；Value（價值巨大）:

大數(shù)據(jù)使得人們以前所未有的維度量化和理解世界，蘊(yùn)含了巨大的價值，大數(shù)據(jù)的終極目標(biāo)在于從數(shù)據(jù)中挖掘價值。

此“5V”又譯為：體量、速度、多樣性、真實性和價值。6大數(shù)據(jù)的特征Volume（體量大）:大量TB、PB、E數(shù)據(jù)挖掘的定義從海量、多源大數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)和提取隱含的、非顯見的模式、規(guī)則和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘比數(shù)據(jù)處理和信息提取有更大的難度，需要基于大數(shù)據(jù)和知識庫的智能推理?；谥腔鄢鞘械拇髷?shù)據(jù)和云計算，數(shù)據(jù)挖掘的目的是從中窺探和挖掘自然和社會的變化規(guī)律，人們的生活、行為及喜好，社會的潮流、思維和輿論趨向，推斷市場對產(chǎn)品、服務(wù)甚至政策等各方面的反應(yīng)。7數(shù)據(jù)挖掘的定義從海量、多源大數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)和提取隱含的、

數(shù)據(jù)挖掘過程數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)計算數(shù)據(jù)傳送

與分配數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)采集、編索與整合需要低成本存儲與分布式處理大量的仿真和計算任務(wù)須協(xié)調(diào)數(shù)百個參數(shù)需要將高維圖像等多媒體數(shù)據(jù)降維后度量與處理需要可視化

計算結(jié)果分享與訪問控制，安全與隱私保護(hù)數(shù)據(jù)倉庫選擇數(shù)據(jù)選擇變換挖掘融合抽取信息融合信息變換的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)融合、取樣、多分辨率分析去噪、特征抽取、標(biāo)稱化降維處理分類/群集可視化/認(rèn)證8數(shù)據(jù)挖掘過程數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)計算數(shù)據(jù)傳送

與分

數(shù)據(jù)挖掘算法9準(zhǔn)備階段合并壓縮清洗過濾格式轉(zhuǎn)換包發(fā)現(xiàn)階段統(tǒng)計分析線性分析、非線性分析、線形回歸、因子分析、單變量曲線、雙變量統(tǒng)計時間序列分析知識發(fā)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹方法、遺傳算法、規(guī)律推理可視化多變量的圖形分析并給出變量的關(guān)系尋找規(guī)按律建立模型解釋階段關(guān)聯(lián)規(guī)則揭示數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系，例如發(fā)現(xiàn)政府、部門網(wǎng)站上各種文件之間訪問的相互關(guān)系，獲得不同網(wǎng)頁間關(guān)聯(lián)度，便于組織站點(diǎn)的內(nèi)容分類照分類的公共屬性描述來分配類別，利用歷史數(shù)據(jù)推導(dǎo)和預(yù)測聚類包括客戶群聚類、

web網(wǎng)頁聚類，以便網(wǎng)站為用戶提供特定的服務(wù)序列挖掘出數(shù)據(jù)的前后時間順序關(guān)系，找到那些“一些項跟隨另一項”的內(nèi)部事務(wù)模式路徑發(fā)現(xiàn)

web站點(diǎn)中常被訪問的頁面，了解用戶的網(wǎng)絡(luò)行為，以便改進(jìn)頁面及網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的設(shè)計9數(shù)據(jù)挖掘算法9準(zhǔn)備階段合并壓縮包發(fā)現(xiàn)階段統(tǒng)計分析線性分析空間數(shù)據(jù)挖掘金字塔

（PyramidofSpatialDataMining）10空間數(shù)據(jù)挖掘金字塔

（PyramidofSpatial時空數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的方法統(tǒng)計方法和空間統(tǒng)計學(xué)歸納方法聚類方法空間多測度、多時相分析方法探測性的數(shù)據(jù)分析Rough集方法數(shù)據(jù)場和云模型圖像分析和模式識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、證據(jù)理論、遺傳算法數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)...11時空數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的方法統(tǒng)計方法和空間統(tǒng)計學(xué)11報告內(nèi)容人類進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代

1遙感大數(shù)據(jù)及其特點(diǎn)

遙感大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用結(jié)論與展望12報告內(nèi)容人類進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代1遙感大數(shù)據(jù)及其特點(diǎn)遙感大數(shù)據(jù)遙感傳感器無所不在（Ubiquitous）

地球空間信息的數(shù)據(jù)獲取將從空天地專用傳感器擴(kuò)展到物聯(lián)網(wǎng)中上億個無所不在的非專用傳感器智能手機(jī)：具有通信、導(dǎo)航、定位、攝影、攝像和傳輸功能的時空數(shù)據(jù)傳感器城市中視頻傳感器：由于數(shù)量眾多，能提供PB和EB級連續(xù)圖像。這些都將大大地提高地球空間信息學(xué)的數(shù)據(jù)獲取能力13遙感傳感器無所不在（Ubiquitous）13空天地傳感器資源（專業(yè)和非專業(yè)）

天上的衛(wèi)星已超過1000個（美國500多個，俄羅斯120多，中國135個）；空中的有人飛機(jī)和無人機(jī)超過10000架；地面移動測量系統(tǒng)和智能駕駛車上百萬輛（光學(xué)和激光雷達(dá)）；海上移動測量系統(tǒng)（光學(xué)、激光雷達(dá)和聲納）；城市的各種智能傳感器（中國視頻頭2000多萬）；人人手中的智能手機(jī)與智能手表（10億多個）。14空天地傳感器資源（專業(yè)和非專業(yè)）

天上的衛(wèi)星已超過1000個15

國際商業(yè)遙感技術(shù)進(jìn)展1515國際商業(yè)遙感技術(shù)進(jìn)展15

中外衛(wèi)星遙感的性能差別在軌運(yùn)行衛(wèi)星數(shù)量:205+300；135;空間分辨率:0.15m；0.5-3m;衛(wèi)星定軌精度:3-5cm；3-5cm;衛(wèi)星定姿精度:0.001gon；0.005gon;無控制目標(biāo)定位精度:5-10m；5-20m;有控制目標(biāo)定位精度:0.3-0.5pixel；0.5-1pixel;量化級別:10-12bit；8-10bit;衛(wèi)星側(cè)擺變軌速度:<1分鐘；1-3分鐘美國中國差別在縮小,”從無到有”走向”從有到強(qiáng)”.16中外衛(wèi)星遙感的性能差別在軌運(yùn)行衛(wèi)星數(shù)量:中國氣象衛(wèi)星:FYSeries

PolarOrbitsGeostationaryOrbits

FY|1A1B1C1DFY|3A3B3C3HFY|2A2B

2C2D2E

FY|4

SecondGenerationFirstGenerationFY-3AlaunchedonMay27,200817中國氣象衛(wèi)星:FYSeriesPolarOrbitTherouteforfuturedevelopmentofFYseries2006FY-2D2007FY-3A(TEST)

2010FY-2F2008FY-2E2009FY-3B(TEST)2011FY-3AM12012FY-3PM12012FY-2G2013FY-4A(TEST)2013FY-3RM(TEST)2015FY-4EAST12014FY-3AM22017FY-3AM32015FY-3PM22016FY-4WEST12017FY-4MS(TEST)2018FY-3PM32016FY-3RM12019FY-3RM22019FY-4EAST22020FY-4WEST22020FY-4MS中國氣象衛(wèi)星發(fā)展路線圖18Therouteforfuturedevelopme

為了滿足國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會信息化發(fā)展的需要，建議在我國對地觀測系統(tǒng)中列立測繪衛(wèi)星系列，包括：¨

高分辨率立體測圖衛(wèi)星¨

干涉雷達(dá)衛(wèi)星¨

激光測高/激光雷達(dá)衛(wèi)星¨

重力衛(wèi)星¨

導(dǎo)航定位衛(wèi)星測繪衛(wèi)星系列規(guī)劃19為了滿足國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會信息化發(fā)展的需要，建議在我資源三號基本情況20

資源三號衛(wèi)星我國第一顆民用高分辨率立體測圖衛(wèi)星，主要用于1：50000立體測圖及更大比例尺基礎(chǔ)地理產(chǎn)品的生產(chǎn)和更新，以及開展國土資源調(diào)查與監(jiān)測。衛(wèi)星重量2640公斤星上固存容量1TB平均軌道高度505.984公里；軌道傾角97.421度；降交點(diǎn)地方時10點(diǎn)30分；軌道周期97.716分鐘回歸周期59天平臺基本參數(shù)20資源三號基本情況20資源三號衛(wèi)星我國第一顆民用高分辨21載荷參數(shù)三線陣相機(jī)多光譜相機(jī)光譜范圍0.5~0.8um藍(lán)：0.45-0.52um綠：0.52-0.59um紅：0.63-0.69um近紅外：0.77-0.89um地面像元分辨率下視：2.1米前后視：3.5米5.8米焦距1700mm1750mm量化比特數(shù)10bit10bit像元尺寸下視24576X7um；前后視16384X10um;9216X20um靜態(tài)傳函優(yōu)于0.2優(yōu)于0.2幅寬52公里52公里視場角6度6度搭載載荷及參數(shù)：三線陣相機(jī)和多光譜相機(jī)2121載荷參數(shù)三線陣相機(jī)多光譜相機(jī)光譜范圍0.5~0.8um藍(lán)北斗位置云公共服務(wù)平臺（羲和計劃）位置云22北斗位置云公共服務(wù)平臺（羲和計劃）位置云22中國北斗全面運(yùn)營服務(wù)2012年12月27日，北斗系統(tǒng)對中國及周邊地區(qū)正式提供全面運(yùn)營服務(wù)。國務(wù)院新聞辦公室舉行了北斗系統(tǒng)新聞發(fā)布會，正式公布了“北斗”系統(tǒng)空間信號接口控制（ICD）文件。中巴雙方代表中巴雙方代表中巴雙方代表中巴雙方代表中巴雙方代巴雙方代表定位精度:水平方向10米;垂直方向10m測速精度:大于0.2

m/s授時精度:50納秒（單程）短報文通信廣域差分&地基增強(qiáng)覆蓋的亞太范圍地區(qū)23中國北斗全面運(yùn)營服務(wù)2012年12月27日，北斗系統(tǒng)對中國及北斗地基增強(qiáng)系統(tǒng)湖北示范驗證總體目標(biāo)：通過地面基準(zhǔn)站系統(tǒng)的增強(qiáng)服務(wù)，實現(xiàn)北斗系統(tǒng)在湖北省的高精度導(dǎo)航定位服務(wù)能力。具體目標(biāo)：建立湖北省均勻分布的6個框架網(wǎng)基準(zhǔn)站（平均邊長220km），實現(xiàn)全省范圍單頻米級導(dǎo)航定位服務(wù)建立示范區(qū)24個區(qū)域基準(zhǔn)站（平均邊長60km），實現(xiàn)區(qū)域三頻厘米級精密定位服務(wù)建立湖北省北斗精密定位服務(wù)系統(tǒng)，開展在測繪、氣象和交通等領(lǐng)域的北斗高精度定位導(dǎo)航應(yīng)用示范24北斗地基增強(qiáng)系統(tǒng)湖北示范驗證總體目標(biāo)：24

實時精密定位性能分析定位模式模糊度固定成功率初始化時間（秒）內(nèi)符合精度/m（平均）外符合精度/m（平均）平面高程平面高程GPS雙頻+BDS三頻100%5.760.0040.0180.0100.036GPS雙頻+BDS雙頻80%27.460.0030.0150.0110.042BDS三頻83%16.400.0070.0200.0130.052BDS雙頻40%50.780.0030.0150.0140.045GPS雙頻44%40.280.0060.0210.0120.04825實時精密定位性能分析定位模式模糊度固定成功率初始化內(nèi)高精度導(dǎo)航性能分析可用于智慧交通中車輛控制和智能駕駛26高精度導(dǎo)航性能分析可用于智慧交通中車輛控制和智能駕駛262013年11月，中心在泰國春武里府建成首個北斗衛(wèi)星海外CORS示范站單站測試GPS北斗GPS+北斗可見衛(wèi)星數(shù)（顆）6-813-1419-22使用衛(wèi)星數(shù)（顆）6-813-1419-22泰國北斗CORS站精度分析三站測試內(nèi)容指標(biāo)測試載體車載，最高速度80km/h定位精度平面2厘米，高程5厘米導(dǎo)航精度平面0.5米（可實現(xiàn)車道級精度導(dǎo)航）

北斗在泰國等低緯度東盟地區(qū)的精度與性能優(yōu)于GPS第27

頁泰國北斗地基增強(qiáng)試驗系統(tǒng)的精度分析HRMS（米）3.551.651.60RMS（米）7.843.443.03272013年11月，中心在泰國春武里府建成首個北斗衛(wèi)星海外CO報告內(nèi)容人類進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代1234遙感大數(shù)據(jù)及其特點(diǎn)遙感大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用結(jié)論與展望28報告內(nèi)容人類進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代1234遙感大數(shù)據(jù)及其特點(diǎn)遙感遙感大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用3.1

無控制全球測圖；3.2三維智慧城市；3.3生態(tài)環(huán)境動態(tài)監(jiān)測；3.4災(zāi)害應(yīng)急管理；3.5人類社會活動分析；3.6遙感強(qiáng)軍（能打仗、打勝仗）；3.7精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)；……29遙感大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用3.1無控制全球測圖；293.1

無控制全球測圖303.1無控制全球測圖30對資源三號衛(wèi)星全國數(shù)據(jù)進(jìn)行整體無控制區(qū)域網(wǎng)平差計算（8810景，原始數(shù)據(jù)量20TB），采用選權(quán)迭代驗后方差估計的粗差探測方法，從20億個匹配點(diǎn)中自動選擇300萬個堅強(qiáng)連接點(diǎn)，遙感影像自主定位精度從15米提高到5米，可滿足全球測圖要求米經(jīng)過系統(tǒng)誤差補(bǔ)償和粗差剔除的結(jié)果（5米）第31

頁超大規(guī)模ZY-3數(shù)據(jù)無控制區(qū)域網(wǎng)平差31對資源三號衛(wèi)星全國數(shù)據(jù)進(jìn)行整體無控制區(qū)域網(wǎng)平差計算（8810第32

頁全國DOM/DSM自動化生產(chǎn)2mDOM5mDSM數(shù)據(jù)量40TB，60個計算節(jié)點(diǎn)耗時15天完成32第32頁全國DOM/DSM自動化生產(chǎn)2mDOM5mDSM第33

頁全國DOM/DSM自動化生產(chǎn)33第33頁全國DOM/DSM自動化生產(chǎn)33第34

頁黑龍江測繪局海南測繪局浙江省測繪局大連測繪院

山東省國土測繪院約8000余個檢查點(diǎn)檢測影像3000余景，抽檢率約40%，檢驗區(qū)域約覆蓋50%國土面積DOM平面精度中誤差約3.5米，CE90約5.1米DSM高程精度中誤差優(yōu)于4米，CE90優(yōu)于6米相鄰DOM產(chǎn)品幾何接邊精度均優(yōu)于1個像素?zé)o控資三影像全國一張圖產(chǎn)品精度第三方驗證34第34頁黑龍江測繪局約8000余個檢查點(diǎn)無控資三影像全國覆蓋山東全省的150景三線陣數(shù)據(jù)，時間從2012年2月19日至2014年4月5日，數(shù)據(jù)量約500GB

山東

序號軌道號條帶號采集時間起始景ID終止景ID景數(shù)17200106542013-4-26727220727229102450168582012-10-31473021473030103533179812012-12-2454959454960411424410652012-1-2567035670451157504110582013-5-16754217754227116136926152012-4-817849417850297495774882012-11-3051612251613098234239422012-6-1127111627112389241840862012-6-16281092281098710421264752012-10-12446039446044611429665742012-10-174530004530056126972102972013-4-117015357015451113420664612012-10-114451164451249149990927812012-1-154702647032715345254422012-8-2337550037551011167124105452013-4-21719404719410717398461982012-9-27427415427422818383259832012-9-174129044129141119659997982013-3-186677176677193

合計165大區(qū)域無控制衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差方法1090個外業(yè)GPS實測高精度檢查點(diǎn)用于精度檢查3535覆蓋山東全省的150景三線陣數(shù)據(jù)，時間從2012年2月19日無控制平差前后精度檢查情況（1000個檢查點(diǎn)）平面精度/米高程精度/米中誤差最大誤差中誤差最大誤差平差前5.2624.34.3615.24平差后2.645.234.257.66大區(qū)域無控制衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差方法無控制平差后，平面和高程中誤差均優(yōu)于5米，無控制區(qū)域網(wǎng)整體精度均勻。3636無控制平差前后精度檢查情況（1000個檢查點(diǎn)）平面精度/米高ICESat/GLAS激光測高數(shù)據(jù)2003年，ICESat-1發(fā)射成功，光斑大小為直徑70m，平面精度10m、高程精度15CM大區(qū)域無控制衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差方法時間：2003-2009合理光斑數(shù)：485820資源三號與激光測高數(shù)據(jù)聯(lián)合平差37ICESat/GLAS激光測高數(shù)據(jù)大區(qū)域無控制衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)帶激光數(shù)據(jù)輔助平差的高程精度明顯高于不用激光數(shù)據(jù)平差的高程精度，通過聯(lián)合平差可以進(jìn)一步提升資源三號無控制平差的高程精度到3米以內(nèi)。平面精度/米高程精度/米中誤差最大誤差中誤差最大誤差平差前5.2624.34.3615.24平差后不帶激光測高數(shù)據(jù)平差2.645.234.257.66帶激光測高數(shù)據(jù)輔助平差2.585.162.886.74大區(qū)域無控制衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差方法聯(lián)合平差精度檢驗與分析38帶激光數(shù)據(jù)輔助平差的高程精度明顯高于不用激光數(shù)據(jù)平差的高程精3.2三維智慧城市393.2三維智慧城市39傾斜相機(jī)可同時獲得五張相片40傾斜相機(jī)可同時獲得五張相片404+1傾斜相機(jī)城市3維建模414+1傾斜相機(jī)城市3維建模41地上地下三維一體化（武漢市）42地上地下三維一體化（武漢市）42

室內(nèi)外3維實景GIS43室內(nèi)外3維實景GIS433.3生態(tài)環(huán)境動態(tài)監(jiān)測443.3生態(tài)環(huán)境動態(tài)監(jiān)測44

全球森林覆蓋及其變化

45

全球森林覆蓋及其變化

452002年10月圖像2003年5月圖像變化檢測結(jié)果交互式分析后圖斑GIS分析后變化圖斑GIS分析實地勘查利用資源二號衛(wèi)星查處違法建設(shè)及綜合利用系統(tǒng)Workflow（北京市）462002年10月圖像2003年5月圖像變化檢測結(jié)果交互式分析ChangeofwaterqualitygradesoftheLiangzilakefromSept.2009toSept.2011.梁子湖水質(zhì)遙感監(jiān)測結(jié)果(fromSept.2009toSept.2011).47ChangeofwaterqualitygradesMasterimage從多時相SAR數(shù)據(jù)中挖掘城市地表下沉

24InterferogramsfromERSimagesofShanghai

48Masterimage從多時相SAR數(shù)據(jù)中挖掘城市地表下沉20-200mm/yrVelocityhasbeensaturatedforvisualizationpurpose.MuchhigherrateshavebeendetectedinShanghaiurbancenter.

Referencepoint,assumedmotionlessMorethan20.000PSidentified差分干涉PS法得到的上海下沉速率ResultofPSInSARfromProf.Rocca

4920-200mm/yrVelocityhasbeen

BenchmarkReferencepointCTsDistributionofbenchmarksandCTsinthetestsite

相干目標(biāo)分析CTA法得到的上海下沉速率ResultofCTA(CoherentTargetAnalysis)inShanghai50BenchmarkDistributionofbenc

上海地面沉陷遙感監(jiān)測結(jié)果的驗證Cross

ValidationofPSandCTAresultsBenchmarkLeveling(mm/y)CT(mm/y)Diff.atCTsPS(mm/y)Diff.atPSs0-64-39.13-39.150.02-32.43-6.6950-113A-15.88-12.61-3.27-20.024.1450-120-17-17.180.18-14.75-2.250-139-30.38-29.25-1.13-25.43-4.9450-155-21.25-20.96-0.29-16.13-5.120-192-13.38-16.372.99-16.573.1950-221-14.75-18.663.91-12.46-2.290-222-11.13-9.58-1.55-11.07-0.0550-223-11.38-10.33-1.05-5.05-6.3250-225-11.63-7.3-4.33-6.53-5.0950-289-6.63-13.376.74-1.77-4.855

DifferencebetweenlevelingandPS

Average：4.088mm/year，STD.：3.73mm/yearDifferencebetweenlevelingandCTAverage：2.315mm/year，STD：2.50mm/year

ComparisonofresultsfromPS-InSARandCTAintheoverlayareaofShanghaitestsite51上海地面沉陷遙感監(jiān)測結(jié)果的驗證BenchmarkLevel基于天地傳感網(wǎng)的

長江流域生態(tài)環(huán)境智能管理WebGIS52基于天地傳感網(wǎng)的

長江流域生態(tài)環(huán)境智能管理WebGIS52金沙江下游河段梯級水電站綜合管理（發(fā)電）長江上游水庫群防洪調(diào)度（防洪）

1.背景：國家戰(zhàn)略—長江流域生態(tài)文明治理習(xí)近平（2016年）：“要把修復(fù)長江生態(tài)環(huán)境擺在壓倒性位置”長江中下游航道安全監(jiān)測與應(yīng)急響應(yīng)（通航）發(fā)電：水庫蓄水防洪：汛前放水通航：水庫放水VS如何保證長江生態(tài)環(huán)境安全的條件下調(diào)和防洪、通航與發(fā)電的矛盾？53金沙江下游河段梯級水電站綜合管理（發(fā)電）長江上游水庫群防洪調(diào)

2.問題：實時動態(tài)服務(wù)困難長江流域水文、氣象和航道實時動態(tài)服務(wù)如何利用空天地傳感器全面實時掌握水雨情、航標(biāo)、航道、泥沙、水位等信息？現(xiàn)實需求空間：空天地時間：每天每時長度：6000公里跨度：上中下游地面網(wǎng)絡(luò)每天每月分段管理現(xiàn)狀542.問題：實時動態(tài)服務(wù)困難如何

3.方法：空天地觀測平臺的協(xié)同管理宜昌段重慶段南京段武漢段航標(biāo)1734套水位30套航標(biāo)429套水位19套航標(biāo)1160套水位46套航標(biāo)1711套水位37套32種上萬個傳感器億條觀測記錄553.方法：空天地觀測平臺的協(xié)同管理宜昌段重

3.方法：傳感網(wǎng)觀測實時服務(wù)技術(shù)

服務(wù)中心水位風(fēng)速風(fēng)向降雨量流量水質(zhì)無人機(jī)節(jié)點(diǎn)MODISMODIS大范圍制圖GF-1高精度制圖GF-1動態(tài)聚合實時制圖共享服務(wù)21座水庫群8000個站點(diǎn)563.方法：傳感網(wǎng)觀測實時服務(wù)技術(shù)服務(wù)中3.方法：決策預(yù)警聚焦服務(wù)響應(yīng)機(jī)制響應(yīng)機(jī)制傳感器觀測服務(wù)傳感器規(guī)劃服務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)模型服務(wù)處理服務(wù)傳感器事件服務(wù)聚焦服務(wù)聚焦服務(wù)573.方法：決策預(yù)警聚焦服務(wù)響應(yīng)機(jī)制響應(yīng)機(jī)制傳感器空天地集成化的長江流域綜合觀測網(wǎng)三峽野貓面：土壤、水文、氣象武漢豹澥：土壤、氣象華中農(nóng)業(yè)大學(xué)：土壤、氣象金沙江流域：水文、氣象長江干線：水文、航標(biāo)、氣象空天地集成化的長江流域觀測網(wǎng)58空天地集成化的長江流域綜合觀測網(wǎng)三峽野貓面：土壤、水文、氣象

應(yīng)用效果：金沙江下游梯級水電站蓄水發(fā)電溪洛渡和向家壩沖淤發(fā)電定時沖淤

實時沖淤2013年汛期，提前蓄水8億立方米2014年汛期，提前蓄水16億立方米2015年汛期，提前蓄水18億立方米效果水文泥沙分析系統(tǒng)59應(yīng)用效果：金沙江下游梯級水電站蓄水發(fā)電

應(yīng)用效果：長江上游21座水庫群防洪抗旱實現(xiàn)長江上游各控制性大型水庫實時信息、預(yù)報調(diào)度信息以及流域內(nèi)水雨情信息的實時共享；效率由原來的小時級提高到20分鐘到達(dá)長江防總、30分鐘到達(dá)國家防總效果洪水演進(jìn)模擬系統(tǒng)60應(yīng)用效果：長江上游21座水庫群防洪抗旱實現(xiàn)長

應(yīng)用效果：長江干線航道管理應(yīng)用場景應(yīng)用前應(yīng)用后航標(biāo)維護(hù)模式巡檢制監(jiān)控值守制淺水航道尺度發(fā)布每10天發(fā)布一次每7天發(fā)布一次航標(biāo)異常發(fā)現(xiàn)時間最長至1天最長10分鐘航標(biāo)異常恢復(fù)時間8小時2小時水位測報一天1次或3次人工讀尺每小時1次遙測遙報系統(tǒng)效果航道維護(hù)輔助分析系統(tǒng)61應(yīng)用效果：長江干線航道管理應(yīng)用場景應(yīng)3.4災(zāi)害應(yīng)急管理623.4災(zāi)害應(yīng)急管理62航空監(jiān)測唐家山堰塞湖ADS40，0.3米，2008年5月28日63航空監(jiān)測唐家山堰塞湖ADS40，0.3米，2008年5月航空監(jiān)測唐家山堰塞湖

傳感器：ALS50II機(jī)載激光雷達(dá)分辨率：0.3米,2x2米時間：2008年5月31日汶川地震唐家山堰塞湖Lidar地形圖（TIN)64航空監(jiān)測唐家山堰塞湖傳感器：ALS50II機(jī)載激光雷唐家山堰塞壩（ADS40+LiDAR)65唐家山堰塞壩（ADS40+LiDAR)652009年11月-2010年3月FY-2D數(shù)據(jù)云參數(shù)法干旱監(jiān)測結(jié)果集：云南干旱過程

2009年11月，西南地區(qū)就有發(fā)生干旱的跡象，但影響的面積較小，主要集中在云南與四川交界處的局部地區(qū)；到12中下旬，干旱逐漸向南蔓延，且干旱程度越來越嚴(yán)重；旱情發(fā)展到2010年1月下旬時，云南及四川大部分地區(qū)均有不同程度的旱情發(fā)生，旱情對各行各業(yè)的矛盾開始突現(xiàn)；經(jīng)過一個月的旱情發(fā)展，嚴(yán)重影響到珠江的水源，從而使貴州、廣西等地在2010年2月中旬到4月開始出現(xiàn)旱情，并且干旱的等級越來越嚴(yán)重。662009年11月-2010年3月FY-2D數(shù)據(jù)云參數(shù)法應(yīng)用環(huán)境減災(zāi)衛(wèi)星等應(yīng)急編程數(shù)據(jù)，分析提取了澳大利亞東南部森林火災(zāi)火場的信息與趨勢。形成了系列動態(tài)監(jiān)測簡報，報送國家有關(guān)部門、駐澳使館。BushfireMonitoringUsingHJ-1inAustraliain2009HJ-1A,1B用于澳大利亞林火監(jiān)測67應(yīng)用環(huán)境減災(zāi)衛(wèi)星等應(yīng)急編程數(shù)據(jù)，分析提取了澳1IdentifyNIFC-trackedWildfireIncidentsAquaorTerraMODISdataScienceGoalMonitor24UMDNaturalHazardsInvestigationTeam533ActiveFiresDetectionMapRobertsFireRobertsFire1RobertsFireUSFSBurnedAreaEmergencyResponse(BAER)team6CorrelatelatestfirelocationinformationwithMODISimagerySGMaddstargettoEO-1ground&on-orbitplanning&schedulingsystemsandtasksEO-1L1Data災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)的衛(wèi)星傳感網(wǎng)FirelocationconfirmedandselectedforimagingEROSDataCenter681IdentifyNIFC-trackedWildfir

構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實空間的相互映射關(guān)系，提出歷史事件回溯和時空過程重構(gòu)方法，研究網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實相互作用下的事件時空演化規(guī)律，分析社交網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實空間的相互作用，為洞悉社交網(wǎng)絡(luò)上的世情民意、掌握社交網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實空間的互動規(guī)律、預(yù)測突發(fā)事件影響等提供有力的理論和技術(shù)支持。網(wǎng)絡(luò)話題熱度時變化曲線

發(fā)生

發(fā)展

減弱消亡熱帶擾動熱帶低壓熱帶風(fēng)暴強(qiáng)熱帶風(fēng)暴一級臺風(fēng)二級臺風(fēng)四級臺風(fēng)登陸臺灣登陸福建消亡

基于社交媒體數(shù)據(jù)研究網(wǎng)絡(luò)事件時空演化時間維演化空間維演化網(wǎng)絡(luò)事件地理現(xiàn)象69構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實空間的相互映射關(guān)系，提出歷史事件回新浪微博對2013年7月SOULIK臺風(fēng)的社會反響70新浪微博對2013年7月SOULIK臺風(fēng)的社會反響703.5人類社會活動分析713.5人類社會活動分析71

夜間燈光遙感用于社會經(jīng)濟(jì)信息分析遙感衛(wèi)星（美國DMSP、NPP衛(wèi)星等）夜間獲得的地表可見光和近紅外亮度可以用來表征城鎮(zhèn)范圍、GDP分布、人口分布等社會經(jīng)濟(jì)要素經(jīng)濟(jì)增長、城市化、人道主義災(zāi)難均有可能反映于多時期的夜光遙感影像上東亞夜晚燈光影像（2012年DMSP/OLS影像）北京金融街CBD夜景圖日本東京銀座夜景圖武漢楚河漢街夜景圖72夜間燈光遙感用于社會經(jīng)濟(jì)信息分析遙感衛(wèi)星（美國DMSP、利用時間序列夜光遙感影像評估敘利亞內(nèi)戰(zhàn)2011年3月至今，敘利亞內(nèi)戰(zhàn)已導(dǎo)致至少25萬人喪生。絕大部分關(guān)于敘利亞的報道無法反映敘利亞內(nèi)戰(zhàn)的全貌夜光遙感影像為評估敘利亞局勢提供了一條途經(jīng)下圖表明，敘利亞內(nèi)戰(zhàn)已導(dǎo)致敘利亞全境夜光顯著降低73利用時間序列夜光遙感影像評估敘利亞內(nèi)戰(zhàn)2011年3月至今，利用時間序列夜光遙感影像評估敘利亞內(nèi)戰(zhàn)

通過發(fā)展新的時空分析技術(shù)，對時間序列夜光影像進(jìn)行空間聚類，挖掘敘利亞內(nèi)戰(zhàn)的時空模式可以發(fā)現(xiàn)，三種模式表現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征敘利亞鄰國的夜光主要表現(xiàn)出穩(wěn)定（綠色）模式敘利亞全境夜光顯著降低，包含紅色和藍(lán)色兩種模式敘利亞的Allepo省，即戰(zhàn)斗最為激烈的省份，表現(xiàn)出夜光劇烈減少（紅色模式）(a)敘利亞夜光的三種時間模式的空間分布(b)三種模式對應(yīng)的夜光趨勢(DMSP-F18衛(wèi)星）Allepo省74利用時間序列夜光遙感影像評估敘利亞內(nèi)戰(zhàn)通過發(fā)展新的時空AssessmentofSyriacivilwarbytime-seriesnightlightremotesensingimages（2011-2015）75AssessmentofSyriacivilwar“一帶一路”沿線的夜光遙感動態(tài)分析?2015WuhanUniversity,LIESMARS76“一帶一路”沿線的夜光遙感動態(tài)分析?2015Wuhan“一帶一路”簡介一帶一路是“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”和“21世紀(jì)海上絲綢之路”的簡稱根據(jù)2015年4月，中央電視臺正式發(fā)布的“一帶一路”示意圖絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶三走向：中國-中亞-俄羅斯-歐洲中國-中亞-西亞-波斯灣-地中海中國-東南亞-南亞-印度洋21世紀(jì)海上絲綢之路兩走向：中國-南海-印度洋-歐洲中國-南海-南太平洋2015年4月，新聞聯(lián)播權(quán)威發(fā)布的“一帶一路”示意圖77“一帶一路”簡介一帶一路是“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”和“21世紀(jì)海上“一帶一路”的夜光美國軍事氣象衛(wèi)星(DMSP)獲取的夜光影像，能夠直觀的展示“一帶一路”沿線國家的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展動態(tài)通過對比1995、2001、2007、2013年的DMSP夜光遙感影像，可以揭示不同區(qū)域的城市化和經(jīng)濟(jì)增長規(guī)律大多數(shù)“一帶一路”沿線的發(fā)展中國家的夜光均處于顯著增長特別是中國、印度、東南亞等國的夜光發(fā)生了急劇增長，說明這些國家正在發(fā)生快速的城市化78“一帶一路”的夜光美國軍事氣象衛(wèi)星(DMSP)獲取的夜光影像不同年份“一帶一路”的夜光1179不同年份“一帶一路”的夜光1179一帶一路的夜光遙感重心東移

111TheSDEforthenight-timelightoftheB&Rcountriesduring1993-201380一帶一路的夜光遙感重心東移TheSDEforthe“一帶一路”沿線的夜間燈光動態(tài)1995年“一帶一路”夜間燈光總量排名前20位的國家2013年“一帶一路”夜間燈光總量排名前20位的國家81“一帶一路”沿線的夜間燈光動態(tài)1995年“一帶一路”夜間燈光“一帶一路”沿線的夜間燈光動態(tài)分析1995-2013年“一帶一路”夜間燈光增長比例前20位的國家1995-2013年“一帶一路”夜間燈光增加比例后20位的國家82“一帶一路”沿線的夜間燈光動態(tài)分析1995-2013年“一帶“一帶一路”沿線的夜間燈光動態(tài)分析對“一帶一路”沿線500公里之內(nèi)國家的夜光進(jìn)行定量分析，發(fā)現(xiàn)中國、東南亞（柬埔寨、老撾、泰國、越南、緬甸等）等國的夜光發(fā)生了快速增長，說明這些國家正在發(fā)生快速的城市化和經(jīng)濟(jì)增長特別是中國的夜光總量超過俄羅斯，成為該區(qū)域的第一名部分國家（波黑、索馬里、阿富汗等）的夜光快速增加來自于和平進(jìn)程和戰(zhàn)后重建少數(shù)發(fā)展中國家的夜光處于負(fù)增長，是由于經(jīng)濟(jì)衰退以及戰(zhàn)亂導(dǎo)致的（敘利亞、烏克蘭等）少數(shù)發(fā)達(dá)國家（瑞典、丹麥等）的夜光處于負(fù)增長，是由于這些國家處于節(jié)能以及遏制光污染的原因，對戶外燈光的使用進(jìn)行控制83“一帶一路”沿線的夜間燈光動態(tài)分析對“一帶一路”沿線500公“一帶一路”沿線的夜間燈光動態(tài)分析1995-2013年“一帶一路”國家夜光增長量和GDP增長量的回歸關(guān)系通過世界銀行獲取的1995年和2013年一帶一路沿線國家的GDP數(shù)據(jù)，分析GDP增長量和夜光增量的關(guān)系，兩者之間有良好的線性關(guān)系，決定系數(shù)達(dá)到0.9187說明夜光影像能夠直觀和有效的反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和城市化84“一帶一路”沿線的夜間燈光動態(tài)分析1995-2013年“一帶問題的提出智能手機(jī)能夠思維和理解

手機(jī)持有人的行為和心理活動并為其主人服務(wù)嗎?85問題的提出智能手機(jī)能夠思維和理解手機(jī)持有人的行為和心理活

WithrichsensorsWithlimitedsensorsNosensors手機(jī)的進(jìn)化過程SmartphoneWLANRFRadiosCellularnetwork&DigitalTVBluetoothRFID/NFCSmartphoneAccelerometersGyroscopesSmartphonecameraGNSSGNSSAccelerometersGyroscopesSmartphonecameraDigitalcompassesSensorsBuilt-inSensors&RFRadios86WithrichsensorsW

從手機(jī)數(shù)據(jù)到人類行為認(rèn)知87在公園散步在辦公室工作車站等車

手機(jī)感知

數(shù)據(jù)挖掘行為認(rèn)知87從手機(jī)數(shù)據(jù)到人類行為認(rèn)知87在公園散步在辦公室工ContextualThinkingEnginesinMobile

智能手機(jī)的上下文思維引擎上下文思維引擎(CTE)Apieceofshort-termmemory人腦SeeingComputingAsetofgeospatial&contextualdata對手機(jī)記錄數(shù)據(jù)的融合分析：temporalcontext:03:12PM(when),spatialcontext:Apark(where),usercontext:fallingdown(whathappen),spatiotemporalcontext(when/where)tounderstandanevent/context:anmanfelldowninaparkat03:12PM.Call911/healthcarecenter/relativesautomatically,savelife!!!88ContextualThinkingEnginesin應(yīng)用實例I:老人生活助理智能手機(jī)的上下文思維引擎自動理解老人每日的獨(dú)立活動：Identifyingtheirabnormalbehaviors(e.g.sleeptoolong,visitrestroomtoofrequent,e.g.)tounderstandtheirhealthstatus.Detecting/reportingaccidentevents,e.g.fallingdownathome,toavoidfatalsituations.Remindingmemory-impairedpeopletoe.g.takemedicinesafterbreakfast....89應(yīng)用實例I:老人生活助理智能手機(jī)的上下文思

應(yīng)用實例

II:購物行為分析上下文思維引擎理解顧客的行為和心理:Howmanycustomerspayattentiontoaparticularitems(e.g.stop-byfor>5seconds)Howlongitneedsforacustomertomakeapurchasedecision?Wherearetheplacesinashoppingmallthathavethemostcustomerflows?90應(yīng)用實例II:購物行為分析90Satelliteimagery–scanthecitytrafficsforevery10minutes

DataacquisitionAcloud-basedservicethatiscapabletomodelandpredicttrafficsbasedonsatelliteimagesDataMiningCTEunderstandsthedrivingactivity(nottakingabus)andnavigateswithpredictedtrafficsData－DrivenMobileApp應(yīng)用實例

III:智慧城市中的智能交通（ITS）91Satelliteimagery–scanthe3.6遙感強(qiáng)軍（能打仗、打勝仗）

制空權(quán)制天權(quán)制海權(quán)制信息權(quán)衛(wèi)星應(yīng)用遙感信息技術(shù)成為支撐軍事信息化作戰(zhàn)，奪取戰(zhàn)場信息優(yōu)勢，解決制約我軍聯(lián)合作戰(zhàn)和精確打擊瓶頸問題的重要技術(shù)手段923.6遙感強(qiáng)軍（能打仗、打勝仗）

制空權(quán)制天

空天信息網(wǎng)實時信息服務(wù)93空天信息網(wǎng)實時信息服務(wù)93

沈陽xx無人機(jī)高分?jǐn)?shù)據(jù)實時處理實例無人機(jī)應(yīng)急起飛實時匹配1秒/景生成正射產(chǎn)品三維實時展示15秒目標(biāo)變化自動檢測傳至“四判一綜合”的“一判”戰(zhàn)位實時傳回圖片94沈陽xx無人機(jī)高分?jǐn)?shù)據(jù)實時處理實例無人機(jī)應(yīng)實驗數(shù)據(jù)漏檢率(%)虛警率(%)用時（min）1016.67282025273028.57294014.2830基于概率投票的模版匹配檢測方法（Z.Lei,T.Fang,2012,TGRS）實驗數(shù)據(jù)漏檢率(%)虛警率(%)用時（min）1016.673.52003.23003.54003.6LIESMARS方法的檢測精度基于多特征約束的飛機(jī)目標(biāo)檢測–兩種方法比較在保持低虛警率的同時全面提高檢測速度虛警虛警虛警虛警典型目標(biāo)自動檢測95實驗數(shù)據(jù)漏檢率(%)虛警率(%)用時（min）1016.67突破多時相影像自動匹配、快速變化檢測、物理毀傷評估模型等瓶頸問題研發(fā)我軍首個打擊效果評估的系統(tǒng)基于遙感信息的打擊效果評估系統(tǒng)衛(wèi)星無人機(jī)特偵技偵解決“打得怎么樣”的核心問題96突破多時相影像自動匹