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    自然資源遙感監(jiān)測體系建設(shè)現(xiàn)狀與發(fā)展展望

    2020-04-23 13:38:28尤淑撐
    無線電工程 2020年5期
    關(guān)鍵詞:要素衛(wèi)星自動

    尤淑撐,何 蕓

    (自然資源部國土衛(wèi)星遙感應(yīng)用中心,北京 100048)

    0 引言

    遙感監(jiān)測是一種快速了解區(qū)域自然資源演化的重要手段。通過對各類自然資源利用及變化狀況開展持續(xù)監(jiān)測,掌握自然資源現(xiàn)狀及其動態(tài)變化規(guī)律是有效保護、管理自然資源的必要前提[1-4]。遙感應(yīng)用于土地資源、水資源和森林資源等專題監(jiān)測已經(jīng)有30多年歷史,在技術(shù)和方法上取得了極大進步[5-9]。我國應(yīng)用衛(wèi)星遙感技術(shù)先后開展了地理國情監(jiān)測[10-12]、土地利用變更調(diào)查監(jiān)測與核查[13-15]及第三次國土調(diào)查[16-17]等相關(guān)工作,保持了全國土地調(diào)查數(shù)據(jù)和國土資源綜合監(jiān)管平臺基礎(chǔ)信息的準確性和現(xiàn)勢性,為滿足生態(tài)文明建設(shè)[18]、空間規(guī)劃編制[19]、自然資源管理體制改革和統(tǒng)一確權(quán)登記[20]等各項工作奠定了重要基礎(chǔ)。

    當(dāng)前,我國正處于生態(tài)文明建設(shè)的關(guān)鍵期,需要顯著提升自然資源管理和治理的現(xiàn)代化水平。2018年3月,我國組建了自然資源部,履行“兩統(tǒng)一”職責(zé),急需依托現(xiàn)有基礎(chǔ)測繪成果構(gòu)建統(tǒng)一的調(diào)查監(jiān)測技術(shù)體系,開展自然資源動態(tài)監(jiān)測,跟蹤監(jiān)測自然資源的發(fā)展及利用變化情況,進而揭示自然資源相互關(guān)系和演替規(guī)律,為科學(xué)編制國土空間規(guī)劃、統(tǒng)一實施所有國土空間用途管制和生態(tài)保護修復(fù),逐步實現(xiàn)山、水、林、田、湖、草的整體保護、系統(tǒng)修復(fù)和綜合治理,以及保障國家生態(tài)安全提供基礎(chǔ)支撐。

    為了更好地發(fā)揮遙感技術(shù)在自然資源管理中的作用,自然資源部組建后,整合部內(nèi)遙感應(yīng)用力量,充分發(fā)揮衛(wèi)星遙感技術(shù)優(yōu)勢,以實現(xiàn)全國范圍內(nèi)自然資源全要素、全覆蓋季度遙感監(jiān)測、重點區(qū)域月度遙感監(jiān)測、重點目標即時遙感監(jiān)測為主要目標,啟動實施了自然資源遙感監(jiān)測體系建設(shè)工作,加快推進遙感數(shù)據(jù)自動化處理和影像智能解譯技術(shù)研發(fā),不斷優(yōu)化工程技術(shù)流程和運行模式。經(jīng)過1年多的運行,自然資源遙感監(jiān)測工作取得了一定進展,基本建立了自然資源遙感監(jiān)測體系框架,編制了影像處理、變化提取、質(zhì)量檢查和成果數(shù)據(jù)建庫等技術(shù)規(guī)范,研發(fā)了數(shù)據(jù)處理、變化自動檢測、成果統(tǒng)計分析及質(zhì)檢等軟件系統(tǒng),建立了工程生產(chǎn)和質(zhì)量控制體系,形成了工程配套運行機制與管理制度,實現(xiàn)了2 m級國產(chǎn)公益衛(wèi)星數(shù)據(jù)當(dāng)日接收、當(dāng)日處理和當(dāng)日質(zhì)檢,有效實施了相關(guān)遙感監(jiān)測保障工作。本文通過對前期工作的總結(jié)歸納,介紹了自然資源遙感監(jiān)測技術(shù)框架,總結(jié)了當(dāng)前自然資源遙感監(jiān)測工作取得的主要進展和成效,展望了自然資源遙感監(jiān)測體系的未來。

    1 監(jiān)測體系框架

    自然資源遙感監(jiān)測技術(shù)體系主要目標是充分利用現(xiàn)代測量、信息網(wǎng)絡(luò)以及空間探測等技術(shù)手段,構(gòu)建“天-空-地”一體的自然資源遙感監(jiān)測框架。

    1.1 基本思路

    圍繞自然資源整體保護、綜合治理和系統(tǒng)修復(fù)監(jiān)測需求,形成天空地一體化觀測能力,建立自然資源數(shù)據(jù)-質(zhì)量-生態(tài)一體化遙感監(jiān)測技術(shù)流程,實現(xiàn)山、水、林、田、湖、草綜合監(jiān)測,全面支撐自然資源治理現(xiàn)代化,其技術(shù)框架如圖1所示。

    圖1 自然資源遙感監(jiān)測技術(shù)框架

    1.2 目標任務(wù)

    針對自然資源管理的實際需要,通過優(yōu)化觀測計劃、重構(gòu)業(yè)務(wù)流程和創(chuàng)新地表覆蓋/土地利用變化檢測技術(shù),形成全國范圍季度、重點區(qū)域月度和重點目標即時監(jiān)測能力,具體包括:構(gòu)建自然資源衛(wèi)星觀測體系,通過衛(wèi)星資源整合和應(yīng)用需求統(tǒng)籌,最大程度保障影像數(shù)據(jù)需求;健全遙感影像數(shù)據(jù)生產(chǎn)體系,實現(xiàn)正射遙感影像產(chǎn)品統(tǒng)一生產(chǎn),保障自然資源常規(guī)性及應(yīng)急監(jiān)測需求;完善自然資源全天候遙感監(jiān)測體系,實現(xiàn)全國季度、重點區(qū)域月度和重點目標即時監(jiān)測,為自然資源調(diào)查、監(jiān)測和監(jiān)管提供基礎(chǔ)信息和專題產(chǎn)品服務(wù);創(chuàng)新應(yīng)用服務(wù)體系,實現(xiàn)自然資源國土衛(wèi)星遙感信息產(chǎn)品統(tǒng)一的共享服務(wù),滿足各類用戶對自然遙感監(jiān)測信息產(chǎn)品的多樣化需求。

    1.3 監(jiān)測方法

    自然資源遙感監(jiān)測具有影像處理量大(日均接收200~400景數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量約3 TB)、時效性高、應(yīng)急性強和監(jiān)測目標多等特點,需要廣泛采用大數(shù)據(jù)、人工智能等現(xiàn)代技術(shù),創(chuàng)新利用深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)自然資源變化監(jiān)測和特定目標的自動信息提取。

    1.3.1 面向復(fù)雜場景的自然資源要素變化監(jiān)測技術(shù)

    針對監(jiān)測過程中目標特征復(fù)雜多變、尺度多樣化和變化目標小等難點,建立面向復(fù)雜場景自然資源要素變化自動提取技術(shù)流程。

    首先,根據(jù)目標多尺度特性,采用擴張卷積核,指數(shù)級地擴大感受野而不丟失分辨率,使模型具有更大的感受野而不會過度地對特征映射進行下采樣,不同擴張率的擴張卷積濾波器如圖2所示。

    圖2 不同擴張率的擴張卷積濾波器

    此外,引入條件隨機場,實現(xiàn)圖像信息與像素級別類別標簽多類別推理輸出的結(jié)合。具體描述如下:

    設(shè)X,Y是隨機變量,P(Y|X)是在給定X的條件下Y的條件概率分布。若隨機變量Y構(gòu)成一個由無向圖G=(V,E) 表示的馬爾可夫隨機場,即:

    P(Yv|X,Yw,w≠v)=P(Yv|X,Yw,w~v),

    (1)

    對任意結(jié)點v成立,則稱條件概率分布P(Y|X)為條件隨機場。式中,w~v是圖G=(V,E) 中與結(jié)點v有邊連接的所有結(jié)點w;w≠v是結(jié)點v以外的所有結(jié)點;Yv,Yw是結(jié)點v,w對應(yīng)的隨機變量。

    設(shè)P(Y|X)為線性鏈條件隨機場,則在隨機變量X取值為x的條件下,隨機變量Y取值為y的條件概率具有如下形式:

    (2)

    式中,Z(x)是規(guī)范化因子,

    (3)

    式中,tk是定義在邊上的特征函數(shù),稱為轉(zhuǎn)移特征,依賴于當(dāng)前和前一個位置;sl是定義在結(jié)點上的特征函數(shù),稱為狀態(tài)特征,依賴于當(dāng)前位置;λk,μl是tk,Sl對應(yīng)的權(quán)值;特征函數(shù)tk,Sl取值為1或0,當(dāng)滿足特征條件時取值為1,否則為0。

    1.3.2 特定目標智能發(fā)現(xiàn)技術(shù)

    自然資源特定目標監(jiān)測業(yè)務(wù)通常面向大范圍目標進行自動提取,但實際生產(chǎn)中目標樣本數(shù)量覆蓋相對較少,如何在大范圍海量數(shù)據(jù)下實現(xiàn)高精度、高效率的特定目標自動提取生產(chǎn)成為重要挑戰(zhàn),強泛化高效性模型構(gòu)建和大范圍樣本工程化訓(xùn)練是實現(xiàn)大范圍高頻特定目標自動提取的關(guān)鍵。

    強泛化高效性模型主干網(wǎng)絡(luò)的選取綜合考慮實時性及性能,采用DeepLabV3+模型,以修改后的ResNet-34為主干網(wǎng)絡(luò)。將原始ResNet-34主干網(wǎng)絡(luò)7×7卷積模板改為2層3×3卷積模板,在節(jié)省參數(shù)的同時獲得了相同感受野以及更多網(wǎng)絡(luò)非線性能力。將修改后的主干網(wǎng)絡(luò)在IMAGENET數(shù)據(jù)集上進行預(yù)訓(xùn)練,然后采用預(yù)訓(xùn)練參數(shù)對DeepLabV3+模型主干網(wǎng)絡(luò)進行初始化,相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)示意如圖3所示。

    圖3 深度學(xué)習(xí)算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意

    低層次特征引入模塊主要起到2個作用:增大感受野和增強非線性。低層次特征引入模塊的結(jié)構(gòu)采用金字塔池化結(jié)構(gòu),包括4條并行通路。其中,前3條通路首先采用自適應(yīng)池化,將特征圖降采樣,接著經(jīng)過2個卷積層,最后采用雙線性內(nèi)插法將特征圖上采樣,得到與輸入尺寸相同的特征圖。第4條通路由空洞卷積實現(xiàn),輸入輸出尺寸不變。此外,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中除了采用常規(guī)損失函數(shù)以外,還構(gòu)造另一個輔助損失,并引入一個權(quán)重參數(shù)來控制輔助損失的權(quán)重,從而實現(xiàn)模型優(yōu)化學(xué)習(xí),將更多空間信息嵌入到高層特征中。輔助損失通路結(jié)構(gòu)示意如圖4所示。

    圖4 輔助損失通路結(jié)構(gòu)示意

    2 進展與成效

    自然資源部先后在衛(wèi)星資源整合、影像數(shù)據(jù)處理、監(jiān)測信息提取和成果應(yīng)用服務(wù)等方面開展相關(guān)優(yōu)化整合工作,促進了自然資源遙感監(jiān)測能力的全面提升,有效保障了自然資源遙感監(jiān)測所需的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)需求,實現(xiàn)了有效影像數(shù)據(jù)當(dāng)天接收、當(dāng)天處理、當(dāng)天信息提取和質(zhì)檢,首次實現(xiàn)了全國2 m級影像自然資源季度性遙感監(jiān)測,具體包括:

    ① 創(chuàng)新了自然資源遙感監(jiān)測應(yīng)用模式,形成全覆蓋、全天候、全要素、全方位的遙感監(jiān)測產(chǎn)品體系和標準規(guī)范,實現(xiàn)了從周期性監(jiān)測到“季度-月度-即時”動態(tài)監(jiān)測的轉(zhuǎn)型升級。

    ② 通過衛(wèi)星資源整合和需求統(tǒng)籌,衛(wèi)星數(shù)據(jù)有效獲取能力得到了大幅提升,基本實現(xiàn)2 m級衛(wèi)星數(shù)據(jù)全國季度覆蓋。通過成像需求、任務(wù)規(guī)劃和拍攝計劃3個層面對類似衛(wèi)星資源進行統(tǒng)籌整合,顯著提升衛(wèi)星影像獲取能力。如,通過目前對10顆2 m級衛(wèi)星的統(tǒng)籌,全國季度有效覆蓋比例達到90%以上。

    ③ 創(chuàng)建了基于深度學(xué)習(xí)的自然資源要素智能解譯業(yè)務(wù)化應(yīng)用技術(shù)流程,突破了面向復(fù)雜場景的自然資源要素變化監(jiān)測和特定目標智能發(fā)現(xiàn)技術(shù),有效保證了變化圖斑自動提取精度。推進人工智能信息提取技術(shù)應(yīng)用,研發(fā)了一套面向廣泛自然資源監(jiān)測業(yè)務(wù)的“影像-標注-特征”深度學(xué)習(xí)樣本庫以及復(fù)雜場景下自然資源要素特定目標和變化信息自動提取深度學(xué)習(xí)模型;采取多波段影像自適應(yīng)綜合智能處理、區(qū)域約束下深度學(xué)習(xí)模型及正交多邊形重建等算法,實現(xiàn)了地表覆蓋多要素月度、季度和年度等周期成果的可視化整合輸出。目前實現(xiàn)2 m級影像變化信息每月自動提取處理面積3 000 000 km2以上,高爾夫球場、光伏用地、大棚及機場等提取正確率80%以上。自然資源要素信息深度學(xué)習(xí)提取效果如圖5所示。

    圖5 自然資源要素信息深度學(xué)習(xí)提取效果

    ④ 創(chuàng)新發(fā)展了生產(chǎn)線智能流轉(zhuǎn)與可插拔式模塊調(diào)度控制技術(shù),研發(fā)了自然資源衛(wèi)星遙感監(jiān)測系統(tǒng)。實現(xiàn)了影像自動優(yōu)選、監(jiān)測底圖數(shù)據(jù)增量式更新、監(jiān)測任務(wù)自動流轉(zhuǎn)、要素變化自動提取、人機協(xié)同編輯、數(shù)據(jù)模板化統(tǒng)計分析、信息自動入庫、標準信息產(chǎn)品及監(jiān)測日報、月報、季報自動生成;支持多節(jié)點并行運算及多終端自動調(diào)度,支持每日150 000 km2以上自然資源遙感監(jiān)測作業(yè)生產(chǎn);實現(xiàn)監(jiān)測全流程監(jiān)控和成果自動化流轉(zhuǎn),提高了整個監(jiān)測工作的自動化水平。

    ⑤ 創(chuàng)新發(fā)展了基于監(jiān)測成果應(yīng)用包的多人協(xié)同作業(yè)模式,實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息產(chǎn)品的高效流程,有效提升遙感監(jiān)測作業(yè)效率。系統(tǒng)支持從全國一張圖服務(wù)中按照需求范圍抽取服務(wù)數(shù)據(jù)并加密,支持每季全國約300 TB的影像處理成約0.5 TB影像底圖服務(wù),支持20人以上并行訪問,全國范圍高分影像數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)從15 d以上到30 h以內(nèi)。

    ⑥ 構(gòu)建了長時間序列典型自然資源要素數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)了全國自然資源全覆蓋、全要素季度、月度、即時監(jiān)測產(chǎn)品在線應(yīng)用服務(wù)。通過實施自然資源遙感監(jiān)測,有效支撐自然資源管理主體業(yè)務(wù)工作。先后開展了內(nèi)蒙古自治區(qū)水平衡遙感監(jiān)測、安徽揚子鱷保護區(qū)監(jiān)測、遼寧自然保護區(qū)監(jiān)測、京津冀地區(qū)大棚監(jiān)測、全國“大棚房”問題專項清理整治遙感監(jiān)測、全國季度衛(wèi)片執(zhí)法遙感監(jiān)測、全國高爾夫球場季度監(jiān)測和全國紅樹林遙感調(diào)查監(jiān)測等工作,首次實現(xiàn)2 m級數(shù)據(jù)全國自然資源季度性監(jiān)測,首次取得長時間序列全國紅樹林、湖泊和冰川監(jiān)測數(shù)據(jù),為自然資源可持續(xù)利用和監(jiān)管等工作提供了基礎(chǔ)信息。

    3 發(fā)展展望

    自然資源遙感監(jiān)測體系的構(gòu)建有利于持續(xù)提升衛(wèi)星遙感對自然資源監(jiān)測監(jiān)管的支撐能力和水平,實現(xiàn)自然資源數(shù)量、質(zhì)量、生態(tài)一體化監(jiān)測和山、水、林、田、湖、草集成化監(jiān)測,為自然資源管理提供全天候、全方位和全流程的支撐保障服務(wù)。

    自然資源遙感監(jiān)測主要發(fā)展方向包括:① 監(jiān)測需求服務(wù)對象更加多樣化,從服務(wù)自然資源調(diào)查與執(zhí)法監(jiān)管到全面服務(wù)自然資源管理;② 監(jiān)測信息需求更加多元化,從以變化信息為主到特定目標、典型地類和地類變化等多元信息,實現(xiàn)從單一要素到多要素/全要素監(jiān)測;③ 監(jiān)測周期需要多頻化,從年度為主到季度、月度和即時等多頻次監(jiān)測,實現(xiàn)從周期性變化監(jiān)測到長時間序列監(jiān)測。

    監(jiān)測模式上將實現(xiàn)常態(tài)化監(jiān)測,實現(xiàn)當(dāng)天數(shù)據(jù)、當(dāng)日信息提取,用好每一景數(shù)據(jù),挖掘每一個像素的價值。根據(jù)專項整治和生態(tài)修復(fù)等工作實施專項監(jiān)測。同時,對重點關(guān)注目標建立遙感監(jiān)測本底數(shù)據(jù)庫,開展持續(xù)跟蹤監(jiān)測。通過長時間序列監(jiān)測揭示自然資源管理狀況和演變機制分析。

    監(jiān)測方法上將實現(xiàn)天空地一體化,即發(fā)揮中低分辨率時間優(yōu)勢、高空間分辨率精細識別優(yōu)勢和高光譜定量反演優(yōu)勢。技術(shù)手段上將要求實現(xiàn)自動分類和人機交互模式有效銜接,即針對地廣人稀、變化圖斑量少和面積很小的變化圖斑采用自動分類為主;針對變化劇烈的重點城市和重點區(qū)域,以人機交互方式開展變化圖斑去偽及明顯、較大變化圖斑補漏等編輯工作;針對全國分布量少的單一監(jiān)測目標,如高爾夫球場、湖泊等特征明顯、識別度高目標,以計算機自動提取實現(xiàn)掃描發(fā)現(xiàn),以人機交互方式進行核實編輯。

    4 結(jié)束語

    遙感衛(wèi)星的快速發(fā)展為自然資源遙感監(jiān)測提供了重要保障,人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等高新技術(shù)的廣泛應(yīng)用促進了自然資源遙感監(jiān)測能力的躍升,為實現(xiàn)全國季度性全覆蓋監(jiān)測、重點區(qū)域月度監(jiān)測和重點目標的即時應(yīng)急監(jiān)測奠定了重要基礎(chǔ)。

    未來,自然資源遙感監(jiān)測技術(shù)體系建設(shè)將重點圍繞全面提高遙感影像集群化處理、自動智能遙感信息提取、變化圖斑協(xié)同編輯核查及全流程質(zhì)量控制等能力水平,構(gòu)建與工程業(yè)務(wù)化運行相匹配的應(yīng)用系統(tǒng),持續(xù)提升衛(wèi)星遙感對自然資源監(jiān)測監(jiān)管的支撐能力和水平,不斷健全完善自然資源衛(wèi)星遙感監(jiān)測監(jiān)管體系。實現(xiàn)自然資源數(shù)量、質(zhì)量、生態(tài)一體化監(jiān)測和山、水、林、田、湖、草集成化監(jiān)測,為自然資源管理提供全天候、全方位和全流程的支撐保障服務(wù)。

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