2. 地球空间信息技术协同创新中心, 湖北 武汉 430079
2. Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan 430079, China
《测绘学报》创刊于1957年,2017年《测绘学报》创刊迎来了60周年。恰巧, 笔者于1957年进入武汉测绘学院,今年也是踏入测绘行业的60周年。回顾测绘科学一个甲子的发展和变革,不禁心潮澎湃,浮想联翩。值此之际,笔者希望通过本文总结测绘学60年发展历程,展望未来地球空间信息智能服务科学的发展。
从传统测绘学到当今地球空间信息智能服务科学的发展反映了历史进步和时代特征。本文首先回顾测绘学发展的3个重要阶段:即模拟法、解析法到数字法;第二,介绍从测绘学到地球空间信息学的发展,即GNSS(包括GPS、北斗、伽利略、GLONASS等卫星导航系统)、RS(包括光学遥感和雷达遥感)、GIS(地理信息系统技术)的发展,以及3S集成的变革;第三,介绍当前地球空间信息服务科学的形成与最新进展。在物联网、云计算、人工智能和大数据等新兴信息技术推动下,当今地球空间信息服务呈现出智能化、自动化、网络化与实时化的特点,形成了“互联网+”空间信息智能服务的新业态;最后,对未来测绘学的发展进行了展望。
1 测绘学自身发展的三部曲测绘学起源于人类生产实践,从远古尼罗河水泛滥,就产生了土地测量的需求。17世纪以前,人类使用简单的工具,如绳尺、木杆尺进行测量、制图。随着人类进入工业化时代,测绘学也进入初级发展阶段:模拟法测绘。模拟法测绘主要依赖光、机、电的仪器,如经纬仪、水准仪,进行角度、距离的量测。通过以地面测量为主的方法来测绘地表的形状、位置、大小,制作各种比例的地形图。随着光、电技术的发展,模拟法测绘也发展到了一个顶峰阶段。各种模拟立体测图仪,可以在室内对航空相片立体交会测图,从而取代野外测量与制图的过程。随后,1957年电子计算机问世,人类使用电子计算机来完成测绘学的各种任务包括复杂的计算任务,如航空摄影测量中的解析摄影测量,测绘学得到了很大的发展,解析测绘技术大大提升了测绘工作效率,将人类认知地球的水平提升到了一个新的高度。20世纪七八十年代以后,随着计算机、IT技术的飞速发展,特别是数码相机、卫星导航系统、卫星遥感技术的出现后,对测绘生产技术、测绘产品均带来深刻变革,测绘生产开始摆脱模拟测绘仪器,大量采用计算机设备,测绘产品也从模拟测绘阶段的纸质地图变成了数字化测绘产品,如典型4D测绘产品(DEM数字高程模型、DOM数字正射影像、DLG数字线划图、DRG数字栅格图),并利用数据库来管理这些测绘产品。上述3个阶段我们称之为测绘学发展的三部曲。
2 3S集成使测绘学上升为地球空间信息学[1-6]
20世纪90年代,随着信息技术的发展,以及卫星导航定位(GNSS)、卫星遥感(RS)和地理信息系统技术(GIS)的集成,测绘技术发展到一个新阶段。以3S集成为标志,传统测绘学逐步完成了到地球空间信息学的过渡和提升。
卫星导航定位系统(GNSS)、遥感(RS)和地理信息系统(GIS)是目前对地观测系统中空间信息获取、存储管理、更新、分析和应用的3大支撑技术(3S)。随着3S研究和应用的不断深入,科学家和应用部门逐渐地认识到单独地运用其中的一种技术往往不能满足一些应用工程的需要。许多应用工程或应用项目需要综合地利用这3大技术的特长,方可形成和提供所需的对地观测、信息处理、分析模拟的能力。20世纪90年代以来,3S的研究和应用开始向集成化方向发展。在这种集成应用中:GPS主要被用于实时、快速地提供目标,包括各类传感器和运载平台(车、船、飞机、卫星等)的空间位置;RS用于实时地或准实时地提供目标及其环境的语义或非语义信息,发现地球表面上的各种变化,及时地对GIS进行数据更新;GIS则是对多种来源的时空数据进行综合处理、集成管理、动态存取,作为新的集成系统的基础平台,并为智能化数据采集提供地学知识。
一个较好的3S技术集成系统的例子是2015年初,由立得空间自主研制出的集全景相机(CCD)、GPS、GIS、激光惯性导航系统(INS)和920 m超远距离激光扫描仪(LiDAR)为一体的移动式测绘系统(mobile mapping system)。该系统将GPS/INS,CCD LiDAR实时立体摄像系统和GIS同时安装在汽车、火车、飞机、轮船等任何移动载体上。随着载体的行驶,所有系统均在同一个时间脉冲控制下进行实时工作,可以实现在快速行驶过程中采集地理信息、公共信息和城市实景影像,并同步拼接成360°全景影像,可将整个城市的实景影像以实景三维地图的真实形态在互联网上呈现出来。
利用3S集成技术可以免除野外控制点的测量,使制图的速度提高到前所未有的水平。例如利用资源三号卫星全国数据和相应的卫星轨道与姿态高精度参数进行整体无控制区域网平差计算(8810×3景,原始数据量40 TB),采用选权迭代验后方差估计的粗差探测方法,从20亿个匹配点中自动选择300万个坚强连接点,遥感影像自主定位精度可提高到优于5 m(经第三方检测:平面精度3.5 m,高程精度4.2 m),从而满足全球1:50 000测图要求。利用资源三号卫星全国数据进行全国数字表面模型和数字正射影像自动化生产,处理数据量40 TB,60个计算节点,耗时15天完成。这样的速度是60年以前的测绘完全不敢想象的。过去做1:5万的地图要花几十年,现在只需要十几天,而且是全自动的。
地球空间信息学是测绘遥感科学与信息科学技术的交叉、渗透与融合,它作为地球信息科学的一个重要分支学科,可为地球科学问题的研究提供空间信息框架、数学基础和信息处理的技术方法;同时,它又通过多平台、多尺度、多分辨率、多时相的空、天、地对地观测、感知和认知手段改善和提高人们观察地球的能力,为人们准确而全面的判断与决策提供大量可靠的时空信息。1996年,国际标准化组织(ISO)曾经对地球空间信息学(Geomatics)给出了它的简明定义:“Geomatics is the modern scientific term referring to the integrated approach of measurement,analysis,management and display of spatial data”。
3 无所不在的地球空间信息服务21世纪以来,人类进入大数据时代,测绘科学走向了一个地球空间信息服务新时代。特别是近年来“互联网+”的兴起,为各行各业,包括卫星对地观测与导航提供了无所不在的大众化、普及化、实时化和智能化服务的有利条件。地球空间信息学的数据获取手段已经从传统的专用传感器,如遥感、通信、导航卫星、航空飞行器、地面测量设备等扩展到物联网中上亿个无所不在的非专用传感器,如智能手机、城市视频监控摄像头,将大大提高地球空间信息学的数据获取能力。这将对地球空间信息学提出新的要求,使之具有新的时代特征:无所不在、多维动态、互联网+网络化、全自动与实时化、从感知到认知、众包与自发地理信息、面向服务[7]。
在大数据时代,地球空间信息学正在形成和具有新的时代特征,因此应及时地赋予它符合时代特征的新定义:地球空间信息学是用各种手段和集成各种方法对地球及地球上的实体目标(physical objects)和人类活动(human activities)进行时空数据采集、信息提取、网络管理、知识发现、空间感知认知和智能位置服务的一门多学科交叉的科学和技术。
要实现全天时、全天候、全地域服务于每个人的目标,满足大数据时代对地球空间信息“4R”(sending right data/information/knowledge to the right person at right place and right time)服务的要求,未来地球空间信息学亟待突破“互联网+”空天信息服务体系构建和关键技术。根据国内外技术发展情况,“互联网+”空天信息服务可以分为3个不同水平的级别。[8]
3.1 初级阶段(WebGIS)初级阶段的主要特点为,将空天地数据获取手段获得的原始数据和影像,加工成各类地球空间信息后送互联网,为其他应用业务提供地理基准和位置服务。其基本出发点就是利用互联网发布地理信息,让客户通过浏览器浏览和获取地理信息系统中的数据和功能服务,以美国Google map、Google Earth、我国天地图和各大门户网站提供的导航地图为代表。WebGIS提供的电子地图LBS服务通过与电子商务、汽车导航、物流、消费等行业融合,已成为人们日常工作、生活中不可或缺的空间信息支撑。
在这种初级阶段,卫星遥感数据在地面接收站接收后,通过各种硬软件系统进行加工处理,提取有用信息,再传送到互联网去服务广大用户。但是,这种服务方式具有明显的缺点:天基信息处理是离线、非实时的;送到网络上去的信息与地表现势性可能是不一致的。因此,该阶段的Web GIS, 如各类导航电子地图是无法保证100%的现势性的。
3.2 中级阶段(基于传感网的WebGIS)中级阶段是目前空天信息服务研究和系统实现的主要形式。其特点是通过传感网在线调用卫星和其他传感器数据,实现云计算支持下的空间信息服务。系统将各类空天传感器资源、数据处理资源、空间信息资源、地学知识资源、计算资源、网络资源和存储资源一体化纳入服务模型,通过在分布式注册中心进行注册,在云计算支持下,实现传感器调度、数据加工、信息提取和知识发现的网络化,为不同需求的用户提供精准服务。
这种互联网+Sensor WebGIS的服务模式比互联网+天基信息服务初级阶段有重大进步,它实现了网络GIS与空天传感器的实时集成、融合和分析决策。但是,数据仍需要在地面站接收,由于卫星数量和传输能力限制,尚达不到全球实时获取和处理卫星资源的水平,一定程度上限制了天基信息服务的实时化和自动化程度。
3.3 高级阶段(通信、导航与遥感的实时集成)[9]高级阶段的特点为,通过空天地各类传感器组网、星地实时处理、信息快速传输和聚焦服务,最终实现全球全覆盖的在线实时PNTRC(定位、导航、授时、遥感、通信)服务,将这些信息实时地送到军民用户的智能终端(如手机)上,实现对各类任务和用户的灵性服务。
我国现有的通信、导航、遥感卫星系统各成体系。通信卫星尚无自主的业务化卫星移动通信系统,对遥感、导航等天基信息的传输保障能力受限;北斗卫星具有短报文通信能力,不具备宽带数据传输和实时高精度定位能力,而且北斗难以在我国境外建立地面CORS站:遥感卫星方面,需要过境或通过中继卫星向地面站下传数据,无星间链路和组网,无在轨数据实时处理和信息智能提取功能,数据下传瓶颈严重制约信息获取效率;服务模式方面,主要面向专业用户,尚未服务大众用户。我国现有的通信、导航、遥感卫星系统面临系统孤立、信息分离、服务滞后的问题(见图 4)。
PNTRC(定位、导航、授时、遥感、通信)系统的基本设想是“一星多用、多星组网、多网融合、智能服务”。通过发射上百颗具有遥感导航通信多功能的卫星,建设低轨卫星网络,再将地面网、移动网和天基卫星网络结合在一起,实现对全球表面分米级空间分辨率的遥感成像、半小时时间分辨率的数据采样频率、米级精度的室内外导航定位服务和全球无缝的移动通信。在时空大数据、云计算和天基信息服务智能终端支持下,通过天地通信网络实现对广大用户智能手机的全球无缝的PNTRC服务。
PNTRC一体化全球地球空间信息实时智能服务有极大的难度,它需要解决至少以下7个关键技术:星基导航增强技术、天地一体化网络通信技术、多源成像数据在轨处理技术、天基信息智能终端服务技术、天基资源调度与网络安全、全球空天地一体化的非线性地球参考框架构建技术以及基于载荷的卫星平台设计与研制等。
该系统的主要特色有:一星多用、多星组网、多网融合。通过通信、遥感、导航等载荷与平台高效集成,实现面向任务的空天资源按需配置和灵性服务;军民深度融合。系统平时服务经济建设和民生服务,战时服务于军方“打赢”需求;网络多源异构,节点动态变化。由于时空跨度大,信息维度高,信息网络结构十分复杂,对网络可拓展性更高,且具有高动态性;覆盖范围大,应用前景广阔。拓展到全球和空间,应用涵盖空间观测、信息传输、处理及应用,是孕育战略性新兴产业的重要载体。
为了实现这个目标,我们提出了对地观测脑的概念[10],它是实现PNTRC服务的关键一步。所谓对地观测脑是一种模拟脑感知、认知过程的智能化对地观测系统,通过结合地球空间信息科学、计算机科学、数据科学及脑科学与认知科学等领域知识,在天基空间信息网络环境下集成测量、定标、目标感知与认知、服务用户为一体的一种实时智能对地观测系统。
图 5所示的对地观测脑实质上是通过天上卫星观测星座与通信、导航星群,空中飞艇与飞机等获取地球表面空间数据信息,利用在轨影像处理技术、星地协同数据计算分析技术等对获取的数据信息进行处理分析,获取其中的有用的信息和知识,实时传送给不同用户,服务于用户决策,从而实现天空地一体化协同的实时对地观测与服务。图 6是武汉大学针对海洋时敏目标提出对地观测脑的一个初步应用实例。
用户向对地观测脑发出对海上运动目标进行检测定位请求,对地观测脑通过视觉功能光学遥感卫星进行在轨成像,通过星上处理平台对获取的影像实现在轨辐射校正、目标检测、几何定位处理,提取影像中的有效信息。对提取的有效信息通过对地观测脑的听觉即中继通信卫星,无延迟下传至客户端地面处理中心,地面处理中心根据用户需求将有效信息快速推送给用户,用户根据推送信息做出决策判断。整个过程实现了用户对海洋目标快速准确的检测定位,进而辅助用户作出决策判断。
4 结论与展望60年的回顾,测绘学突飞猛进,成就辉煌。面向未来的展望,测绘学发展空间巨大,形势喜人。可以看到,现在和未来的测绘学已经融入了更多学科的交叉,这些学科包括信息科学、通信科学、地球科学、服务科学、人工智能科学和脑认知科学。从当前国家需求和国际高科技与产业发展形势看,发展我国新一代PNTRC系统,建立地球空间信息智能服务交叉科学已提到议事日程。抓住机遇,群力攻关,开拓国内外互联网+天基信息服务的新产业和新市场是我们努力的方向。如今,测绘学面临着从未有过的大好形势,在回顾60年辉煌成就的今天,我们欢呼测绘科学已从当初的几何科学,发展成为多学科交叉的信息科学和服务科学。我们将充满信心迎接地球空间信息智能化服务的新时代。
[1] | 李德仁. 论RS, GPS与GIS集成的定义、理论与关键技术[J]. 遥感学报, 1997, 1(1): 64–68. LI Deren. On Definition, Theory and Key Technics of the Integration of GPS, RS and GIS[J]. Journal of Remote Sensing, 1997, 1(1): 64–68. |
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