海南省遥感大数据服务平台建设与应用示范 | ![]() |
收稿日期: 2018-04-18
2. Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth (RADI), Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China
海南位于中国最南端,拥有3.54万km2陆域面积、1944公里的海岸线以及约200万km2的南海海域,是往来“两洲”(亚洲和大洋洲)和“两洋”(太平洋和印度洋)的必经之地,也是通往“两亚”(东南亚、东北亚)的“十字路口”。海南作为我国距离东南亚最近的省份,也是与海上丝绸之路各国合作伙伴最多的省份之一,具有特殊的历史传承,不可替代的区位优势、战略地位和作用。开展海南省遥感大数据服务平台建设,并在海岸带、农林、旅游、城市环境等行业领域进行应用示范,对于系统获取海南省生态环境和资源情况,强化资源环境管理,促进信息资源共享,实现海南省资源、环境、经济、社会协调可持续发展,促进中国—东盟空间科技合作和服务均具有十分重要的意义,开展服务平台建设和系统示范也是推进海南国际旅游岛建设的需要,实施国家南海战略和21世纪海上丝绸之路倡议的必然需求。
目前,海南已形成了“北文昌,南三亚”的卫星发射与地面接收的格局,卫星数据获取已覆盖整个东南亚地区,在空间信息产业链中已经占据了卫星上天和数据落地的先天优势。国家“一带一路”倡议积极推动我国与东盟国家之间的全方位合作,同时也势必促进了各国发展过程中对空间信息的迫切需求。构建遥感大数据基础设施和应用服务平台,将有助于推动与东盟国家之间的空间科技合作并提高服务能力,为海南打造“21世纪海上丝绸之路”的桥头堡和重要支点提供强有力的技术支撑。
2、遥感大数据服务平台建设和应用需求分析 (2.1) 遥感大数据服务平台建设是实现海南省“六个统一”的必要手段,是保障海南省资源、环境、经济、社会协调可持续发展的重要技术支撑守住海南的青山绿水,也就守住了海南中长期可持续增长的最大优势。生态环境是海南发展的最好资本、最大优势,也是可持续发展的基础。海南省在全国率先制定和实施“生态省建设规划纲要”,纲要明确提出“建设生态省是保护好海南生态环境的客观需要。由于特殊的地理位置和独立的地理单元,海南的生态系统具有明显的脆弱性,一旦遭受破坏将难以恢复。因此在海南开发建设过程中,必须十分重视生态环境的保护和建设。”保障海南生态环境建设,保证资源、环境、社会、经济协调可持续发展,必须坚持与农、林、牧、工业等行业相结合,实现“统一规划、统一土地利用、统一基础设施建设、统一社会政策、统一环境保护、统一重要资源开发”六个统一的发展目标。实现六个统一,信息是基础,空间信息的共享是关键,建设空间信息共享平台是必要手段。
海南省行业部门高度重视空间信息技术及应用,先后建设了功能相对独立的空间信息系统和面向专题的信息系统平台。如早期的海南省国土资源基础信息系统、海南省环境信息系统,近年来面向旅游的网络平台、面向公共安全的管理平台、面向主体功能区规划和产业布局的平台和面向国土规划的平台等。随着海南省国际旅游岛和海上丝绸之路国家倡议的提出与实施,独立的空间信息系统平台很难满足科技海南和生态海南的建设需求,需要信息间的共享和应用推动海南更好更快发展。
海南遥感大数据服务平台将基于“数字地球”理论,利用大数据技术,深度开发和利用空间信息,建设服务于政府和行业管理、资源环境、经济社会可持续发展的空间信息共享平台,实现统一的空间数据标准,实现业务协同、数据交换和资源共享,为贯彻落实海南省的“六个统一”提供技术和信息支撑。
(2.2) 构建遥感大数据基础设施,是海南省落实国家大数据和互联网+创新发展战略的重要举措,也是海南空间信息技术产业发展走向国际的助推剂在全球新一轮科技革命和产业变革中,互联网与各领域的融合发展具有广阔前景和无限潜力,已成为不可阻挡的时代潮流。2015年国务院印发《关于促进大数据发展的行动纲要》,纲要指出,要顺应潮流引导支持大数据产业发展,深化大数据在各行业创新应用,催生新业态、新模式,形成与需求紧密结合的大数据产品体系,使开放的大数据成为促进创业创新的新动力。海南遥感大数据服务平台是一个全省共享使用的大型空间数据设施,既可以避免重复建设,解决数据瓶颈问题,又能支撑互联网+创新产业发展。
同时,海南国际旅游岛的建设对全面推动海南实现科学发展,实现产业结构调整和升级,发展绿色科技提出了迫切需求。针对海南省特殊的地理位置,相关部门需适应当前产业变革需要,建立包括空间信息产业在内的南海服务合作基地,从而为海南省生态环境保护、生态文明建设和国际旅游岛建设提供实时有效的信息支撑和决策支持,全面推动海南实现产业结构调整、经济转型和绿色崛起。
(2.3) 开展资源环境遥感调查与评估应用示范,将为海南国际旅游岛建设规划提供科学依据,是海南省实施国家战略的必然要求海南省具有独特的海洋海岸带、热带农业和旅游资源。2009年12月,国务院发布《关于推进海南国际旅游岛建设发展的若干意见》,标志着海南国际旅游岛建设正上升为国家战略。在2015年3月发布的推动共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的愿景与行动中,进一步强调了“加大海南国际旅游岛开发开放力度”、“加强海口、三亚等沿海城市港口建设”、“加大科技创新力度,形成参与和引领国际合作竞争新优势”等策略,促使海南成为“一带一路”,特别是“ 21世纪海上丝绸之路”的战略支点。开展海南省资源环境遥感调查与评估等应用示范工作,将为海南国际旅游岛建设规划提供科学依据,是海南省实施国家战略的必然要求。
生态环境健康发展是海南建设国际旅游岛的必然要求,良好的生态环境正是海南经济发展、社会发展的基础和前提。构建生态环境遥感监测和质量评价系统,对海南省生态环境现状和质量进行全面、系统的监测和评估,定期生成具有时间序列概念的环境变化监测产品,全面掌握海南生态环境现状及其变化趋势,为海南岛生态功能区划和生态旅游规划评估等提供科学依据,为海南建设国际旅游岛战略提供支撑。
另外,海南曾是古代海上丝绸之路的重要节点,为东西方海洋文化交流的大通道。进入21世纪,海南已成为我国走向南海、走向东盟的桥头堡,更是我国开发利用南海资源、维护区域和平与稳定的战略基地,具有特殊的历史传承,不可替代的区位优势、战略地位和作用。开展海南省自然文化旅游资源的遥感监测与规划研究,是海南省自身软实力发展、推进海南国际旅游岛建设的需要,是实施国家南海战略和“21世纪海上丝绸之路”倡议的文化先导。
3、现状分析 (3.1) 遥感已经进入了大数据时代,大数据服务平台是未来遥感应用的重要基础大数据现象的出现对于对地观测的研究方法提出了全新的挑战和发展机遇。对地观测领域体现了大数据现象的4个方面(郭华东 等,2014):(1)对地观测数据量与日剧增,数量级由GB发展到TB,再到现在的PB数量级;(2)数据类型多样性:航空航天传感器类型的多样性、成像机理的多样性、数据获取方式的多样性、时空分辨率的多样性和光谱特性造就了数据类型的多样性;除了遥感数据,地面台站的观测数据、实验模拟数据、统计数据等也是多样性数据类型的体现;(3)应用价值呈现:将应用转化为服务是对地观测活动的根本所在,目前对地观测数据在诸多领域发挥着无可替代的作用和优势,具有很高的应用价值;(4)时效性差异:应用服务的种类繁多,时效性的高低也有所差异,比如天气预报、灾害预警等对数据的发布与反馈是实时或准实时的,数据时效性要求较高;而地图绘制、遥感要素监测、土地利用变化监测等则需要一段时期或一定时序的长期对地观测数据,数据时效性要求较低。总而言之,对地观测领域和众多科学领域一样孕育了大量的大数据现象,这些现象一定会促使其学科的发展变化。
大数据已经成为国际信息科学研究的热点和未来科学研究的趋势,2012年美国宣布了大数据研究和开发的计划,包括6个政府部门和机构,将投入超过2亿美元的经费,来研究怎样利用大数据解决政府正面临的重大问题,其中美国自然科学基金提出了地球立方体(Earth Cube)的研究计划,提供地球信息的访问、分析和共享的协同环境。美国地质调查局也正在开展地球系统科学的大数据研究工作,为科学家提供时空的深入分析、计算能力和协同工具来发现大数据的价值,为气候变化、地震发生频率、下一代生态指标等服务。在遥感大数据平台建设方面,相关科学计划相继开展,地球观测系统交换中心NASA ECHO(Earth Observing System Clearinghouse)主要目标是使NASA的EOS数据能够得到更广泛的使用。GENESI-DR是得到欧洲第7框架支持的遥感大数据项目,其后续项目GENESI-DEC和GEOWOW系统拟实行欧盟对地观测数据的共享服务平台和处理环境。
(3.2) 全覆盖中低分辨率遥感大数据设施成为全球问题研究的科学基础2005年成立的政府间国际地球观测组织GEO(Group on Earth Observations),是目前国际上规模最大、影响力最强的地球观测组织,旨在制定和实施《全球综合地球观测系统(GEOSS)十年执行计划》,更好地认识地球系统,为决策者提供从初始观测数据到专门应用产品的信息服务。全球综合地球观测系统(GEOSS)是GEO着力推动建立的一个综合、协调和持续的地球观测系统,主要解决灾害、健康、能源、气候、水资源、天气、生态系统、农业和生物多样性等9个人类社会经济发展的重大问题。数据共享是GEOSS体系的技术基础,在GEO的例行工作中占有极其重要的地位。GEO建立了全球最大的遥感大数据设施,汇集了来自全球超过80个国家的7000万条观测数据。除了GEOSS大数据设施,各国政府也在建立起遥感大数据体系。
遥感大数据同样引起了我国科学界的密切关注,在国家863重大项目星机地综合定量遥感中,将建立分布式多源的PB级卫星数据源的集成和协同处理的大数据平台;中国GEO国家综合地球观测数据共享平台是我国科技部构建的一个国家级的遥感大数据共享平台(李国庆 等,2016)。随着我国“高分辨对地观测”重大专项和“空间基础设施”的实施,我国将在未来十多年中发射大量空间对地观测卫星。遥感对地观测所获取的数据量飞速增长,各级政府在进行相关重大决策中更加迫切需要全球性、高时效性的对地观测数据的支撑保障,构建面向地区应用需求的专业遥感大数据服务平台有重要的意义。
(3.3) 中国缺少区域高分辨遥感大数据设施的理论基础和成功实践虽然全球尺度的遥感大数据设施蓬勃兴起,但是面向区域发展的区域高分辨遥感大数据设施和服务体系却没有得到高度重视,我国尚没有区域级的遥感大数据设施。区域发展因为其地理范围较小,中低分辨率观测数据无法完善地表达其中的科学问题,因此需要以高分辨率高动态的观测数据为基础的大数据环境。高分专项建立了省级数据与应用中心,但是由于数据种类较为单一,数据积累周期较短,因此一方面在省级行政区的数据量较少,另一方面数据携带的信息维度较少,无法真正形成完善的区域大数据设施。区域遥感大数据技术体系的研究被认为是本项目最核心的科学问题之一。
(3.4) 互联网+遥感应用需要突破遥感大数据服务设施的瓶颈李克强总理多次批示,要做好天基信息互联网+应用,建立基于“互联网+”中的众创、众包、众扶、众筹等新模式,形成有利于大众创新、万众创业的新局面。遥感应用长期以政府主导的公益性需求来牵引,卫星遥感数据与大量地面观测网络、基于互联网的公众观测网络之间还缺少协同和信息耦合应用。卫星影像中的信息价值远远没有被挖掘出来,遥感信息与社会经济数据的综合利用程度很低,产业链不完善,面向商业企业特别是大众的应用受各种因素的制约亟待拓展。此外,大众获取和使用遥感数据的门槛较高,对空间信息产业领域大众创业、万众创新支撑不够,不能满足国家全面发展的需求,使得产业结构亟需变革。其中主要的瓶颈就是遥感大数据设施的缺位。建立区域遥感大数据设施和服务体系,可以实现多机构数据资源的互联互通、数据综合发现和便捷数据使用,打破政策限制和成本限制。这将会大大提高信息生产商和终端用户对于国产存档数据的综合使用能力,通过与其他科学数据、社会经济数据和互联网动态数据的大数据融合使用,更大程度增强国产地球观测大数据挖掘和组织能力,提高数据的重复利用率,服务于区域社会经济发展,支撑新型空间信息产业化应用。
(3.5) 基于遥感大数据的海南生态环境监测和政府精细化管理等信息系统有巨大的发展空间遥感提供的空间信息服务在国民经济中如海洋海岸带资源环境、森林资源监测、粮食安全、水资源管理、旅游资源开发等方面扮演着越来越重要的角色,可为大到政府、企业,小到具体的生产者提供定制化的信息服务,有着重要的市场需求空间。遥感技术应用于全球生态、海洋、农业等领域渊源已久,空间对地观测技术的发展对生态格局变化、海洋资源监测、农业经济发展、旅游资源集约利用的研究都有着重要作用。现下,遥感大数据已成为综合国力提升和社会文明进步的重要支撑,基于遥感大数据进行生态环境监测和政府精细化管理的需求应运而生,这一发展趋势不仅为用户提供了高效、精准的管理与监督手段,更对遥感技术在各领域的应用突破和潜力挖掘起到了不可小觑的推动作用,使得遥感研究与行业监管之间相辅相成,齐头并进。
4、研究内容与重要突破海南省遥感大数据服务平台建设及其在行业中的示范应用,既是海南省自身发展、推进海南国际旅游岛建设的需要,也是实施国家南海战略、“21世纪海上丝绸之路”倡议、国家生态文明试验区的必然需求。海南省重大科技项目“海南省遥感大数据服务平台建设与应用示范”于2016年启动,项目研究体系见图1,主要研究任务包括:
![]() |
图 1 “海南省遥感大数据服务平台建设与应用示范”研究体系 Figure 1 Research system of construction and service demonstration of Hainan remote sensing big data platform |
(1)天空地一体化遥感大数据服务平台建设。通过建设天空地一体化遥感大数据服务平台,建立以海南遥感大数据云为代表的大数据设施和智能化共享服务平台(李国庆 等,2017;陈作聪 等,2017),消除数据和信息孤岛现象,实现信息资源共享,连接岛内外的数据资源,推动“多规合一”,提高信息获取的准确性和时效性,为强化海南省资源环境的动态监控能力、提升资源环境科学决策和公众信息服务水平打下坚实的基础。
(2)海南省资源环境遥感动态监测应用示范。基于遥感大数据服务平台,开展热带亚热带对地观测方法和技术研发工作,建设海南省资源环境遥感监测平台,并在海岸带、农业、林业、旅游、城市环境等资源环境典型行业领域进行应用示范,强化海南省资源环境动态监控能力和技术手段,服务于海南省社会经济可持续发展的科学决策,提高公众服务水平和促进信息资源共享,从而助力于海南国际旅游岛建设和“一带一路”国家倡议的实施。
(4.2) 重要突破项目目前已建成了海南高分卫星大数据中心基础设施和服务系统(图2),实现了超过100TB覆盖海南全域的天空地一体化遥感数据获取和汇交、并据此生产了8个高质量深加工数据集、发布了海南省空间大数据教育和政府服务门户,建成了“数字海南”三维可视化服务系统。与海南省相关行业单位开展了海岸带生态环境、农业、林业、旅游与文化、城市环境等海南典型行业领域的遥感应用技术与方法的示范研究,取得了一批具有海南特色的研究成果,如海岸带变迁和生态效应监测、农情和病虫害监测、热带林分布和监管、文化旅游、南海岛礁遥感监测等资源环境遥感动态监测与应用成果。项目利用空间观测大数据服务于海南省社会经济发展的相关成效已经显现出来, 也发现了大量值得关注的现象,可以为海南各级政府更好进行社会和生态环境管理提供更深入的科学依据和决策参考。
![]() |
图 2 海南省遥感大数据服务平台部署和设施 Figure 2 Deployment and facilities of Hainan remote sensing big data platform |
(1)实现了海南全域的高频次覆盖制图。海南地处低纬度多云多雨地区,光学观测的成像条件很不理想,长期以来都很难形成一次全年覆盖的无云影像制图,这严重制约了海南地区遥感应用工作的开展。研究利用存档30多年的卫星资料,解决了海南多云多雨全区域制图的海量数据自动选择和缺乏控制点校正等难题(江威 等,2017),实现了海南岛30年来重点阶段的全岛中高分辨率图,形成了包含GF1、GF2、Landsat和哨兵等数据产品的全岛年度覆盖无云高精度数据集,成为海南遥感大数据应用的重要数据基础。
(2)实现了高分卫星数据的准实时汇聚和服务。历史全覆盖制图可以帮助科学家开展长周期和规律性问题的研究,但是很多面向监测的遥感应用都对实时数据保障有较高需求。本研究依托海南高分数据中心,在云计算体系的基础上,实现了高分卫星数据的准实时汇聚,以及本地化编目和检索等服务,为海南省多个行业部门的业务化监测应用提供了强大的数据支撑。
(3)形成了区域遥感大数据设施的技术体系。区域遥感大数据设施具有不同于机构大数据设施和国家大数据设施的独特定位和特点,需要同时兼顾专业性和普适性、分布性和集中性、虚拟化和可视化等需求。本研究提出了一种区域大数据设施的技术框架,该技术体系基于数据即服务(DaaS)的云体系,对遥感数据管理扩展到全生命周期各阶段,提出了公益与商业复合数据策略来解决政府应用和产业应用的共存、刻画出多场景应用模式来满足政府、科研和公众等各类型用户的技术需求等,突破在云文件系统层面实现遥感数据细粒度授权和计费等核心技术难题。
(4)完成了低纬度观测卫星论证。由于传统陆地卫星的光谱设计仅关注岛屿等陆地类型的地物特征,而海洋卫星侧重于低分辨率的海洋物理和动力特征观测,缺乏对于南海这样大面积海域上的高频度人类活动目标(大型民用船舶、军用船舶、公务船舶、油气平台、人工岛礁)的动态监测能力。目前对于南海和海上丝绸之路区域只能根据任务进行临时成像观测,无法进行稳定、长期巡航观测和全海域覆盖观测。而对于南海的管控工作迫切需要实现每天一次全覆盖观测、逐日全海域人工目标编目,这就需要全新卫星观测系统才能保障。项目提出了建立低纬度区域观测卫星的全新技术概念,进行了海南系列卫星的论证。相关结论形成的专报得到省领导和国家相关部门的高度重视和批示,支撑了海南省科技厅于2017年对此正式立项,并启动该工程研制。
(5)建成数字海南三维可视化实验平台。数字海南三维可视化实验平台是利用现代地理空间信息三维仿真和可视化手段,对资源环境大数据进行可视化表达和分析的科学环境,是开展空间大数据应用的重要平台。该平台于2017年6月建成并投入使用,基于该平台开展了部分研究工作。数字海南三维可视化平台同时也是海南空间大数据中心的科研门户,将负责项目研究成果的可视化表达和分析。
(6)构建了面向热带亚热带地区的资源环境变化遥感监测技术体系。明确海南热带亚热带地区农业、雨林、海岸带、生态环境、文化旅游等资源环境要素的遥感信息获取与解析机理,提出了多源多尺度及主被动遥感融合的资源环境要素遥感提取方法(e.g. Chen 等,2018;Li 等,2017;Meng 等,2017),建立典型行业遥感监测与评估系统模块(毕森 等,2017;王恒 等,2018;任传帅 等,2017;王钦军 等,2017),构建了从“基础理论→技术方法→典型应用→系统研发”的资源环境变化遥感监测技术体系(图3)。
![]() |
图 3 海南省资源环境遥感动态监测技术和应用示范研究体系 Figure 3 Environmental monitoring system and remote sensing application demonstration for Hainan |
(7)研制了生态系统监管技术和管理服务系统。海南热带—亚热带生态系统具有物种多样性、干扰因素复杂性、监管繁琐性等特点,生态系统功能区监管一直是当地政府部门的工作重点。项目面向海南海岸带、农业、林业、文化旅游等行业对遥感监测的需求,提出了海岸带、红树林、热带作物、病虫害监测、天然林/人工林、文化考古、地质旅游、城市热环境等资源环境要素的遥感提取方法与模型;通过集成相关技术,构建了林业监管信息系统、农业病虫害遥感监测与预测系统、海岸带信息系统等应用系统,南海岛礁遥感监测系统;并建立了海南省林地生态系统功能区监管应用示范基地,联合成立了国家航空植保科技创新联盟海南分会;相关成果已为东寨港红树林保护区、海口市海洋环境监测中心、海南农飞客农业科技有限公司等单位提供了应用服务,病虫害监测成果被农业部、海南省植物保护总站、国家航空植保科技创新联盟等单位或部门采纳应用,为生态环境综合管理提供科技支持和技术保障。项目相关技术及成果将作为研究经验和基础,用于开展海上丝绸之路沿线生态环境遥感监测(张丽 等,2017)。
5、展 望项目将为海南省建成海南天空地一体化遥感大数据云,形成面向政府和公众的PB级大数据存储和云处理能力,建设遥感大数据云运行监控中心,实现150 TB以上的覆盖海南—南海—东南亚邻近区域的天空地观测数据和基础地理数据集成。项目将建立面向政府和行业部门的资源环境遥感监测和评估信息平台,建立示范应用基地,实现资源环境快速监测和高效评估,以挖掘和保护海南自然、人文资源,促进旅游行业健康发展,提升海南省资源环境等遥感监测与服务能力。通过本项目的建设,为使用遥感数据的相关行业提供实时遥感数据支撑,从而带动全省自然资源与城市发展等相关行业的迅猛发展,极大改善海南省经济增长结构。项目成果将为海南国际旅游岛建设以及“21世纪海上丝绸之路”建设提供科技支撑。项目开展的基于大数据平台和应用服务体系,有利于同东南亚各国开展交流与合作,开展行业合作与投资,促进省内企业抢占东南亚相关行业市场,形成海南独具特色的面向东南亚的跨境产业体系。
在本项目建立的天空地一体化遥感大数据云基础上,建议进一步实现空间遥感大数据与社会经济数据资源的融合,增强大数据中心的数据汇聚和服务能力,与相关部门合作建立全流程应用支撑系统,形成业务化运行体系,提高行业服务能力,以在海南及其他地区的多个应用领域中得到深度应用和发挥引领作用,并产生明显的社会、经济和科学效益,以提升各级政府科学决策、快速决策和客观决策的能力,服务“数字海南”和“数字海丝”建设。
志 谢 感谢海南省科技厅对项目的资助支持,感谢海南省高分数据中心提供数据支撑。项目组在开展野外观测和应用示范过程中得到了海南省相关行业部门和单位(海南热带海洋学院、海南省农垦科学院、海南省环境科学研究院等)的支持和配合,在此一并表示衷心的感谢!
[1] | 毕森, 王恒, 张丽, 李通, 刘东, 韩瑞丹. 基于不透水面的海南港口城市扩张分析[J]. 应用科学学报, 2017, 35 (3) : 346 –354. Bi S, Wang H, Zhang L, Li T, Liu D and Han R D. Analysis of expansion of port cities in Hainan province based on impervious surface[J]. Journal of Applied Sciences, 2017, 35 (3) : 346 –354. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2017.03.008 |
[2] | Chen B Q, Xiao X M, Ye H C, Ma J, Doughty R and Li X P. Mapping forest and their spatial–temporal changes from 2007 to 2015 in tropical Hainan Island by integrating ALOS/ALOS-2 L-band SAR and Landsat optical images[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018, 11 (3) : 852 –867. DOI: 10.1109/JSTARS.2018.2795595 |
[3] | 陈作聪, 朱晓静, 胡雅祺. 2017. 云计算技术架构及数据管理探究. 北京: 中国原子能出版社 Chen Z C, Zhu X J, Hu Y Q. Research on Cloud Computing Technology Architecture and Data Management. China Atomic Energy Press, 2017, July. |
[4] | 郭华东, 王力哲, 陈方, 梁栋. 科学大数据与数字地球[J]. 科学通报, 2014, 59 (12) : 1047 –1054. Guo H D, Wang L Z, Chen F and Liang D. Scientific big data and Digital Earth[J]. Chinese Science Bulletin, 2014, 59 (12) : 1047 –1054. DOI: 10.1007/s11434-014-0645-3 |
[5] | 江威, 何国金, 刘慧婵, 龙腾飞, 王威, 郑守住, 马肖肖. 高分一号卫星WFV影像全国陆地镶嵌与制图技术研究[J]. 国土资源遥感, 2017, 29 (4) : 190 –196. Jiang W, He G J, Liu H C, Long T F, Wang W, Zheng S Z and Ma X X. Research on China’s land image mosaicking and mapping technology based on GF-1 satellite WFV data[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2017, 29 (4) : 190 –196. DOI: 10.6046/gtzyyg.2017.04.29 |
[6] | 李国庆, 庞禄申. 公众化驱动的地球观测发展新时代[J]. 中国科学: 信息科学, 2017, 47 (2) : 193 –206. Li G Q and Pang L S. A new age of public-oriented Earth observation development[J]. Scientia Sinica Informationis, 2017, 47 (2) : 193 –206. DOI: 10.1360/N112016-00127 |
[7] | 李国庆, 张红月, 张连翀, 王媛媛, 田传召. 地球观测数据共享的发展和趋势[J]. 遥感学报, 2016, 20 (5) : 979 –990. Li G Q, Zhang H Y, Zhang L C, Wang Y Y and Tian C Z. Development and trend of Earth observation data sharing[J]. Journal of Remote Sensing, 2016, 20 (5) : 979 –990. DOI: 10.11834/jrs.20166173 |
[8] | Li X W, Zhang L, Wang L Y and Wan X X. Effects of BOW model with affinity propagation and spatial pyramid matching on polarimetric SAR image classification[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2017, 10 (7) : 3314 –3322. DOI: 10.1109/JSTARS.2017.2671364 |
[9] | Meng Q Y, Zhang L L, Sun Z H, Meng F, Wang L and Sun Y X. Characterizing spatial and temporal trends of surface urban heat island effect in an urban main built-up area: a 12-year case study in Beijing, China[J]. Remote Sensing of Environment, 2017, 204 : 826 –837. DOI: 10.1016/j.rse.2017.09.019 |
[10] | 任传帅, 叶回春, 崔贝, 黄文江. 基于面向对象分类的芒果林遥感提取方法研究[J]. 资源科学, 2017, 39 (8) : 1584 –1591. Ren C S, Ye H C, Cui B and Huang W J. Acreage estimation of mango orchards using object-oriented classification and remote sensing[J]. Resources Science, 2017, 39 (8) : 1584 –1591. DOI: 10.18402/resci.2017.08.14 |
[11] | 王恒, 张丽, 毕森, 韩瑞丹. 海南城市发展进程遥感监测分析与模拟[J]. 应用科学学报, 2018, 36 (5) : 798 –807. Wang H, Zhang L, Bi S and Han R D. Remote sensing monitoring and simulation of city development for Hainan Province[J]. Journal of Applied Sciences, 2018, 36 (5) : 798 –807. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2018.05.007 |
[12] | 王钦军, 陈玉, 周红英. 三亚市地质旅游资源调查与评价[J]. 海南师范大学学报(自然科学版), 2017, 30 (4) : 443 –449. Wang Q J, Chen Y and Zhou H Y. Investigation and evaluation of Sanya geological tourism resources[J]. Journal of Hainan Normal University(Natural Science), 2017, 30 (4) : 443 –449. DOI: 10.12051/j.issn.1674-4942.2017.04.017 |
[13] | 张丽, 林珲, bin Hashim M, Sutrisno D, Khaing M M, Hossain M S, Lwin Z M, 张鸿生, 朱岚巍. 空间观测海上丝绸之路沿线海岸带资源环境格局[J]. 中国科学院院刊, 2017, 32 (Z1) : 26 –33. Zhang L, Lin H, bin Hashim M, Sutrisno D, Khaing M M, Hossain M S, Lwin Z M, Zhang H S and Zhu L W. Earth observation of resources and environment in coastal zone along the maritime silk road[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2017, 32 (Z1) : 26 –33. |