清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)系舉行新一代地球觀測數(shù)據(jù)與制圖成果發(fā)布會。清華大學(xué)理學(xué)院院長、地學(xué)系主任宮鵬教授和博士研究生劉涵一起，對外發(fā)布了清華大學(xué)基于亞馬遜云服務(wù)（AWS）完成的新一代中國地區(qū)地球觀測數(shù)據(jù)集（Seamless Data Cube，簡稱SDC）——2000～2018年30米分辨率逐日無縫遙感觀測數(shù)據(jù)，以及在此基礎(chǔ)上研制的中國逐季節(jié)地表覆蓋和逐年土地利用制圖成果。

清華大學(xué)新研制的無縫數(shù)據(jù)集，填補了高空間分辨率和時間頻率觀測的空白。

圖1 首套中國30米逐日無縫遙感觀測數(shù)據(jù)集SDC

目前世界上主流的地球觀測衛(wèi)星Landsat每16天才能對全球掃描一遍，所獲得的數(shù)據(jù)集是不完整的。宮鵬團(tuán)隊采用時空遙感技術(shù)手段和MODIS圖像輔助研發(fā)的無縫遙感觀測數(shù)據(jù)集Seamless Data Cube，使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的觀測數(shù)據(jù)。正是這些逐日數(shù)據(jù)，使得地球長時間觀測序列有了很好的時空一致性。基于無縫數(shù)據(jù)集，宮鵬團(tuán)隊提取了30米空間分辨率土地覆蓋變化的情況，設(shè)計和訓(xùn)練了一套適應(yīng)遙感大數(shù)據(jù)的深度遙感特征學(xué)習(xí)和分類模型，最終得到了世界首套中國逐季節(jié)土地覆蓋和逐年土地利用制圖（從2000年到2018年）。

圖2 首套中國2000-2018年間逐季節(jié)土地覆蓋和逐年土地利用圖

無縫遙感觀測數(shù)據(jù)集SDC以及逐季節(jié)土地覆蓋和逐年土地利用制圖，開辟了中國衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)處理和信息提取的新范式。它能夠服務(wù)于國民經(jīng)濟(jì)眾多行業(yè)，比如農(nóng)業(yè)集約化和土地閑置的監(jiān)測、城市化與自然植被喪失的識別、土地退化和糧食安全、環(huán)境變化與健康、造林和土壤含水量的關(guān)系、城市擴(kuò)張與熱島效應(yīng)等研究以及碳儲備等。

圖3 地學(xué)系團(tuán)隊正在定量測算新冠疫情影響下的全球糧食安全問題

無縫遙感觀測數(shù)據(jù)集SDC有助于打造世界頂級的在線制圖服務(wù)的平臺，并產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。例如，清華大學(xué)地學(xué)系依靠這個數(shù)據(jù)集研發(fā)了全球糧食估產(chǎn)模型，輸入不同地方的作物種植和氣候預(yù)測數(shù)據(jù)，就可以提前兩個月估算出全球糧食產(chǎn)量情況。

無縫遙感觀測數(shù)據(jù)集（Seamless Data Cube）得到了亞馬遜云服務(wù)（AWS）的大力支持。據(jù)AWS技術(shù)人員介紹，宮鵬團(tuán)隊采用AWS云服務(wù)算力，相當(dāng)于全世界現(xiàn)在TOP200的高性能計算機(jī)所能提供的能力。AWS并不簡單地提供儲存和數(shù)據(jù)服務(wù)，而是在云服務(wù)里就包括了人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的計算框架，采用AWS云服務(wù)后，地表覆蓋制圖的精度提高了10～20%。