自然資源遙感監測體系建設現狀與發展展望

黃昕

廣西壯族自治區自然資源調查監測院 廣西 南寧 530023

引言

遙感監測是了解自然資源發展情況的重要工具。通過對自然資源的使用和變化進行監測，了解自然資源的現狀和變化，是保護和管理自然資源的必要前提。遙感用于土地資源、水資源和森林的監測，通過近幾年發展，該技術和方法取得了長足的進步。自然資源管理體制改革是重要基礎，我國目前處于生態文明建設的時期，需要提高自然資源管理和治理水平。監測及自然資源的開發和利用，進而揭示自然資源規律，科學地進行土地和空間規劃，將土地控制與土地利用與生態相結合，為實現綜合治理和生態安全提供重要的基礎支撐。

1 自然資源遙感監測體系框架設計

以高清遙感衛星數據為基礎，設計自然資源標準遙感監測流程，制定標準化監測體系。遙感監測與自然資源標準化的監測數據庫和監測系統建立，實現了自然資源變化監測和目標信息產品的自動化。在此基礎上，進行統計監測，分析數據和監測報告等，推廣業務應用實現標準化，以及個性化服務信息，開展遙感線影像服務，建立衛星遙感跟蹤系統。建立數據庫以監測自然資源的變化，開發應用服務和監測自然資源變化的數據。

2 自然資源遙感監測技術

2.1 自然資源要素變化提取技術

基于多時段的衛星影像數據，監測自然資源要素變化，以及變化前后之間存在空間重合關系，導致項目復雜。傳統的方法是基于面向對象或面向像素的方法，主要是對光譜和紋理等特征進行分析，在復雜的場景中難以取得好的效果。考慮到海量數據的變化跟蹤，需要采用深度學習和機器相結合的方法，打造復雜特征的自然資源要素變化的提取技術。自然資源要素變化的提取困難是由于目標的復雜特征、尺度多樣化和目標變化，以及目標引起的變化。自然資源要素變化自動提取在于建立一個泛化良好的深度模型和復雜特征要素變化的全過程提取生成技術。對于時間序列圖像，存在多對多的空間映射，使得自然資源要素的修改和組合復雜化，變化目標的尺度是可變的。一些小的變化表現為數據稀疏問題，建立重點要素變化提取技術體系，建立自然資源要素變化自動提取技術體系。因交換深度模型的泛化性是通過多種來源的衛星圖像，具有廣泛范圍樣本數據集和樣本開發技術來實現。自動提取技術全過程主要通過建立數據掃描、任務調度、自動精加工和自動歸檔的一體化來進行。

2.2 特定自然資源的自動化提取技術

跟蹤特定的自然資源目標是自動提取范圍廣泛的目標，但實際目標樣本數量相對較少。為了實現大范圍目標特異性的高精度和自動化提取，多維樣本開發、高通量模型構建和大規模樣本工程是關鍵自動化提取高頻專業目標。自然資源衛星遙感跟蹤目標提取技術包括傳統機器特征構建、典型模型深度訓練與處理、樣本采集與選擇和提取精度分析等。這包括目標特征的自動提取，根據自動提取進行跟蹤，從大型遙感數據庫中選取影像數據及輔助數據進行處理，通過自提取軟件提取特征。在正常模式下，針對各種項目跟蹤插入圖像，需要對日常插入的數據和輔助數據進行空間匹配和數據校正等預處理，然后制定提取規則，并根據項目的屬性差異，數據進行提取方法可選擇加工。根據自動處理產生的數據提取結果，進行精密處理，提高結果的準確性，并按期限對結果進行分類，最終生成統計報表。

2.3 智能遙感成像技術

智能遙感成像技術是支撐智能遙感的重要基礎，主要包括專題圖和點樣庫、野外采集信息庫和數據采集庫。樣本庫由圖像分割創建，進行監督學習和深度學習分類，包括光譜和紋理等特征。現場采集信息庫是通過采集獲取的，包括支持評論的照片和視頻等。深度學習是近年來機器學習的一個研究點，在語音識別和視覺方面取得了成績。在遙感圖像處理，深度學習可以處理高空間分辨率的數據，并對其進行有效的識別和分類。遙感已成為大數據分析和挖掘有效工具。深度學習平臺的自動提取是根據遙感監測的要求，利用遙感知識庫的結果提取深度學習平臺。自然資源新增建設用地檢測，用于新增用地、工礦儲藏地和住宅用地等地表地物等。平臺建設過程包括數據掃描與處理、圖像分析、提取算法集成和模型訓練等步驟。深度學習建立在多層神經網絡的基礎上，通過學習函數，使用逐層學習訓練集，初始化網絡的權重以接近最佳。在部署過程中，采用深度學習和傳統機器相結合的方式進行抽取，兼顧技術的可行性。通過深度學習進行變化圖點分割和提取，通過機器學習技術優化變化圖的處理，結合衛星影像背景數據庫、自然資源基礎監測數據庫、遙感專項監測數據庫、生態數據庫和應急管理遙感監測數據等。根據時間進行變更分析并生成最終報告。

3 自然資源遙感監測體系建設措施

3.1 建立衛星遙感監測資源系統

根據自然資源的需要，優化衛星觀測保護自然的衛星資源，整合系統所需的數據，完成遙感數據生成系統，進行正射影像遙感影像的自動生成，自動發現和處理變化規律，對變化模式進行分析和質量控制，制作實時監測產品，開展遙感影像信息在線交換服務。標準化全要素季度監測、重點區域高頻監測和目標具體監測，實現數量、質量和生態的監測，以此來進行圖像協同編排、圖像處理、變化提取和編輯地圖，建立結果和數據數據庫，以全比例和多比例計劃技術工程安排，包括遙感監測系統衛星資源。建立全項目、多尺度的衛星遙感監測系統和評價機制，直接服務于自然資源核心業務。在標準體系和技術方法上科學指導實時監測，為衛星遙感自然資源監測研究的開展提供了保障[1]。

3.2 衛星遙感監測自然資源基礎技術

自然資源季度實時遙感監測是自動影像選擇、跟蹤數據分階段更新、監測自動循環和要素變化提取，對重點區域和重點目標進行監測。人機協同編輯和數據建模，通過統計分析、信息存儲、標準信息產品和自動生成報告，用于關鍵技術的監控和研發。研發基于自動監控生產線和基于模塊化的規劃控制技術，為用戶提供監管的全自動生產運行保障。基于正射影像和關鍵地理信息數據，分解自然資源變化和自動目標特定提取，創建復雜場景泛化能力的自動土地覆蓋提取方法。基于天然的衛星遙感監測數據，研發數據加密的便攜式數據包監測應用技術。打破自然資源變化監測數據庫技術，開展自然資源遙感衛星監測數據統計和監測、檢驗和分析應用。推進二維和三維綜合地理信息技術，支持標準化自然資源監測全過程監測和管理，并且可定制化輸出調查結果監測[2]。

3.3 自然資源衛星遙感監測系統研發

針對自然資源監測應用需求，需要建立自然資源衛星遙感監測管理子系統、遙感跟蹤圖生產子系統和自然資源衛星遙感子系統地表覆蓋跟蹤產品，并對相關的過程質量控制子系統和跟蹤數據包。通過集成自動影像選擇、跟蹤數據增量更新、跟蹤自動流程、提取項目變化、協同人機編輯、數據模板統計、信息存儲、信息產品和月報表監控報表自動生成等功能。遙感監測系統需要支持以多節點并行計算和多終端編程，支持自然資源常態化遙感監測作業的生產，實現整個監測過程的自動化監測[3]。

4 自然資源遙感監測發展展望

在衛星資源整合、數據處理、監測信息提取和應用服務等領域，開展相關優化整合研究，有力支撐遙感自然資源監測能力的提升。自然資源遙感監測需要影像數據對有效成像數據進行了采集、處理、信息提取和質量檢驗，并實現了成像自然資源季度遠程遙感監測。遙感自然資源監測應用實現了動態監控轉型和定期監控。通過衛星資源整合和協調，有效接收數據的能力大大提高。通過成像需求、任務規劃和計劃層次，協調整合衛星資源，提升衛星成像能力。按照目前衛星的總體規劃，建立基于深度學習的資源要素智能業務應用技術流程，突破自然資源要素變化技術和復雜場景下目標智能發現技術，保證了自動模式提取的精度。推廣人工智能信息提取技術和圖像標簽特征深度學習，為廣泛的自然資源監測和針對特定目標信息的深度模型自動提取。對于復雜環境中的資源要素，帶寬自適應綜合智能處理的深度學習模型和多邊形重建，實現了多個地表覆蓋要素結果的可視化綜合輸出。創新研發智能循環和模塊規劃控制技術自然資源遙感監測系統。對于圖像自動選取、底圖數據增量更新、任務自動流程、自動提取變化、協同人機編輯、數據模板分析、標準信息產品和監測報告，支持多節點計算和多終端調度。跟蹤整個過程并自動計算，提高后續工作的自動化水平。為實現數據信息產品的高效處理，提高遙感監測效率，創新開發監測結果應用的協作模式。根據影像業務需求范圍對業務進行提取和加密。建立長期的典型自然資源要素數據庫，實現了自然資源要素的實時和全方位監測在線應用服務。通過遙感自然資源監測，可以有效支撐資源管理的核心業務。自然資源遙感監測，將不斷提高遙感對自然資源監測。自然資源管理綜合監測可以提供全面、多功能的過程保證和支持服務。

5 進展與應用成效

在衛星資源整合、數據處理、監測信息提取和應用服務等方面開展相關優化工作，衛星監測能力全面提升。圖像數據請求使數據的有效接收、處理、信息提取和質量檢查成為可能。建立全要素標準規范和全覆蓋遙感監測體系，實現由定期監測向實時動態監測的轉變和更新，通過衛星整合和需求的協調，獲取衛星數據的能力提高，2m級衛星數據季度覆蓋基本實現。通過成像需求、規劃和發射計劃，對相似的衛星能力進行整合，提升了衛星圖像獲取能力。通過2m級衛星的總體規劃，季度有效覆蓋率已達到90%以上。打造基于自然資源要素智能解讀業務技術流程，突破自然資源要素監測技術，針對復雜場景發現特定目標，保證了變化模式自動提取的準確性。推動智能信息提取技術的應用，開發圖像特征樣本庫，用于自然資源監測服務，自動提取學習模型，針對復雜的資源要素進行信息的轉化。對于自適應集成智能圖像處理、區域約束下的學習模型和多邊形重建等算法，實現地表覆蓋要素結果的一體化可視化輸出。開發自然資源遙感衛星監測系統,執行影像選擇、底圖數據的更新、監測任務的循環、要素變化的提取、人機編輯、數據統計分析、信息存儲和標準化信息報告，支持多節點并行計算和編程，監控整個過程并循環結果，提高了監控工作的自動化水平。創新開發基于監測結果的多人協同作業模式，實現數據信息的高效處理，提高了遙感監測運行效率。建立典型自然資源數據庫長效序列，開展自然資源全覆蓋，實時監測要素在線應用服務。通過自然資源遙感監測，有效支撐資源管理業務工作。

6 結束語

綜上所述，自然資源遙感監測提取數據和信息，利用每個場景的數據，實施基于個性化修復和生態修復的監測。針對重點目標建立遙感監測數據庫，開展持續監測。通過連續監測，揭示自然資源狀況，并可以有效分析自然資源的演化機制。