遥感大数据与其应用李德仁院士.pdf
国内外14家高精地图企业对比
摘要：高精地图是无人驾驶核心技术之一，精准的地图对无人车定位、导航与控制，以及安全至关重要。
高精地图是无人驾驶核心技术之一，精准的地图对无人车定位、导航与控制，以及安全至关重要。
特别是近年来无人驾驶技术逐步在港口、矿区、园区、机场、农业、景区等限定场景商用落地，地图数据和先验信息也从助攻变为必需。
要想无人驾驶，先得有高精地图。
在市场的驱动下，国内外不少地图公司开始向自动驾驶所需的高精地图发展，也吸引了多家企业创始入局。
以下是国内外目前主要的近30+高精地图企业。
1 全道科技河北全道科技有限公司成立于2018年7月，公司专注于自动驾驶高精地图及行业应用落地，已具备满足L2-L4级自动驾驶需求的高精地图量产平台，并获得导航电子地图制作“甲级资质”，“地理信息系统工程”和“互联网地图服务”乙级资格。
全道科技定位顾问式数据供应商，在北京和石家庄两地同步发展，研发中心位于北京。
面向L2-L4使用场景，自研了双目视觉方案，实现高精度、低成本、自动化生产；面向L4使用场景，自研了LiDAR+视觉融合方案，满足激光雷达点云为主的数据需求。
目前，全道科技已与京东物流、千寻位置等达成战略合作，加速末端配送、智慧交通与车路协同等领域数据服务发展。
2 凯立德深圳市凯立德科技股份有限公司成立于1997年，在导航电子地图领域深耕20年，拥有覆盖全国范围的、高现势性、高精度的导航电子地图数据库，是中国领先的电子地图、导航系统及地图服务提供商。
公司拥有国家导航电子地图甲级测绘资质，具备多种地理信息资源获取方式和能力，通过建设地理信息数据云平台，构造科学数据生产工艺，建立了新型数据更新体系，实现了地理信息数据的海量存储，自动识别提取、多源融合、快速发布的循环数据更新机制。
在技术创新方面，凯立德始终抓住专业导航技术与核心用户需求两个出发点，近年来推出面向智慧城市的时空可视化地图平台服务以及面向智能网联的车道级导航产品，推出智能物联行业解决方案，帮助企业低门槛轻松实现物联网化，助推企业数字化转型。
遥感大数据智能处理与挖掘理论方法及重大应用-北京理工大学科学
项目名称
遥感大数据智能处理与挖掘理论方法及重大应用
提名意见
提名该项目为国家科学技术进步奖一等奖。
项目简介
遥感大数据蕴含着丰富的空间信息和地学知识，如何对其进行有效挖掘和利用，不仅是地球空间信息科学领域的国际难题，也是支撑我国全球战略和重大工程应用的核心技术。项目组通过22年的潜心研究，创立了遥感大数据与人工智能集成的理论和技术体系，实现了从遥感大数据中自动、快速、可靠地“找目标”、“找变化”和“找规律”，取得了三个里程碑式的重大创新，具体如下：
项目成果获授权发明专利24件、软件著作权16项，出版专著3部，发表论文200篇，其中SCI论文70篇，总引用14000余次。成果获2016年湖北省技术发明一等奖、2016年测绘科技进步特等奖和2017年测绘科技进步一等奖。
客观评价
1、项目总体评价：在遥感大数据智能处理与挖掘方面取得了三个里程碑的重大创新，达到国际领先水平。
(1)首创空间数据挖掘的概念与理论体系，发现了空间数据挖掘的场、原子和各向异性的现象，提出了数据场、云模型、挖掘视角的方法，解决了空间数据挖掘的数据相互作用、定性定量互换、求同存异挖掘的难题，填补了数据模型和认知模型之间、数据和语义之间、空间数据和应用需求之间的鸿沟，揭示了“遥感数据-空间信息-地学知识”的时空一体化挖掘机理，出版的国际首部空间数据挖掘专著（中英文），是空间数据挖掘的里程碑式力作。
116179
武汉大学
王树良、陈亚森
有效
发明专利
一种基于阴影区域内外检查线匹配的阴影消除方法
中国
ZL201210342195.9
2015.01.14
1566038
武汉大学
孙开敏、眭海刚、李文卓、张宏雅、刘俊怡、马国锐
李德仁-21世纪遥感与GIS的发展
李德仁-21世纪遥感与GIS的发展随从来着计算机技计、空计技计和信息技计的计展～人计计计了空中和太空计计和感知人计计以生存的地球的理想～能所感知到的计果通计计算机计在全球流通～计人计的生存、繁计和可持计计展服并将网计。
在20世计后半～感和地理信息系计作计一计新计的科和技计～迅速地成计起。
叶遥学来一、感技计的主要计展计计遥1.航空航天感计感器据计取技计计向三多;多平台、多计感器、多角度,和三高;高空遥数计分辨率、高光计分辨率和高计相分辨率,空中和太空计计地球计取影像是从20世计的重大成果之一～短短十年～感据计取手几遥数段迅猛计展。
感平台有地球同步计道计星;遥35000km,、太同步计星;阳600-1000km,、太空计船;200-300km,、航天计机;240-350km,、探空火箭;200-1000km,～且计有并高、中、低空计机、升空球、无人计机等～计感器有幅式光相机、计隙、全景相机、光气框学机计描计、光计计描计、CCD计计、面计计描计、微波散射计雷计高计、激光计描计和合成孔雷等达径达～它几气窗计乎覆盖了可透计大口的所有计磁波段。
三行CCD计列可以同计得到3个角度的计描成像～EOS Terra计星上的MISR可同计从9个角度计地成像。
计星感的空计分辨率遥从Ikonos ?的1m～计一步提高到Quckbird;快计,的0.62m～高光计分辨率已到达5-6nm～500-600个国波段。
在计的美EO-1高光计感计星～具有遥220个波段～EOS AM-1;Terra,和EOS PM-1;Aqua,计星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光计计。
计计分辨率的提高主要依计于小计星技计的计展～通计计射地球同步计道计星和合理分布的小计星星座～以及计感器的大角度计斜～可以以1-3d的周期计得感计趣地的感影区遥像。
由于具有全天候、全天计的特点～以及用INSAR和D-INSAR～特计是天计双INSAR计行高精度三位地形及其计化计定的可能性～SAR雷计星计全世界各所普遍计注。
大规模遥感数据的融合与共享_李德仁
政策与焦点文／李德仁 朱欣焰 李铭 吴华意 向隆刚遥感信息是关系国家安全与国民经济建设的重要战略性资源。
遥感信息资源的共享和处理直接关系到其服务水平的高低。
国外，特别是发达国家很早就开展了遥感信息共享和处理服务的研究和实践。
我国对地观测系统在过去十几年已得到长足发展，遥感数据获取能力不断得到增强。
与此同时，其数据量也在迅速增长，但遥感信息共享机制以及处理服务等还有没有真正建立起来，遥感数据的获取、生产、处理及应用相互脱节，数据呈现“即多又少”的状况。
目前我国在综合利用多源遥感资源方面与国外还有一定差距，支持二维、三维、实景等多源空间信息网络共享与互操作平台还较少。
下一代互联网具有大容量、高可靠性的数据传输的优点，可为具有大规模、多站点分布式计算特性的应用提供服务。
因此下一代互联网也为大规模遥感数据的管理、共享、分布式处理、可视化等提供了更好网络资源。
“下一代互联网大规模遥感数据融合共享系统应用示范”以教育部主持的“CNGI教育基础设施IPv6技术升级和应用示范”项目为依托进行建设，其目标是基于下一代互联网环境，突破大规模遥感影像数据共享、分布式融合处理、在线集成、高效传输与快速可视化等关键技术，初步实现遥感影像数据的在线共享服务和网络处理服务的科研协作平台。
本文基于下一代互联网大规模遥感数据融合共享系统应用示范的实践，对平台的架构、关键技术进行分析，同时对部署应用情况进行简要介绍。
系统组成与功能下一代互联网大规模遥感数据融合共享系统旨在通过IPv6教育网络，整合高校科研院所中分散的遥感资源，提供多源遥感数据服务、遥感处理服务及其组合服务、可视化服务等遥感资源的一站式服务。
系统是一个物理上分布而逻辑上统一的网络平台，由一个主中心和若干个分中心组成，分中心可动态接入主中心。
主中心和分中心均向平台提供各自特色的遥感资源，主中心对分中心的数据、处理服务与计算资源进行协同，并纳入应用示范平台统一管理，用户通过主中心的门户即可访问平台中的各种资源。
李德仁院士_空间数据挖掘和知识发现解析
国家自然科学基金重点项目— 40023004
空间数据挖掘机理
人类思维:具有层次性,自然语言的语言原子是人类思维的原子模型,概念是人类思维的基本细胞单元。
概念空间:自然语言中的基本语言值是个定性概念，对应着一个定量的数据空间，反映概念的内涵和外延。
特征空间:人类思维过程中的对象，对应着一个定量的数据空间，反映对象的多个属性。
知识 = 规则+例外
宏观层次：规则 + 例外
中观层次：规则 + 例外
微观层次：规则 + 例外
数据挖掘的机理:基于不同认知层次的“数据→概念→知识”视图，而空间知识则是各级的 “规
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
国家自然科学基金重点项目— 40023004
1. 引 言
遥感和GIS对空间数据挖掘和知识发现的需求
数据海量---信息不足---知识贫乏
从GIS和影像数据库发现知识用于遥感图像 解译
从属性数据库发现知识用于GIS的智能化空 间分析
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
4.Rough集理论及其应用 5.空间数据聚类 6.长江三峡宝塔滑坡监测数据挖掘 7.归纳学习及其在空间数据挖掘中的应用 8.基于空间统计学的自动影像搜索 9.总结与展望
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
国家自然科学基金重点项目— 40023004
1. 引 言
数据挖掘和知识发现(DMKD)的发展简况 起源于从数据库发现知识(KDD)，定义为 “从数据中发现隐含的、先前不知道的、潜 在有用的信息的非平凡过程”（1991）。 Fayyad等（1996）曾对KDD和数据挖掘 (Data Mining)重新定义和加以区分。人们习 惯上把DM和KDD合起来使用，称为DMKD。 对关系数据库和事务数据库的DMKD研究已 取得很多进展，并有商用软件问世。
建立互联网+天基信息实施服务系统——李德仁院士谈航天与互联网+的融合
建立互联网+天基信息实施服务系统——李德仁院士谈航天与互联网+的融合+在考虑卫星定位技术应用的时候，人们往往讨论导航、定位、授时（PNT）的概念，但是在互联网+的时代中，如何考虑传统航天与互联网的大融合大集成？在最近举行的第四届中国卫星导航与位置服务年会上，中国科学院院士、中国工程院院士、武汉大学遥感信息工程学院教授李德仁院士发表了具有前瞻性的主旨演讲，不但让人们进一步认识到航天技术的能力与潜力，也站在更高的高度，提出了航天如何主动拥抱互联网+，以改变传统的航天服务模式这个话题。
他提到：航天与互 联网的大融合大集成，需要引入遥感（RS）和通信（Communication），成为PNTRC。
而能否构建一种互联网+PNTRC信息的实时服务，关系到建设我国军民深度融合的天基信息实时服务系统的成败。
一、互联网+天基信息实时服务系统的背景互联网金融、互联网在线影院、互联网导航定位服务、在线房产、在线医疗、在线旅游等概念接连出现。
那么，航天和互联网怎么加在一起？互联网+的概念是2015年两会期间，腾讯创始人马化腾提出的议案。
互联网+是基于互联网、云计算、大数据提出的，要实现互联网和传统行业的深度融合，创造一个新的经济发展的模式、一个发展经济的生态。
我们已经看到，互联网+已经推动了很多行业的发展，淘宝网、阿里巴巴就取得了很大经济效益，为国家和社会做出了贡献。
互联网金融、互联网在线影院、互联网导航定位服务、在线房产、在线医疗、在线旅游等概念接连出现。
那么，航天和互联网怎么加在一起？在2015年的两会上，李克强总理已经提出，要搞互联网+的行动计划。
7月4日，国务院批发了《关于积极推动互联网+的行动的指导意见》。
其中有两点直接涉及航天：增强北斗卫星全球服务能力，构建天地一体化的互联网络；充分利用多维地理信息系统、智慧地图等技术,构建资源环境承载能力立体监控系统。
7月27日，李克强总理主持了一个国家科技战略座谈会，也就是中科院学部成立60周年活动。
遥感与大数据
遥感与大数据遥感与大数据是一种将遥感技术与大数据分析相结合的方法，通过获取和处理遥感数据来获取有关地球表面的信息，并利用大数据分析技术对这些数据进行深入研究和应用。
遥感技术可以通过卫星、飞机或无人机等平台获取地球表面的图像和其他相关数据，而大数据分析则可以对这些数据进行存储、处理和分析，从而提取出有价值的信息和洞察。
在遥感与大数据的应用中，可以利用遥感数据获取地球表面的各种信息，例如地表温度、植被覆盖、土地利用、水资源分布等。
这些信息对于环境监测、农业管理、城市规划、自然资源管理等领域具有重要意义。
同时，大数据分析技术可以对大量的遥感数据进行处理和分析，以发现隐藏在数据中的模式、关联和趋势。
通过对这些数据的深入挖掘，可以为决策者提供有关环境变化、资源利用和风险评估等方面的信息，从而支持科学决策和可持续发展。
在遥感与大数据的应用中，可以利用各种算法和模型进行数据分析和预测。
例如，可以利用机器学习算法对遥感数据进行分类和识别，以实现自动化的地物提取和变化检测。
同时，可以利用统计模型和空间分析方法对遥感数据进行空间插值和空间分布分析，以研究地表特征的空间变异性和相关性。
此外，还可以利用时序遥感数据进行时间序列分析和趋势预测，以揭示地球表面的动态变化和演化规律。
遥感与大数据的应用还可以与其他相关技术相结合，例如地理信息系统（GIS）、云计算、人工智能等。
通过将遥感数据与GIS数据进行集成和分析，可以实现对地理空间信息的全面理解和利用。
云计算技术可以提供高性能的计算和存储资源，以支持大规模遥感数据的处理和分析。
人工智能技术可以通过深度学习和神经网络等方法，对遥感数据进行复杂的特征提取和模式识别，以实现更精确和高效的遥感数据分析。
总之，遥感与大数据的结合为我们提供了一种全新的方式来理解和利用地球表面的信息。
通过对遥感数据的获取、处理和分析，可以揭示地球表面的特征和变化，为环境保护、资源管理和可持续发展等领域提供科学依据和决策支持。
21世纪遥感与GIS的发展---李德仁
21世纪遥感与GIS的发展---李德仁随着计算机技术、空间技术和信息技术的发展，人类实现了从空中和太空来观测和感知人类赖以生存的地球的理想，并能将所感知到的结果通过计算机网络在全球流通，为人类的生存、繁荣和可持续发展服务。
在20世纪后半叶，遥感和地理信息系统作为一门新兴的科学和技术，迅速地成长起来。
一、遥感技术的主要发展趋势1.航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多（多平台、多传感器、多角度）和三高（高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率）从空中和太空观测地球获取影像是20世纪的重大成果之一，短短几十年，遥感数据获取手段迅猛发展。
遥感平台有地球同步轨道卫星（35000km）、太阳同步卫星（600-1000km）、太空飞船（200-300km）、航天飞机（240-350km）、探空火箭（200-1000km），并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等；传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等，它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。
三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像，EOS Terra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。
卫星遥感的空间分辨率从Ikonos Ⅱ的1m，进一步提高到Quckbird（快鸟）的0.62m，高光谱分辨率已达到5-6nm，500-600个波段。
在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星，具有220个波段，EOS AM-1（Terra）和EOS PM-1（Aqua）卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。
时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展，通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座，以及传感器的大角度倾斜，可以以1-3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。
由于具有全天候、全天时的特点，以及用INSAR和D-INSAR，特别是双天线INSAR进行高精度三位地形及其变化测定的可能性，SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。
李德仁：移动测量系统技术及其应用
总书记多次强调要我们加强测绘的统一监督管理和基础测绘工作，推进数字中国地理空间框架建设，建设信息化测绘体系建设，提高测绘保障服务能力，温家宝总理也指出要加快构建数字中国地理空间框架，积极促进国民经济和社会的信息化，全面提高测绘保障能力和服务水平。
我们认为当今的社会需要我们地理信息获取走向实事化，处理要走向自动化，服务依靠网络化，应用社会化，这是一个基本特征。在这个特征之下，测绘地理信息发展要求我们加快科学进步，构建多元化创新主体，以创新投入为支撑，以需求为导向，产学研相结合，这样一个测绘地理信息的创新体制。测绘生产要自动化，这个自动化靠的是技术为先导，通过3S集成，力求做到实时，测绘的成果要求数字化，要以管理为核心，我们搞空间数据基础设施，空间信息基础设施，数字地球，数字中国，数字城市，如果把它再加上云计算和传感网就是智慧的城市，智慧的中国。测绘的服务要网络化，产品要社会化，以服务为核心，最大限度的满足各行各业对我们的需求，这是我们测绘地理信息价值的体现。
武汉大学在863支持之下，在“十一五”做了一个有110个功能的软件，这个软件我听说价钱是30万亿套，外国人买是8万美金一套。这是这个系统的整个总界面，可以生成各种功能，以敦煌为例，这是敦煌市做的月牙泉的地形测量，是一个沙子生成的，不好做的，风一吹就跑的，我们扫描出来了，这是月牙泉，这是
下，我们要思想现在对无控制的测量要求很高，就是说能不能直接获取地理传感器的坐标，即便有中国的北斗，有PBB的技术，我们就可以自动求点，加上在飞机汽车上的POS系统把位置姿态自动测量系统，交汇地面点的坐标，而不需要做任何更多的野外工作，这是一个社会的需求。在这个需求之下，我们在2000年推出过以光学10个CCD获取数据，即便是定姿定位的立得2000型号，我们刚才看到的是2001年的新型号，在这上面有全景照相机，有激光雷达，有CCD，有POS，而这些东西都是我们中国人自己研究出来的，这样就提高了数据获取的机动性和速度。我们的移动包括地面的车载和空基有人机、无人机上的移动测量技术，现在应该说是异军突起。从而实现传统的航空运行遥感得到的4D产品加上移动测量得到的街景影像，实景影像，能够实现空天地一体化的集成，提供的分辨率从卫星的米级、航天的分米级到地面低空移动测量的厘米级，这样一个全范围覆盖的需求，为此提供服务。
遥感大数据在生态环境监测中的应用研究
遥感大数据在生态环境监测中的应用研究一、背景介绍生态环境保护是当今社会关注的热点问题之一。
近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感大数据已成为生态环境监测中不可或缺的工具之一。
在生态环境监测中，遥感大数据可通过获取诸如土地利用变化、水资源变化等数据来对生态系统健康状况进行长期监测和分析，为环境保护工作提供数据支撑。
本文将对遥感大数据在生态环境监测中的应用研究进行探讨。
二、遥感大数据在生态环境监测中的应用1.土地利用变化监测土地利用变化是生态环境质量评估的一个重要指标。
通过遥感大数据，可获得土地利用的时序数据，分析不同时间段的土地利用状况变化。
不仅如此，遥感大数据也能够提供土地类型、植被类别、地形地貌、土壤类型和水文地质等方面的信息。
这些数据可为生态环境质量评估提供数据支撑。
2.生态系统监测遥感技术能够获取生态系统中的信息，如植被覆盖、生物多样性、土壤质量、水资源变化等。
通过对这些数据进行分析，可以评估生态系统的健康状况、预测生态系统发展状况、提取植被退化等信息。
3.水资源监测水资源是生态环境中最为重要的组成部分之一。
通过遥感技术，可获取具有时序性的信息，如水体面积、水质、水量等。
这些数据不仅能够评估水资源状况，同时也能为水资源管理提供支持。
4.空气污染监测遥感技术可通过监测污染物的浓度和分布，评估不同时间段空气污染物的变化情况，进而推断出污染源的位置和类型。
通过采用多时相的遥感技术，能够更准确的分析空气污染物的分布与变化，并根据空气质量和气体浓度等数据为环境保护立法和管理提供改进建议。
5.生态环境风险监测遥感技术可以较为准确的获取生态环境和自然资源资源的时空分布信息。
通过建立遥感监测数据库，可对不同空间区域的生态环境质量进行评估和预警。
例如，植被变化情况的监测能够快速发现来自干旱、强风和/或风蚀等方面对生态环境造成的影响，使监控者迅速采取行动以防止进一步损坏。
三、遥感大数据在生态环境监测中的挑战遥感技术在应用过程中，存在着一些困难和挑战。