空天地一体化对地观测传感网的理论与方法

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自然保护地智慧化大数据综合管理平台建设方案

自然保护地智慧化大数据综合管理平台建设方案
五官
0各1类传感器 | 图像采IT集和终网端络基| 移础动设定施位终端 | 无人机与卫星遥感
模式 创新
实 施 保 障 体 系
8
保护区天空地一体化生态监测感知体系
声学记录仪
病虫害监测 土地利用监测 人员搜救
病虫害监测 土地利用监测 人员搜救
气象、土壤监测
野保相机
防火雷达 水文监测仪
双波段摄像头 卡口监控
保护区综合管控平台
基于保护区二三维GIS平台,整合保护区现有的本底资源等基础数据并基于各类感知设备所获取的监测 数据,利用数据管理和挖掘技术,实现各类数据标准化接入、规范化管理、智能化分析评估和可视化展示, 因地制宜地为大桂山保护区定制构建科研监测、管理保护、监测预警、社区管理、旅游管控和应急指挥调度 等业务应用。
视化生态管理可保感护监知测及感多知源互时联空:大构数建据空的天分地析一利体用化。的自然保护区全面监测感知体系
•通过天空地一体化的传感网络,包括卫星遥感、低空航摄、地基视频、生态监测设备、智能移动终端等等,
可互联 实现对自然自然保护区透彻的感知,获取及时、准确、持续、全面的监测感知数据;
可管理
综合管理:可视化生态管理保护监测
总体框架
标准 遵从
用户层
智慧自然保护地智慧化总体目标
用户使用端
四肢
规 范
应用层 资源共享| 林区巡护 | 生态监测 | 综合管理 | 科普宣教| 智慧旅游
大脑
标 平台层 准
保护区“一张图”综合监管平台
血液
体 信息层 系
基础数据库 | 空间神数经据库 | 资源数据库 | 业务数据库
网络层 感知层
传感网 | 通信网 | 数据网 | 互联网
利旧节约 安全有序

数字地球概论

数字地球概论

1.“数字地球”的基本概念与理解。

数字地球定义:数字地球是一个无缝的覆盖全球的地球信息模型,它把分散在地球各地的从各种不同渠道获取到的信息按地球的地理坐标组织起来,既能体现出地球上各种信息(自然的、人文的、社会的)的内在有机联系,又便于按地理坐标进行检索和利用。

数字地球是信息化的地球,它包括全部地球资料的数字化、网络化、智能化和可视化的过程。

其核心思想是用数字化手段整体性地解决地球问题,并最大限度地利用信息资源。

戈尔在他的演讲中把“数字地球”描述为“能嵌入海量地理数据的,对我们的地球进行多分辨率、三维的一种再现”。

他虽然没有对数字地球作出学术定义,但戈尔还是比较明确地把数字地球与遥感、地理信息系统、计算机技术、网络技术、多维虚拟现实技术、可持续发展决策、灾害、资源、土地利用规划、军事、全球变化、教育等连在一起。

可以认为戈尔的“数字地球”创意提出了用数字化的手段来处理整个地球多方面问题的思想,而“数字地球”的含义则需要学术界进一步探讨。

数字地球也就是信息化的地球,是一种地球信息模型,是一种可嵌入海量地理数据的、多分辨率的、三维的动态数据库。

它把地球上每一角落的各种信息都收集起来,按照地球上的地理坐标对它们进行整理加工,以建成一个完整的信息模型。

这样,我们就可以快速地、完整地、形象地了解地球上每一角落的宏观和微观情况,就能了解我们所在这颗星球上的任何信息,并实现“信息就在我们指尖上”的理想。

严格地讲,数字地球是以计算机技术、多媒体技术和大规模存储技术为基础,以宽带网络为纽带运用海量地球信息对地球进行多分辨率、多尺度、多时空和多种类的三维描述,并利用它作为工具来支持和改善人类活动和生活质量。

数字地球通俗地讲,就是用数字的方法将地球、地球上的活动及整个地球环境的时空变化装入电脑中,实现在网络上的流通,并使之最大限度地为人类的生存、可持续发展和日常的工作、学习、生活、娱乐服务。

严格地讲,数字地球是以计算机技术、多媒体技术和大规模存储技术为基础,以宽带网络为纽带运用海量地球信息对地球进行多分辨率、多尺度、多时空和多种类的三维描述,并利用它作为工具来支持和改善人类活动和生活质量。

自然保护区信息化解决方案(智慧保护区建设思路-智慧保护区建设内容)

自然保护区信息化解决方案(智慧保护区建设思路-智慧保护区建设内容)

智慧旅游体系
• 自助游APP • 景区管理系统 • 景区电子商务
一 张 图 平 台
保护区“一张图”综合监管平台架构示意图
4


基础数据库

基础资料信息 组织机构信息

设备资产信息
1储4
….
空间数据库
影像图\DEM图 道路水系矢量图 动植物位置数据 居民点\线缆矢量图
可分析
4
分析评估:多源时空大数据分析利用
•围绕自然保护区管护监测、科研宣教和开发利用,通过大数据挖掘技术,获取保护区生态生境的实时变化, 实现对生态系统统计评估预警,全面提升管理水平和服务质量。
三、总体框架
标准 遵从
用户层
智慧自然保护区总体目标 政府管理机构 | 企事业单位 | 社会公众
四肢
规 范
打造标准化数据接口共享;快速、稳定的数据入库、实时更新与维护机制 平台化设计理念,搭建多业务体系集成的保护区“一张图”综合监管平台 ,各业务系统统一规划、统一平台,SOA模块化构建、无缝衔接,高效协同 强大的数据查询统计分析能力,综合的业务管理功能
7
3
二、建设思路
针对保护区信息化建设,xx公司构建保护区“空天地”一体化全面监测感知体系,搭建了具有自主知识产权 的“保护区一张图”平台;并在一张图平台的基础上,因地制宜地为各保护区定制化构建科研监测、保护管理、 科普宣教、生态旅游等业务功能体系,以实现保护区的可视化生态管理保护监测及多源时空大数据的分析利用。
可感知 感知互联:构建空天地一体化的保护区全面监测感知体系
•通过天空地一体化的传感网络,包括卫星遥感、低空航摄、地基视频、生态监测设备、智能移动终端等等,
可互联 实现对自然保护区透彻的感知,获取及时、准确、持续、全面的监测感知数据;

地理国情监测动态讲座

地理国情监测动态讲座

• 空天地一体化地理国情监测动态数据获取 技术:包括航天航空遥感数据获取、地面 数据动态采集、专题数据获取。
武汉大学遥感信息工程学院

航天遥感数据获取技术
MODIS全国影像
MODIS湖北省影像
湖北图象
武汉大学遥感信息工程学院
武汉大学遥感信息工程学院
航天遥感数据获取技术 • 三全:全天候、全天时、全球; • 三多:多传感器、多平台、多角度; • 四高:高空间、高光谱、高时相、高辐射 分辨率; • 高分辨率测绘卫星:高分辨率光学立体测 图卫星、干涉雷达卫星、激光测高卫星和 重力卫星。
按 被 测 量 分 类
离子传感器、气体传感器、湿度传感器 生物量 体压传感器、脉搏传感器、心音传感器、体温传感器、血流传感器、 呼吸传感器、血容量传感器、体电图传感器 酶式传感器、免疫血型传感器、微生物型传感器、血气传感器、血液 电解质
生化量
地理国情监测天空地一体化对地观测传感网
国情普查和检测
专题数据收集和采集 • 包括社会经济、人口基础数据、法人单位 基础数据、自然资源数据,以图表文本形 式存储。 • 这些数据来自政府相关部门。
环境监控类传感器
• • • • • • •
二氧化碳,烟感 传感器 温湿度二氧化碳光照度变送器 温湿度二氧化碳变送器 温湿度变送器 温湿度传感器 光照度变送器 太阳光度计 气溶胶光学厚度
气象类用传感器 • • • • • • • 土壤水分 风向 风速 辐射 光照 自动气象站 土壤水分温度
工业用用传感器 • • • • 大气压力计 压力液位变送器 一体化温度变送器 数显压力表
常用的高分卫星
• • • • • • • • • • GeoEye-1 (0.46m),GeoEye-2 (0.34m) WorldView-1 (0.46m),WorldView-2 (0.46m) WorldView-3 (0.31m) Pleiades-1A (0.5m),Pleiades-1B (0.5m) QuickBird (0.65m) IKONOS (0.82m) IKONOS Stereo Imagery SkySat-1 (0.9m) SkySat-2 (0.9m) SPOT-6 (1.5m) SPOT-7 (1.5m) GF-1 GF-2(1m)

遥感遥测技术课件

遥感遥测技术课件

1、遥感基本概念(1)遥感概念:在远离被测物体或现象的位置上,使用一定的仪器设备接收、记录物体或现象反射或反射的电磁波信息,经过对信息的传输、加工处理及分析与解译,对物体及现象的性质及其变化进行探测和识别的理论与技术。

(2)遥感基本过程:利用遥感器从空中来探测地面物体性质的,它根据不同物体对波谱产生不同响应的原理,识别地面上各类地物,具有遥远感知事物的意思。

也就是利用地面上空的飞机、飞船、卫星等飞行物上的遥感器收集地面数据资料,并从中获取信息,经记录、传送、分析和判读来识别地物。

(3)遥感的特点:1)可获取大范围数据资料。

遥感用航摄飞机飞行高度为10km左右,陆地卫星的卫星轨道高度达910km左右,从而,可及时获取大范围的信息。

例如,一张陆地卫星图象,其覆盖面积可达3万多km2。

这种展示宏观景象的图象,对地球资源和环境分析极为重要。

2)获取信息的速度快,周期短。

由于卫星围绕地球运转,从而能及时获取所经地区的各种自然现象的最新资料,以便更新原有资料,或根据新旧资料变化进行动态监测,这是人工实地测量和航空摄影测量无法比拟的。

例如,陆地卫星4、5,每16天可覆盖地球一遍,NOAA气象卫星每天能收到两次图象。

Meteosat 每30分钟获得同一地区的图象。

3)获取信息受条件限制少。

在地球上有很多地方,自然条件极为恶劣,人类难以到达,如沙漠、沼泽、高山峻岭等。

采用不受地面条件限制的遥感技术,特别是航天遥感可方便及时地获取各种宝贵资料。

4)获取信息的手段多,信息量大。

根据不同的任务,遥感技术可选用不同波段和遥感仪器来获取信息。

例如可采用可见光探测物体,也可采用紫外线,红外线和微波探测物体。

利用不同波段对物体不同的穿透性,还可获取地物内部信息。

例如,地面深层、水的下层,冰层下的水体,沙漠下面的地物特性等,微波波段还可以全天候的工作。

(4)遥感技术系统:遥感技术系统是实现遥感目的的方法论、设备和技术的总称,现已成为一个从地面到高空的多维、多层次的立体化观测系统。

天地一体化信息网络天基宽带骨干互联系统初步考虑

天地一体化信息网络天基宽带骨干互联系统初步考虑

天地一体化信息网络天基宽带骨干互联系统初步考虑作者:张平秦智超陆洲来源:《中兴通讯技术》2016年第04期摘要:认为天基宽带骨干互联系统是天地一体化信息网络(ISTIN)的核心。

在分析全球典型系统架构的基础上,结合中国国情提出了一种新的天基宽带骨干互联系统网络架构——天地双骨干。

同时,综合考虑天地链路信道特征和星上处理能力约束,提出了激光/微波混合传输、电路和分组混合交换等技术体制,为系统建设提供参考。

关键词:ISTIN;骨干互联系统;天地双骨干中图分类号:TP393 文献标志码:A 文章编号:1009-6868 (2016) 04-0024-005天地一体化信息网络作为国家信息化重要基础设施,对拓展国家利益,维护国家安全,保障国计民生,促进经济发展具有重大意义,是中国信息网络实现信息全球覆盖、宽带传输、军民融合、自由互联的必由之路。

近年来,中国信息网络建设日新月异,取得了可喜的成绩,互联网和移动通信用户数量处于世界领先地位[1]。

相比地面网络,天基网络具有服务覆盖范围广,受地面因素影响小,布设机动灵活等优势,在空间信息传输、应急救援、航空运输、远洋航行、空间探索等领域发挥不可或缺的作用。

但是,中国天基信息网、互联网、移动通信网发展很不平衡,呈现“天弱地强”的特征。

中国航天技术发展取得了巨大成就[2-3],根据美国忧思科学家联盟(UCS)网站上的统计数据[4],截至2015年12月底,中国在轨卫星数量已达177颗,预计到2020年在轨卫星数量将超过200颗。

天基方面,中国已经初步建成了通信中继、导航定位、对地观测等系统,但各卫星系统独自建设,条块分割十分明显,卫星数量严重不足,卫星类型比较单一,更为突出的是,卫星没有实现空间组网,无法发挥天基信息系统的网络化综合效能。

天基宽带骨干互联系统作为天地一体化信息网络的核心,一方面起到了互联各类天基信息系统的作用,通过天地双骨干架构实现不同系统在天地两个层面的互联互通和一体化融合;另一方面作为一张全球覆盖的宽带信息网络,为陆、海、空、天等各类重点用户提供宽带接入和数据中继服务。

智慧城市综合感知与智能决策的进展及应用

智慧城市综合感知与智能决策的进展及应用

㊀㊀第48卷㊀第12期测㊀绘㊀学㊀报V o l.48,N o.12㊀2019年12月A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a D e c e m b e r,2019引文格式:龚健雅,张翔,向隆刚,等.智慧城市综合感知与智能决策的进展及应用[J].测绘学报,2019,48(12):1482G1497.D O I:10.11947/j.A G C S.2019.20190464.G O N GJ i a n y a,Z H A N G X i a n g,X I A N GL o n g g a n g,e t a l.P r o g r e s s a n d a p p l i c a t i o n s f o r i n t e g r a t e d s e n s i n g a n d i n t e l l i g e n t d e c i s i o ni n s m a r t c i t y[J].A c t aG e o d a e t i c a e tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a,2019,48(12):1482G1497.D O I:10.11947/j.A G C S.2019.20190464.智慧城市综合感知与智能决策的进展及应用龚健雅1,2,3,张㊀翔1,3,向隆刚1,3,陈能成1,31.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;2.武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430079;3.地球空间信息技术协同创新中心,湖北武汉430079P r o g r e s sa n da p p l i c a t i o n s f o r i n t e g r a t e ds e n s i n g a n di n t e l l i g e n td e c i s i o n i n s m a r t c i t yG O N GJ i a n y a1,2,3,Z H A N GX i a n g1,3,X I A N GL o n g g a n g1,3,C H E NN e n g c h e n g1,31.S t a t eK e y L a b o r a t o r y o f I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g i nS u r v e y i n g,M a p p i n g a n dR e m o t eS e n s i n g,W u h a nU n i v e r s i t y, W u h a n430079,C h i n a;2.S c h o o l o f R e m o t eS e n s i n g a n d I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g,W u h a nU n i v e r s i t y,W u h a n430079, C h i n a;3.C o l l a b o r a t i v e I n n o v a t i o nC e n t e r o fG e o s p a t i a l T e c h n o l o g y,W u h a n430079,C h i n aA b s t r a c t:C i t y s e n s i n g a n dd e c i s i o nGm a k i n g a r et h e p r i m a r yp r e r e q u i s i t e sf o r t h er e a l i z a t i o no fu r b a n i n t e l l i g e n c e.I n v i e wo f t h e c u r r e n t r e s e a r c h p r o g r e s s,t h i s p a p e r r e v i e w e d t h e u r b a n c o m p r e h e n s i v e s e n s i n g b a s e do nt h ei n t e g r a t e ds a t e l l i t eGa i r b o r n eGg r o u n ds e n s o rw e b,t h e m a n a g e m e n ta n da n a l y s i so fu r b a n s p a t i oGt e m p o r a l b i g d a t a,a n dt h e i n t e l l i g e n td e c i s i o nGm a k i n g a n d f o c u s i n g s e r v i c e f o rm u l t iGl e v e l u s e r s.M e a n w h i l e,t h i s p a p e r c o m p a r e s a n da n a l y z e s t h e c u r r e n t u r b a n s p a t i oGt e m p o r a l i n f o r m a t i o n p l a t f o r m s a n d t h e i r a p p l i c a t i o n s i n s m a r t c i t i e s.O n t h i s b a s i s,i t p u t s f o r w a r d t h r e ec h a l l e n g e s f a c e db y t h e s e n s i n g a n d m a n a g e m e n t o f s m a r t c i t i e s i n t h e f u t u r e,i n c l u d i n g t h eh i g h l y f u s e d p h y s i c a l s e n s i n g a n ds o c i a l s e n s i n g, h i g h l y i n t e l l i g e n tc i t y m a n a g e m e n ta n d a n a l y t i c a lc a p a b i l i t y,a n dh i g h l y c o n f i d e n td e c i s i o nb a s e do n c y b e rGp h y s i c a l s y s t e m.K e y w o r d s:i n t e g r a t e ds e n s i n g;r e a lGt i m e m a n a g e m e n t;i n t e l l i g e n td e c i s i o n;I n t e r n e to fT h i n g s;s e n s o r w e b;s m a r t c i t yF o u n d a t i o n s u p p o r t:T h eN a t i o n a l K e y R e s e a r c h a n dD e v e l o p m e n t P r o g r a mo f C h i n a(N o s.2018Y F B2100500;2017Y F B0503700);T h e N a t i o n a l N a t u r a lS c i e n c e F o u n d a t i o n o f C h i n a(N o.41890822);T h e C r e a t i v e R e s e a r c hG r o u p s o f N a t u r a l S c i e n c eF o u n d a t i o n o fH u b e i P r o v i n c e o f C h i n a(N o.2016C F A003)摘㊀要:城市感知与决策是实现城市智慧化的首要前提.针对当前的最新研究进展,分别从基于空天地集成化传感网的城市综合感知㊁城市时空大数据的管理与分析㊁面向多层次用户的智能决策等3方面进行了分析论述,对比分析了当前城市时空信息平台及应用,在此基础上,提出了未来智慧城市感知决策面临的 三高 挑战,即高度融合的物理感知与社会感知,高度智能化的城市管理分析能力,以及高置信度的城市信物融合系统决策.关键词:综合感知;实时管理;智能决策;物联网;传感网;智慧城市中图分类号:P237㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀文章编号:1001G1595(2019)12G1482G16基金项目:国家重点研发计划(2018Y F B2100500;2017Y F B0503700);国家自然科学基金(41890822);湖北省自然科学基金创新群体项目(2016C F A003)1㊀智慧城市智慧城市是数字城市的智能化,是数字城市功能的延伸㊁拓展和升华[1G5],通过物联网把数字城市与物理城市无缝连接起来,利用云计算和人工智能等技术对实时感知数据进行即时处理并提第12期龚健雅,等:智慧城市综合感知与智能决策的进展及应用供智能化服务[6].因此,智慧城市的基础是感知,关键是管理,价值是决策.2011年起,国家科技部先后部署了 智慧城市(一期) 863计划主题项目㊁ 智慧城市(二期) 863计划重大项目㊁ 物联网与智慧城市关键技术及示范 国家重点研发计划专项等,在智慧城市技术架构[7G9]㊁数据活化[10]㊁数据融合[11G12]㊁数据获取[13G14]㊁系统互联[15]㊁高性能分析[16G17]㊁时空模拟[18G22]㊁动态呈现[23G25]和信息服务[26G27]等方面取得了一系列系统性的成果[28].特别是近几年,在物联网㊁社会感知㊁大数据㊁人工智能和信物融合等领域涌现出一批创新的思想㊁方法㊁技术和产品,对于我国智慧城市的集成研究和示范应用具有重要意义.为此,本文聚焦城市综合感知㊁时空大数据管理分析与多层次信息智能决策等智慧城市前沿研究领域,综述最新进展,梳理城市时空信息平台及典型应用,最后分析了未来智慧城市感知㊁管理与决策面临的挑战.2㊀基于空天地集成化传感网的城市综合感知2.1㊀智慧城市中的空间信息基础设施空间信息基础设施是国家信息基础的重要组成部分,也是城市智慧化的重要前提.当前我国城市空间信息基础设施包含导航与位置服务网[29G30]㊁地理信息服务网[31G32]和行业感知网[33G34]等3大类及10余种子类,具体表现形式和特征见表1.当前城市各类空间信息基础设施正逐步完善,其感知能力㊁服务标准和应用规范基本可以满足城市相应领域需求.表1㊀智慧城市中的空间信息基础设施T a b.1㊀S p a t i a l i n f o r m a t i o n i n f r a s t r u c t u r e i n s m a r t c i t y空间信息基础设施大类空间信息基础设施子类典型表现形式特征导航与位置服务网全球卫星导航系统中国北斗卫星导航系统(B D S)㊁美国全球定位系统(G P S)㊁俄罗斯格洛纳斯系统(G L O N A S S)和欧洲伽利略卫星导航系统(G a l i l e o)地面广域实时精密定位服务系统千寻位置室内与地下导航定位声光电场综合定位天地融合的导航与位置服务网羲和系统实现多种精度的位置信息服务能力,逐步发展为室内外一体化导航与位置服务地理信息服务网权威二三维电子地图服务天地图电子地图和出行信息服务高德地图㊁百度地图街景地图服务腾讯地图㊁我秀中国电子地图浏览逐步发展为提供二㊁三维㊁实景㊁实时地理信息服务行业感知网卫星遥感网气象㊁海洋㊁环境㊁灾害㊁资源㊁测绘和高分卫星移动测量系统L D2000系列陆基移动测量系统地面传感网气象站㊁水文站㊁R F I D微网工业物联网供水管网监测㊁燃气管网监测视频网公安视频网㊁交通视频网车联网华为车联网解决方案实现多种尺度的时空及属性信息感知能力,服务众多行业2.2㊀空天地集成化传感网的思想与方法虽然具备了较为全面的城市空间信息基础设施,但如何有效地集成利用,构建一体化空间信息基础设施,应对 三多现状 (多观测耦合㊁多协议互联㊁多主题交互)和 三高需求 (高时空感知㊁高精度感知㊁高智能感知)一直面临巨大挑战.经过10余年的研究,笔者认为,构建空天地集成化传感网,是应对这一挑战最有希望的解决方案[13G14].空天地集成化传感网,利用高速通信网络和无处不在的感知手段,遵循观测㊁数据㊁处理和服务等标准规范,集成现有空间信息基础设施,采用异构资源集成管理㊁多平台协同观测㊁多源数据融合,以及信息聚焦服务等多种方法和技术,构建互联互通的城市感知基础体系(如图1所示).这一体系属于空间信息网络的一种实例化[35],将从系统论和协同论角度构建满足智慧城市的多尺度㊁高时变和多样化感知需求,特别是对资源环境灾害和各种人流㊁物流及事件流的监测与跟踪具有重要意义.正确理解空天地集成化传感网要把握4个层3841D e c e m b e r 2019V o l .48N o .12A G C Sh t t p :ʊx b .s i n o m a ps .c o m 次的内涵:首先,它是一种系统性㊁多维度和多尺度监测分析的新思想,要求从系统论的角度思考城市感知问题,从协同论的角度融合空天地多种手段,这对传统感知行业的从业者来说,是一种思想革新;其次,它是一种互联互通大规模城市监测资源的新技术,包括海量传感器组网通信[36]㊁异构传感器接入[37G38]㊁传感网资源管理[39]㊁传感网服务组合[40G41]㊁流式数据挖掘分析[42G43]和地理信息互操作[44G45]等技术;再次,它是一种协同多源异构城市感知资源的新方法,包括传感器信息建模[46G47]㊁观测能力评价[48G51]㊁协同监测[52G53]㊁点面观测数据融合[54G55]和按需聚焦服务[56]等方法;最后,它是一种实现城市泛在感知与深度智能的新愿景,无论是李德仁院士谈到的4W 到4R 信息服务能力[57],还是城市感知脑[58],还是未来通导遥一体化蓝图[59],其基础都包括空天地集成化传感网.图1㊀空天地集成化传感网的架构F i g .1㊀A r c h i t e c t u r e o f s p a c e Ga i r Gg r o u n d i n t e gr a t e d s e n s o rw e b 2.3㊀基于空天地集成化传感网的城市综合感知基于空天地集成化的传感网,有望实现前所未有的城市感知能力,其中最有价值的就是多尺度感知能力.多尺度的城市感知意味着从感知手段㊁内容㊁精度和时效都是多尺度的,感知手段包括观测平台(卫星㊁无人机㊁测量车㊁行业网㊁机器人㊁智能手机);感知范围包括城市群㊁城市和街区;感知精度以米㊁分米㊁厘米;感知时效性包括季度㊁周㊁即时.这种由一张网和一平台支撑的综合感知信息,可实现城市群趋势分析㊁城市运行状态监测和街区个体行为跟踪.这是基于空天地集成化传感网的城市综合感知相比于传统的城市感知网络最突出的特征和最大的优势.依托 物联网与智慧城市关键技术及示范 国家重点研发计划重点专项 城市多尺度综合感知技术与体系 ,国内多家单位强强联合,开展基于空天地集成化传感网的城市综合感知相关技术研发㊁平台集成与应用示范(如图2所示).其主要目标在于实现城市群至街区尺度的自然地表要素㊁人车物运动目标和街区复杂场景的在线感知,获取海量时空数据[23],构建多尺度综合感知服务系统,并提供主动按需即时服务.主要研究内容包括:①建立多尺度综合感知指标㊁共性技术与标准体系,研究城市群地表要素空间无缝感知技术,构建城市群地表要素无缝感知系统和典型产品;②研究多尺度智能光场视频成像与分析技术,建立十亿像素光场视频成像装置和城市多尺度交通感知分析平台;③研发精细场景时空感知设备与在线监测技术,构建街区突发事件立体感知网;④研制城市多尺度综合感知服务系统,开展城市群至街区尺度暴雨内涝㊁区域交通和江河湖生态环境示范.4841第12期龚健雅,等:智慧城市综合感知与智能决策的进展及应用图2㊀基于空天地集成化传感网的城市多尺度综合感知概念图F i g .2㊀C o n c e p t o fm u l t i Gs c a l e a n d c o m p r e h e n s i v e c i t y s e n s i n g b a s e do n s p a c e Ga i r Gg r o u n d i n t e gr a t e d s e n s o rw e b 3㊀城市时空大数据的管理与分析3.1㊀城市时空大数据集成管理时空大数据是一种与多尺度时间和空间密切关联的大数据[60G61].城市中的时空大数据来源广泛,既包括广泛存在的传感网,也包括城市生活中的主体(人).除具备数据量大㊁种类多样㊁价值较低㊁增长迅速等特性外,还具备时空相关性㊁时空异质性等内在属性,而且还存在数据倾斜与分布不均的固有特性[62G63].城市时空大数据的上述特征势必对基于关系数据库的传统空间数据管理带来了挑战[64]:①来自多源传感器的异构非结构化数据加大了使用关系数据库管理的难度;②面对数据量庞大,且持续增长的海量数据集,关系数据库在可扩展性上也存在难以克服的问题;③W e b 2.0应用的普及对高并发处理和持续可用性提出了更高的要求.总而言之,传统G I S 所依赖的关系型数据库已经难以适用于动态管理㊁海量存储和高并发访问的新应用场景.N o S Q L (n o t o n l y S Q L )数据库,凭借其弱模式表达㊁分布式组织㊁高吞吐量处理,以及易拓展与高可用的特性,已发展成为大数据时代的新型数据管理方案[65],并在空间信息领域得到了大量应用[66G67].因此,数据模型㊁组织方式㊁索引结构㊁存储管理等技术决定了城市时空大数据的高效存储和访问效率.一种可能的方式是将空间和时间联合表达为时空立方,并建立城市时空对象与时空单元的关联和映射.在此基础上,进行时空单元降维与编码,将高维度时空单元表达为一维行键,从而充分利用N o S Q L数据库的数据分布机制,实现城市时空大数据的多节点均衡存储,支持时空查询的数据端计算和并行处理,见图3.3.2㊀城市时空大数据实时分析充分利用空天地集成化传感网获取的实时城市信息,全面㊁准确㊁及时地提取城市与社会的动态变化,是提高城市管理能力和社会治理效率的全新驱动力[62G63].静态地理信息系统缺乏时间维度,时态地理信息系统则以静态方式管理历史状态,难以应对实时地理数据集成表达㊁融合组织㊁弹性服务㊁即时协同带来的巨大挑战[2,59,68]:①多源实时地理信息的集成表达问题,物理世界瞬息万变,泛在物联网时刻产生多源海量㊁流式异构㊁时空关联的实时观测数据;②实时地理信息的融合组织问题,多源实时观测数据按不同频率产生,以不同模式汇入,将形成长时序㊁多关联的大规模现势G历史混合数据集;③实时地理信息的弹性服务问题,时空不均的数据请求导致有限资源供给失衡,瞬时突发的用户访问将造成高并发读写压力.为此,城市时空大数据实时分析的前提是建立有效实时G I S 时空数据模型[69].一个面向时空大数据的实时G I S 的时空数据模型应具备以下5个基本特点:①能够兼顾传统G I S 对时空数据管理的需求;②能够高效管理运动目标的动态地理数据[70];③能够高效管理传感网实时观测数据;④能够有效支持实时G I S 的动态过程模拟[71];⑤能够有效建立各种地理对象㊁状态㊁事5841D e c e m b e r 2019V o l .48N o .12A G C Sh t t p :ʊx b .s i n o m a ps .c o m 件㊁过程等要素的相互关系.图3㊀基于分布式非关系数据库的城市时空大数据管理引擎F i g .3㊀S p a t i o Gt e m p o r a l c i t y b i g d a t am a n a g e m e n t e n gi n eb a s e do nd i s t r i b u t e dN o S Q Ld a t a b a s e ㊀㊀在国家863地球观测与导航领域主题项目 时空过程模拟与实时G I S 系统中,笔者提出了一个通用的实时G I S 时空数据模型[69G72],实现对象㊁关系㊁过程与观测的一体化建模,用于存储和管理在复杂地理现象时空变化过程中所涉及的时空数据,以支撑实时G I S 可视化及分析应用;在此基础上提出面向实时异构海量地理信息的融合处理技术,形成从数据接入㊁融合到分析的实时信息处理链路,并构建高性能实时地理信息数据库系统和计算引擎;自主研发了涵盖从数据到系统㊁从部署到运营的实时地理信息服务平台[73].3.3㊀城市时空大数据深度挖掘时空数据挖掘包含时空模式㊁时空数据聚类㊁时空数据分类㊁时空数据异常检测等[74G75].具体到城市中,可利用时空大数据挖掘发现交通拥堵规律[76G78]㊁地质灾害潜在隐患点[79],特定犯罪类型的高发时空[80G81]以及流行疾病的传播过程[82].在机器学习方法和深度神经网络技术的支撑下,城市时空数据挖掘正朝着更加智能㊁高效的方向发展,目前在犯罪易发点发现㊁交通协调与管理㊁城市传染病监控㊁公共卫生与医疗健康等课题上,数据的深度挖掘让这些研究又上升到了另一个高度[74].时空数据挖掘技术主要是借鉴主流计算机科学领域的研究技术.从前期利用云计算和分布式技术辅助大数据存储和挖掘,到现在设计复杂的神经网络算法来实现数据智能挖掘和模式分析.庞杂的时空数据使用传统的数学模型已经不足以分析其潜在的时空规律,深度学习算法已经广泛应用于时空数据挖掘领域[62].微软亚洲研究院提出了一种时空深度残差网络模型[83],这种深度神经网络可以利用城市居民的多源轨迹数据,并融合天气和事件数据,预测下一个时刻城市中每个区域的流入和流出人流量.滴滴公司提出了一种多视角的时空网络模型[84],从空间㊁时间和语义3个视角出发,即空间视角采用局部卷积方法,时间视角采用长短记忆神经网络,语义视角则采用嵌入方法,设计得到的模型框架能够很好地捕获城市区域的时空相关性,可以有效辅助预测城市时空场的载客需求,从而提前调配车辆.城市时空大数据发生于城市地理空间之中,通过建立时空大数据及其地理空间上下文信息的关联关系,实现语义承载的城市时空大数据的组织与查询㊁分析与挖掘之中,可以将从城市时空大数据提升为语义对象集合,支持语义立现的城市时空大数据分析与挖掘.城市中日益增长的出行轨迹数据,不仅记录对象活动的时空信息,同时蕴含着对象自身特有的属性㊁状态和行为特征,还在6841第12期龚健雅,等:智慧城市综合感知与智能决策的进展及应用一定程度上反映对象活动与城市环境中各种要素之间的交互关系.地理关联轨迹模型通过关联地理空间要素[85],形成一种面向关键点的轨迹G有向线㊁轨迹G面的拓扑移动过程模型,进而对移动对象轨迹与地理空间信息中三类地理要素(点㊁线㊁面)之间的语义进行讨论,得到切合人们思维习惯的轨迹G要素拓扑表达的一般性结构,在此基础上建立面向语义轨迹模型的时空查询模式及其分析方法.4㊀面向多层次用户的智能决策服务要满足政府㊁企业㊁市民的按需㊁即时和精准决策需求,需要实现城市感知G数据G模型资源的网络化即时联动.从管理学角度来看,这是一种基于竞争情报的智慧决策[86],其特征包括决策目标正确㊁决策时机合理㊁决策依据充分㊁决策标准恰当和决策效果反馈控制.目前,城市感知和数据资源都有对应的共享信息模型和服务接口技术体系[87G89],2008年美国宇航局N A S A提出了模型网(m o d e lw e b)概念[90G91],2010年欧盟启动了模型不确定性研究项目U n c e r t W e b[92],美国国家海洋和大气管理局(N O A A)㊁澳大利亚联邦科学与工业研究组织(C S I R O)㊁开放地理空间信息联盟(O G C),国内许多学者[93G94]纷纷开展了该方向研究.然而由于城市决策模型领域各异㊁资源分散㊁开放程度不够,城市智能决策体系还存在模型资源信息描述不统一㊁异质模型共享协作能力弱㊁行业应用模型不确定性高等共性技术挑战,基础模型㊁空间模型和行业模型难以在统一的时空参考框架下实现集成共享[95]㊁组合协作和聚焦决策,需要突破异质模型的表达㊁共享和组合等共享与互操作技术,最大程度降低模型的不确定性,从而利用模型中蕴含的知识,为城市多层次用户提供科学㊁精准和可靠的决策依据.为此,在国家十二五863重大项目 智慧城市二期 课题 城市信息多层次智能决策技术与系统 支持下,笔者根据基础㊁空间和行业建立了城市决策模型分类体系,初步突破了城市决策模型的统一时空表达㊁网络化服务共享㊁组合互操作和信息聚焦服务关键技术,研制了智慧城市智能决策系统,该系统包含数据接入与耦合㊁事件建模㊁模型资源描述方法㊁信息聚焦服务和可视化与仿真等模块,并用于太原高新区应急事件综合管理与辅助决策支持[96].4.1㊀基于M O F框架的城市决策模型时空一致性表达㊀㊀模型表达是模型共享和组合的基础,目前主要包括结构化构模[97G98]㊁面向对象[99G101]㊁数据表示[102G103]㊁框架表示[104]和构模语言表示[105]等方法.这些方法往往依据建模者的主观认识来确定内容,建模方法与工具不一致,较少考虑网络环境下模型的共享需求.由于城市决策模型的空间性㊁动态性㊁多元性㊁复杂性㊁模糊性和综合性,缺乏时空标签的模型资源描述模型,很难实现模型资源的时空一致性表达.为此,笔者借鉴地理空间信息相关元数据标准,采用基于MO F框架的元建模技术[106],建立了城市决策模型通用信息框架和内容,包括基础描述元模型构件㊁核心元数据内容和信息扩展机制及形式化方法.基础描述元模型构件包含模型标签㊁状态㊁结构㊁服务与可访问性5类组件.核心元数据内容包括标识㊁特征㊁空间㊁动态㊁参数㊁运行㊁算法㊁性能㊁服务㊁管理和约束等11类信息.在此基础上,开发了城市决策模型建模软件,根据元数据模板和向导,可完成决策模型的快速构建.4.2㊀基于S O A架构的城市决策模型网络化共享技术㊀㊀在模型共享(模型网)方面,目前主要包括分布式模型库管理系统(D MM S)[107]㊁语义网模型库系统(O D D M)[108]㊁D MM S的W e b服务框架[109]㊁4层架构分布式W e b决策支持系统[110]和O G C的W e b处理服务(W P S)标准[111].采用面向服务的体系架构(S O A),将模型封装为W e b服务,从而实现模型的网络化共享.为此,笔者设计了城市决策模型网络化共享服务体系架构,包括模型服务提供者㊁模型服务请求者和基于e b R I M信息模型及C S W接口的注册中心3种部件,三者之间的信息传递采用4.1节中的决策资源信息描述模型.模型服务提供者利用决策资源信息描述模型对模型进行建模㊁使用O G C的W P S接口封装模型为服务,并将模型和服务注册到注册中心;模型服务代理即注册中心基于元模型来组织和管理分析与决策模型信息,并将模型的查询结果信息返回给模型服务请求者;模型服务请求者(用户),通过与注册中心的交互发现合适的模型,然后利用查询到的模型信息实现与模型服务的绑定和调用.7841D e c e m b e r2019V o l.48N o.12A G C S h t t p:ʊx b.s i n o m a p s.c o m4.3㊀基于工作流的城市决策模型组合互操作技术㊀㊀模型组合(模型链)是将一个模型的输出作为多个模型输入的连接操作,解决在无特定模型满足问题决策时,如何利用现有模型生成一个新的组合模型,并解决模型输入输出参数相匹配问题.模型组合方法可分为关系型[112]㊁图型[113]㊁知识型[114]㊁脚本型[115G116]和模型库系统[117G118].在网络环境下,模型组合实质是模型服务的组合,即构建可组合的模型服务链.首先针对具体的决策目标,采用手工模式或半自动模式构建抽象模型链,然后通过注册中心查询能够满足需求的决策模型资源生成实例化的模型链,最后通过服务工作流引擎实现模型链的执行.模型链实例化就是将用户信息㊁领域知识㊁过程信息用可执行的模型服务实例代替,从而形成模型链实例.4.4㊀事件驱动的主动聚焦决策服务技术城市运营包括日常业务管理和突发事件响应两种典型任务,突发事件响应时面临事件类型多样㊁用户需求各异㊁服务资源分散的问题,尚不能高效聚集感知G数据G模型资源辅助应急处置决策[8].为解决这一问题,需要构建事件驱动的主动聚焦决策流程,协同感知㊁数据和模型服务,为不同用户提供灵高效㊁准确和个性化的服务[94,119].为此,要研究事件驱动的主动聚焦决策服务模式,通过事件触发决策过程,实现事件处置任务需求㊁感知资源㊁数据资源和决策模型资源的衔接和聚合,提供面向细粒度用户的综合服务决策支持.首先根据事件响应的领域知识设计抽象决策信息聚焦服务链,通过城市信息资源注册中心和抽象链中的资源类型和需求,搜索符合需求的城市感知㊁数据和决策模型服务,根据资源质量和服务效率,生成可执行的具体决策信息聚焦服务链.5㊀典型城市时空信息平台及应用2013年原国家测绘地理信息局开展了智慧城市时空信息云平台建设试点,武汉是首批试点城市之一.武汉时空信息云平台构建了全市统一的时空大数据中心,整合了城市人口㊁法人㊁房屋等基础信息8500项2.5亿条,积聚了1803层专题信息,在城市规划㊁国土资源管理㊁社会管理及公众服务等30多个领域开展应用[6].武大吉奥信息技术有限公司也推出了G e o S m a r t e r平台,基于地理实体,实现人口㊁法人㊁气象㊁交通㊁规划㊁国土等多源数据的智能汇聚㊁动态关联和多维展示[120].另外,广州城信所㊁超图和中地等研发了各具特色的城市时空信息平台并开展了相关应用.最近美国环境系统研究所公司E S R I与华为公司开展了战略合作,构建了智慧城市时空信息云平台解决方案[134].各平台特征和应用如表2所示.表2㊀国内典型智慧城市时空信息平台及应用T a b.2㊀T y p i c a l s m a r t c i t y s p a t i oGt e m p o r a l p l a t f o r ma n da p p l i c a t i o n i nC h i n a机构代表平台平台特征应用武大吉奥信息技术有限公司G e o S m a r t e r及相关平台[120]由数据发布变为能力服务,由数据组合变为数据融合,由静态数据变为动态数据,由现势数据变为时态数据,由单一平台服务变为融合平台服务,由被动共享变主动协作,提供时空信息服务徐州㊁太原㊁孝感㊁老河口㊁深圳前海广州城市信息研究所有限公司D C I系列产品[121]在继承数字城市地理空间框架整体架构的基础上,采用云计算㊁大数据㊁物联网等先进技术,统筹时空信息资源建设,集成静态专题信息和智能感知实时信息,形成时空信息大数据;建立服务资源及服务总线,以及地名地址匹配和业务流引擎,形成时空信息云平台,按需服务业务应用顺德区㊁南沙㊁武汉和北京超图软件S u p e r M a p S G S系列平台[122]全面支持云服务架构㊁采用面向服务的架构(S O A)和S e r v i c eG I S平台,基于N o S Q L数据库技术,提供了对特大地图缓存的管理㊁支持二三维一体化集成应用㊁基于G e oGE S B总线技术的多层级数据交换共享㊁提供丰富的O G C服务和应用分析服务㊁支持多类型客户端应用无缝对接开发,支持高效㊁智能㊁批量地址匹配西安㊁徐圩㊁克拉玛依㊁重庆武汉中地数码科技有限公司M a p G I S系列平台[123]城市运行核心系统的全面感测㊁充分整合㊁激励创新和协同运作,达成城市运行的最佳状态常州㊁北京密云㊁宜宾美国环境系统研究所公司E S R I A r c G I S系列软件[124]充分挖掘地理时空大数据在城市感知与管理中的核心地位,体现地理赋能宁波㊁北京丰台8841。

强基攻坚,从融合数字基础设施入手

强基攻坚,从融合数字基础设施入手

强基攻坚,从融合数字基础设施入手作者:张尚清廖文睿卢珊珊来源:《信息化建设》2024年第04期融合数字基础设施是指深度运用人工智能、大数据、物联网等数字技术,对传统基础设施进行数字化、智能化改造而形成的一类数字基础设施,是数字基础设施重要组成部分融合数字基础设施是数字基础设施重要组成部分。

近年来,浙江深入贯彻习近平总书记关于加快建设智能化综合性数字信息基础设施的重要指示精神,在数字经济创新提质“一号发展工程”的总体部署下,推进新型基础设施强基攻坚行动,加快推動融合数字基础设施建设取得积极成效。

融合数字基础设施的概念内涵融合数字基础设施是指深度运用人工智能、大数据、物联网等数字技术,对传统基础设施进行数字化、智能化改造而形成的一类数字基础设施;主要包括工业互联网、智慧农业基础设施、智慧交通基础设施、智慧物流基础设施、智慧能源基础设施、智慧水利基础设施、智慧市政基础设施等。

融合基础设施的本质,是通过对传统基础设施开展数据采集,构建数字化基础设施模型化,利用数据要素和数字技术促进设施内各要素的高效协同,推动各领域传统基础设施互联互通。

其主要特点是智能化与协同化,需多领域融合、多部门协同、多技术支持。

通过赋能传统基础设施智能化改造,融合数字基础设施能更好聚焦行业需求,提高传统基础设施运行效率、管理效率和服务能力。

融合数字基础设施赋能千行百业效果显著工业互联网是新一代数字技术与工业经济深度融合的数字基础设施,通过对人、机、物、系统等的全面连接,构建覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系。

当前,浙江以“1+N”平台体系赋能创新应用,实现跨区域跨企业协同,打通产业链、创新链、供应链数据,建设省级工业互联网平台535个,在全国率先打造57个工业领域行业产业大脑,为推动“5G+工业互联网”融合应用打下坚实基础。

智慧农业基础设施依托5G等技术,推进种植业、畜牧业等数字化改造,提高生产效率。

如湖州华数打造700MHz 5G智慧农业数字化应用项目,发挥广电700MHz、覆盖范围广、绕射能力强、传输损耗低、所需基站数量少等优势,与高精度土壤温湿度传感器和智能气象站联动,可远程在线采集土壤碱度、养分、气象信息,实现远程灌溉、施肥,只需一人就可同时管理多个农场大棚,极大地提升了农业生产效率。

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项目名称: 空天地一体化对地观测传感网的理论与方法 首席科学家: 张良培 武汉大学 起止年限: 2011.1至2015.8 依托部门: 教育部 湖北省科技厅 二、预期目标 (一) 总体目标 系统研究对地观测传感网的理论与方法,通过多学科联合攻关,解决空天地

多平台观测系统事件感知与协同观测机理、对地观测传感网数据同化与信息融合、对地观测传感网聚焦服务模型等关键科学问题,系统地揭示从事件感知到聚焦服务的转化机理,建立从空天地传感网数据实现地球陆表监测的科学理论与方法体系,为我国空天地协同对地观测系统的建立奠定理论与技术基础。

(二) 五年预期目标 1. 科学目标 空天地一体化对地观测理论和方法:为建立主动的、任务驱动的、动态自适应的、协同的空天地一体化观测系统奠定理论基础。 对地观测传感网多源多维数据一体化处理方法:围绕对地观测传感网的观测数据,集成数据融合与同化、智能化信息提取等技术,提供多源异质数据一体化处理、信息提取以及变化检测的新理论与新方法。 面向任务的对地观测传感网信息聚焦服务:按需提供聚合多传感器、数据、计算和决策的服务。 典型地区陆表环境综合观测与信息模拟:模拟我国典型地区陆表环境多源信息,建立多传感器综合观测实验方案,提供决策支持和应急快速反应服务。

2. 国家目标 围绕我国典型地区陆表环境安全进行空天地一体化观测实验,研究空天地一体化对地观测传感网的理论与方法,提升我国对地观测能力与服务水平,为我国环境安全与自然灾害监测提供技术与方法支撑。 3. 技术水平 经过五年研究,在对地观测传感网架构和运行机制、空天地多传感器协同观测模型、多传感器源数据同化与融合、对地观测传感网信息聚焦服务模型等相关理论与方法方面取得突破性进展,达到国际先进水平;在事件智能感知模型、面向对象参数提取、动态变化分析等若干研究点上达到国际领先水平。 4.技术指标 (1) 实现50个以上的传感器信息描述; (2) 数据融合与同化方法能够支持10种以上传感器; (3) 提供传感器规划、观测获取、事件通知、数据处理、信息提取等10种以上服务。

5.人才培养 造就一批具有国际影响力的青年学术带头人,培养博士研究生30名,硕士研究生30名。

6.论文著作 完成有关专著3部,在国内外主要学术刊物上发表论文160篇以上,其中

SCI(包括SCIE)论文不少于50篇。 三、研究方案 (一) 总体学术思路 1 、从系统论角度进行优化布局与整体攻关 从系统论观点出发,空天地一体化对地观测传感网可看成是具有事件感知、异构传感器互联、多系统协同和灵性服务的自组织和自适应的复杂观测网络系统。应该将资源全局组织、多传感器协同观测和聚焦决策服务作为一个有机的整体展开研究,重点解决空天地一体化对地观测传感网时空信息获取、传输、同化及决策中的共性问题,实现事件感知-异构传感器观测-聚焦决策服务的转化。从而更加充分合理地利用观测资源,使人们能够透明、高效、可定制地使用观测资源,满足长期监测与快速应急响应等日益多样的观测需求,为观测资源的科学布局提供依据。

2、面向任务驱动实现多层次理论与方法的突破 从服务科学角度出发,传感器、观测数据、分析处理过程和决策支持模型资源可看成是一系列空间信息服务。面向特定陆表监测与应急响应任务,运用本体论、运筹学和控制论的相关方法,建立各类资源与服务之间的关联,结合面向服务的思想和架构,建立对地观测传感网内各类传感器资源、观测资源、处理资源、模型资源的网络化灵性服务;通过任务按需聚合与自主协调,适应内外部环境变化,实现多层次聚焦型服务。通过聚焦服务理论方法与典型用例验证为纽带,带动和实现观测资源、信息模型与处理以及应用方法的有机关联,突破对地观测信息模型、多源传感器数据融合和同化、时空数据获取与处理实时化、决策支持服务智能化转变机理等不同层次上的重大关键理论与方法,为陆表监测与应急响应服务系统建立奠定理论与方法基础。

3、以国家重大需求为研究导向 以国家急需的环境与灾害事件监测为牵引,选取典型区域对建立的空天地一体化对地观测传感网理论、方法与服务模型进行模拟验证,实现理论与具体应用的结合、观测与数值模拟结合、信息提取与决策支持服务的结合。本项目计划选取水、气、地环境问题突出的三峡地区为典型实验区域,进行大气、水体和陆地信息综合观测与信息模拟研究。针对该地区的地表形变与沉降等自然灾害问题及 人类活动引起的水体、大气污染问题,基于地基、车载、机载和星载传感器的协同与耦合,完成组网观测、数据同化、信息提取、数值模拟与聚焦服务的整体验证。研究结果可直接服务于国家的重大需求。

(二) 技术路线 1. 对地观测传感网耦合模型与建模理论 基于空天地一体化对地观测传感网中的卫星、航空、地面传感器,建立信息模型,将语义网引入传感网领域,根据传感网资源服务的应用需求,设计基于语义的最优观测观测模型,支持事件的协同观测。具体实施技术途径为: (1)对地观测传感网系统耦合架构 对地观测传感网系统耦合架构是本课题研究的总体框架,其研究方案首先借鉴面向服务的体系架构、面向资源的体系架构、事件驱动的体系架构等主流的体系架构,划分系统间的层次关系、分析系统任务执行的基本流程、确立系统间的边界关系,形成系统的概念模型。 以此为基础,结合长期渐变和瞬时突变的对地协同观测需求,确立卫星平台(气象卫星、大气卫星、测绘卫星和环境与减灾卫星等)、低空平台(无人机、飞艇、气球等)、地面传感器(大气、温度、湿度等)和地面数据服务系统间的相互关系和交互机制,定义主要的接口和协议,保证系统间交互的轻量、安全、可靠与可扩展。 进一步结合地表水环境安全监测、大气环境安全监测、地表移动与形变环境安全监测等应用领域,分析系统的运行机制,设计具体的对地观测传感网系统,验证系统架构的可行性。同时结合本课题提出的最优观测模型,利用多次迭代的设计方法,修正和完善系统架构,以实现支持不同系统规模和用户需求的对地观 测传感网系统耦合架构。 (2)对地观测传感网资源描述模型 针对典型遥感卫星、机载观测平台和地面传感器,分析传感器平台、观测机理、处理过程、定位信息以及技术要求,特别是对观测仪器信息和观测结果信息进行系统分析,形成传感器分类体系。 分析空天地传感器在观测模式和成像机理等方面的差异,结合现有传感器元数据、数据交换标准和传感器建模现状的基础,建立起能够描述传感器系统、部件、参考系、处理方法、时空位置的传感器资源描述模型,实现传感器资源共享。 分析地表水环境安全监测、大气环境安全监测和地表移动与形变环境安全监测的传感器资源,结合传感器快速建模方法,建立起三类典型传感器的信息模型。 分析地表水环境安全监测、大气环境安全监测和地表移动与形变环境安全监测的传感器观测数据,根据不同的采样模式和编码规则,建立起三类典型传感器的观测数据编码。 (3)对地观测传感网资源语义动态建模方法 对地观测传感网资源语义动态建模以对地观测传感网资源描述模型的研究为基础,利用本体建模理论,运用机器学习和统计等方法,结合领域专家知识设计半自动(自动化)化的本体构建方法,归纳传感网资源的概念、划分其类别、梳理其相互关系,建立顾及传感网资源时空特征、尺度特征的顶层本体模型,结合地球陆表监测与决策响应等应用领域知识,建立领域本体模型。 基于上述本体模型实现对地观测传感网资源的语义标注;结合聚焦服务语义注册信息模型和交互协议的设计,实现对地观测传感网资源的语义注册。 并以一阶逻辑理论为指导,实现轻量级的语义相似度匹配算法,提供完整的 语义查询机制;进一步基于语义模式匹配的方法实现多版本传感网观测资源的访问。 (4)多传感器最优观测模型 结合对地观测传感网信息聚焦服务,分析典型任务的观测任务和观测系统中异构传感器的能力信息,针对对地观测网空天地传感器的动态性和相关性等基本特征,建立起观测需求和能力信息的映射模型。 分析传感器结构反应的敏感性与系统鲁棒性的矛盾,基于先验知识和传感器动态信息,结合非线性规划问题的求解方法,推导出多传感器的观测模型,使观测模型能够最大程度地反映对地观测传感网系统信息和适应对地观测传感网系统结构的变化。 分析观测模型对观测任务时间、空间、精度和实时性等方面要求的满足程度,提出观测模型评价指标,促进多传感观测模型的优化。 分析地表水环境安全监测、大气环境安全监测和地表移动与形变环境安全监测中的典型观测任务,以及卫星、航空、地面观测平台的不同特点,发展启发式的传感器布点优化算法,提供优化的传感器布局。

2. 事件驱动的空天地多传感器协同观测方法 基于卫星、航空、地面三类典型异构传感器,开展事件驱动的空天地多传感协同观测方法研究,具体实施技术途径为: (1)多传感器智能感知模型与方法 研究针对事件自动识别与特征提取的事件划分机制,然后依据该机制进行事件类型划分,为事件感知模型的建立提供基础。 在事件划分机制与分类的基础上,对不同类事件引发的感知信息特征进行研究,建立不同类事件的感知模型。 在对卫星传感器观测数据在轨处理的工作模式和处理流程进行研究的基础上,重点研究数据存储速度匹配模式、数据在轨组帧方法、观测数据在轨处理容错算法等卫星观测数据在轨处理关键技术。在上述基础上,形成卫星传感器在轨变化检测方法。 在事件感知模型研究的基础上,针对典型遥感卫星、机载观测平台和地面传感器,研究基于多种平台、多种传感器信息进行事件自动识别的技术与方法,实现对事件特征自动提取与分类。 (2)空天地协同规划模型与算法 通过分析目前卫星规划、地面传感器规划和存档数据预订系统的特点,开展事件驱动的卫星联合规划和多传感器协同规划模型和算法研究,支持面向典型事件和典型任务的传感网空天地一体化规划。具体研究内容包括空天地多传感器统一规划方法、单星网络化规划模型与算法、多星规划模型与算法、多传感器规划模型与算法。 (3)对地观测传感网资源自适应组网方法 空天地传感器网络的构建,跟网络结构、协议和功耗等密切相关。研究分析合适的网络结构、异质传感器类型、探测范围、功耗、相邻距离、测量环境、干扰因素等关键参数,分析多功能、多种传输速率的自组织传感器网络的组建模式,研究分布式、大规模异质传感器网络的构建方法,为自适应组建传感器网络提供支撑。 分析异构传感器数据传输的波段、信道、带宽和路由特点,研究大规模异质

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