和樹繁

摘 要：隨著現(xiàn)代科技的快速發(fā)展，自動化和信息化成為技術(shù)應(yīng)用的主要特征，遙感技術(shù)作為大數(shù)據(jù)背景下獲取數(shù)據(jù)資源的重要途徑，其在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的應(yīng)用也越來越廣泛。隨著遙感技術(shù)的不斷創(chuàng)新，其獲取的數(shù)據(jù)在規(guī)模上不斷擴(kuò)大，在類型上逐漸多元，而這必然會對大數(shù)據(jù)的自動分析與挖掘提出更高的要求?；诖?，本文從遙感大數(shù)據(jù)的內(nèi)容出發(fā)，對數(shù)據(jù)自動分析和挖掘技術(shù)進(jìn)行簡要分析，以探索我國遙感大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：遙感大數(shù)據(jù)；自動分析；數(shù)據(jù)挖掘

1 遙感大數(shù)據(jù)

近年來在計算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷深入發(fā)展的背景下，在虛擬空間中生成的數(shù)據(jù)規(guī)模也不斷擴(kuò)大，社交平臺、 搜索引擎、電商平臺、移動 APP、安全監(jiān)控、衛(wèi)星檢測等系統(tǒng)都在不停地產(chǎn)生數(shù)據(jù)，據(jù)國際數(shù)據(jù)咨詢公司預(yù)測，到 2020 年全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到40ZB，這一龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模是難以想象的，而其中蘊(yùn)藏的應(yīng)用價值也是不可估量的。

遙感大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)資源的重要構(gòu)成，隨著人類探索空間的拓展，利用衛(wèi)星技術(shù)實現(xiàn)對地觀測已經(jīng)成為資源探索、城市規(guī)劃、地形觀測等工作的必然要求，利用遙感衛(wèi)星技術(shù)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的生成與收集則是遙感大數(shù)據(jù)形成的關(guān)鍵。與普通的大數(shù)據(jù)特征一致，遙感大數(shù)據(jù)包括衛(wèi)星在對地觀測中形成的不同成像方式、不同波段和分辨率的數(shù)據(jù)信息，這些信息絕大部分并不具備單一的分析價值，但是在數(shù)據(jù)達(dá)到一定規(guī)模后，其分析價值也會呈基數(shù)增長。

從目前我國遙感大數(shù)據(jù)的自動分析與挖掘情況來看，其數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展難以與數(shù)據(jù)生成規(guī)模相符。例如傳感器的設(shè)計依然停留在單一階段，缺乏對多元遙感數(shù)據(jù)的篩選與判斷，從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)的傳播，使得大數(shù)據(jù)的知識內(nèi)容十分稀薄，同時不斷擴(kuò)大的數(shù)據(jù)規(guī)模，浪費了一定的存儲空間，影響了數(shù)據(jù)的開發(fā)與運用。

在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值不僅僅在于規(guī)模大，還在于類型全，對于遙感大數(shù)據(jù)而言，高密度、多時相、全方位、多層次的數(shù)據(jù)類型能夠全面反映隱藏在數(shù)據(jù)背后的地理學(xué)、社會學(xué)、管理學(xué)等信息，而對這些深層次信息的挖掘，就是遙感大數(shù)據(jù)自動分析技術(shù)與挖掘技術(shù)突破瓶頸，實現(xiàn)科學(xué)研究應(yīng)用價值的關(guān)鍵。

2 遙感大數(shù)據(jù)自動分析

自動分析是遙感大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、實現(xiàn)數(shù)據(jù)向知識轉(zhuǎn)化的前提，因此，建立統(tǒng)一、緊湊、語義清晰的自動分析系統(tǒng)，能夠為后續(xù)的遙感大數(shù)據(jù)挖掘與利用打好基礎(chǔ)。遙感大數(shù)據(jù)自動分析系統(tǒng)的構(gòu)建可以從以下幾個方面分析：

第一，數(shù)據(jù)表達(dá)。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，在數(shù)據(jù)生成中，其包含的語義信息更加豐富而多元，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)表達(dá)方式已經(jīng)難以實現(xiàn)對遙感大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確解讀，因此，在數(shù)據(jù)自動生成系統(tǒng)構(gòu)建中，技術(shù)人員應(yīng)做好表達(dá)方式的設(shè)計。例如在地理觀測中，技術(shù)人員可以高內(nèi)聚同意地理位置在不同粒度、不同方位、不同時相在不同觀測空間的投影，來對已經(jīng)生成的遙感大數(shù)據(jù)進(jìn)行表達(dá)，進(jìn)而為地理學(xué)研究提供光譜、紋理、結(jié)構(gòu)等方面信息，提高遙感數(shù)據(jù)分析在地理檢測中的

作用。

第二，數(shù)據(jù)檢索。網(wǎng)絡(luò)化與集成化是遙感大數(shù)據(jù)發(fā)展的必然趨勢，利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)對遙感大數(shù)據(jù)的整合與利用，并通過檢索功能為用戶提供針對性信息則是數(shù)據(jù)挖掘的基本目標(biāo)。例如在當(dāng)前城市規(guī)劃中，遙感大數(shù)據(jù)已經(jīng)應(yīng)用到行政區(qū)域劃分、交通網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、水分信息觀測、空氣質(zhì)量監(jiān)測等方面；用戶通過登錄界面，能夠根據(jù)關(guān)鍵詞觸發(fā)檢索系統(tǒng)，而在智能檢索中，系統(tǒng)利用圖片、文字信息，對相似性的數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行對比，并反饋到用戶檢索頁面，進(jìn)而生成可視性的數(shù)據(jù)模型，提高遙感大數(shù)據(jù)自動分析價值。

第三，數(shù)據(jù)理解。在實現(xiàn)遙感大數(shù)據(jù)向具體知識轉(zhuǎn)化的過程中，語義理解上的鴻溝需要彌合，目前在遙感大數(shù)據(jù)的自動分析過程中，數(shù)據(jù)尤其是底層數(shù)據(jù)與知識生成之間幾乎是“風(fēng)馬牛不相及”，這使得數(shù)據(jù)挖掘中目標(biāo)識別難以實現(xiàn)，知識的形成自然受到限制。針對此，在遙感大數(shù)據(jù)的理解系統(tǒng)構(gòu)建中，技術(shù)人員一方面要將數(shù)據(jù)特征、分析目標(biāo)、識別場景等信息進(jìn)行一體化處理，以強(qiáng)化遙感大數(shù)據(jù)的語義理解；另一方面還要做好多元數(shù)據(jù)分析，基于多途徑、多場景、多尺度的原則實現(xiàn)多元語義的輸出。

第四，數(shù)據(jù)云系統(tǒng)。在遙感大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，基于數(shù)據(jù)系統(tǒng)建立的云服務(wù)平臺，能夠為用戶提供一體化的地球空間服務(wù)資源，例如我們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｓ玫碾娮拥貓D，就是基于遙感大數(shù)據(jù)形成的云平臺，用戶可以直接定位地點，而遙感技術(shù)通過對地觀測數(shù)據(jù)系統(tǒng)生成相關(guān)的地理數(shù)據(jù)，并完成GPS定位、導(dǎo)航等服務(wù)。

3 遙感大數(shù)據(jù)的挖掘

數(shù)據(jù)挖掘就是指利用科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃惴?，從大量?shù)據(jù)中搜索隱藏于其中的信息的過程。在遙感大數(shù)據(jù)挖據(jù)中，技術(shù)人員可以利用C4.5、 K-means、SVM、Apriori、EM等算法，對其中的信息價值進(jìn)行呈現(xiàn)，并從廣義上實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的綜合挖掘與利用。具體來講，遙感大數(shù)據(jù)的挖掘可以從以下幾個方面入手：

第一，遙感大數(shù)據(jù)的挖掘過程。相較于大數(shù)據(jù)的自動分析系統(tǒng)構(gòu)建，數(shù)據(jù)挖掘的難度更大，其智能性也更加凸顯。在遙感大數(shù)據(jù)的挖掘中，其基本的過程包括：數(shù)據(jù)的存儲與獲取，即利用遙感技術(shù)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的廣泛獲??；數(shù)據(jù)的處理與分析，利用自動生成系統(tǒng)，并通過篩選形成數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行分門別類處理，并根據(jù)信息的重要性權(quán)重；數(shù)據(jù)挖掘，即利用相關(guān)的運算規(guī)則對數(shù)據(jù)的潛在價值進(jìn)行挖掘；可視化呈現(xiàn)，即將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果生成可視化模型，以便于數(shù)據(jù)理解與利用；數(shù)據(jù)融合，即將數(shù)據(jù)信息與知識內(nèi)容相融合，形成理論體系，以指導(dǎo)社會經(jīng)濟(jì)生活中的實踐活動。

第二，遙感大數(shù)據(jù)的綜合開發(fā)。遙感大數(shù)據(jù)是地物在遙感成像傳感器下的多粒度、多方位和多層次的全面反映。在遙感大數(shù)據(jù)的綜合開發(fā)中，一是能夠?qū)崿F(xiàn)與GIS數(shù)據(jù)等其他空間大數(shù)據(jù)的溝通與互補(bǔ)；二是能夠利用非接觸式的成像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)綜合信息挖掘，并揭示更多的地球知識和變化規(guī)律；三是能夠利用非接觸式的成像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)綜合信息挖掘，更好地協(xié)調(diào)人與自然的關(guān)系。比如在長江流域生態(tài)治理工作中水利部門基于天地傳感網(wǎng)建立空天地觀測平臺，對21座水庫群、8000個站點進(jìn)行數(shù)據(jù)動態(tài)聚合分析，完成實時制圖、共享服務(wù)等功能，這為蓄水防洪、巷道管理等工作提供了強(qiáng)大的支撐，通過數(shù)據(jù)應(yīng)用，相關(guān)部門每7天發(fā)布一次淺水航道尺度，航標(biāo)異常的發(fā)現(xiàn)時間限制在10分鐘，恢復(fù)時間為2小時內(nèi)，每小時通過遙感進(jìn)行一次水位測報，這大大提高了長江流域生態(tài)管理的主動性。再者，近年來，在智能城市建設(shè)中，遙感技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛，根據(jù)調(diào)查報告顯示：2016 年我國視頻監(jiān)控市場規(guī)模達(dá)到 1687.20 億元，其中視頻監(jiān)控產(chǎn)品市場規(guī)模達(dá)到 673.48 億元。視頻監(jiān)控系統(tǒng)的建設(shè)讓智能城市構(gòu)建實現(xiàn)可視化，由此，相關(guān)部門就能夠通過對遙感大數(shù)據(jù)的挖掘?qū)崿F(xiàn)對城市的科學(xué)規(guī)劃與設(shè)計。

第三，遙感大數(shù)據(jù)的潛在挖掘價值。遙感大數(shù)據(jù)并不僅限于對地觀測信息，其在數(shù)據(jù)生成中形成的關(guān)聯(lián)信息，同樣具備挖掘價值，雖然有些數(shù)據(jù)挖掘后形成的知識內(nèi)容與遙感技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域并不直接相關(guān)，但是從整體社會發(fā)展進(jìn)程來看，其利用價值也是不可忽視的。比如，利用相關(guān)衛(wèi)星數(shù)據(jù)繪制夜光趨勢圖，能夠分析全球夜光波動指數(shù)，并從中發(fā)現(xiàn)每年夜光波動程度與全球武裝沖突數(shù)量的相關(guān)度，這對于分析全球政治局勢，在政治、經(jīng)濟(jì)、軍事等方面做出相應(yīng)的政策調(diào)整也是具有指導(dǎo)意義的。再如，通過對比1995-2013年“一帶一路”沿線的DMSP夜光遙感影像數(shù)據(jù)可以揭示不同區(qū)域城市化和經(jīng)濟(jì)增長規(guī)律，其中1995年夜間燈光總量排量前20的國家有俄羅斯、中國、印度、法國等，其數(shù)據(jù)分別為7.00E+08、3.50E+08、3.00E+08、2.00E+08；而到了2013年，夜間燈光總量整體增加，中國與俄羅斯并列第一，總量為9.10E+08；此外，在夜間燈光動態(tài)分析中，柬埔寨、阿富汗、老撾等國增長比例明顯，為1000%、550%、500%等，由此可以看出中國、東南亞等國在“一帶一路”的帶動下城市化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)了較快增長趨勢。

4 結(jié)語與展望

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為社會生產(chǎn)生活中至關(guān)重要的資源，隨著我國衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，在對地觀測中，遙感大數(shù)據(jù)在廣度與深度上也會獲得新的發(fā)展空間。但是，利用衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展只是實現(xiàn)遙感大數(shù)據(jù)收集的第一步，要想實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動分析與深度挖掘，我們還有很長的路要走?；诖?，在未來遙感技術(shù)研究中，我們應(yīng)利用大數(shù)據(jù)思維，將技術(shù)研究的實踐重點放在技術(shù)分析與數(shù)據(jù)挖掘方面，提高遙感大數(shù)據(jù)在地形分析、資源探究、生態(tài)監(jiān)測、產(chǎn)業(yè)發(fā)展城市規(guī)劃等方面的應(yīng)用價值，以全面體現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用在現(xiàn)代社會發(fā)展中的作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]李安安.遙感大數(shù)據(jù)自動分析與數(shù)據(jù)挖掘[J].信息系統(tǒng)工程，2017（06）：114-115.

[2]胡曉東，張新，屈靖生.大數(shù)據(jù)架構(gòu)的遙感資源存儲管理方法[J].地球信息科學(xué)學(xué)報，2016，18（05）：681-689.

[3]李德仁，張良培，夏桂松.遙感大數(shù)據(jù)自動分析與數(shù)據(jù)挖掘[J].測繪學(xué)報，2014，43（12）：1211-1216.

[4]朱建章，石強(qiáng)，陳鳳娥，史曉丹，董澤民，秦前清.遙感大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].中國圖象圖形學(xué)報，2016（11）：1425-1439.

[5]張超，李昆，張鑫.遙感大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展研究綜述[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報，2017（21）：145+147.

[6]李德仁，王樹良，李德毅.空間數(shù)據(jù)挖掘理論與應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2006.