本文摘要：摘要：隨著5G/6G、云計算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新技術(shù)的發(fā)展，人類已經(jīng)進入了萬物互聯(lián)時代。本文探討萬物互聯(lián)時代地球空間信息技術(shù)的五大特點：定位技術(shù)從GNSS和地面測量走向無所不在的PNT服務(wù)體系;遙感技術(shù)從孤立的遙感衛(wèi)星走向空天地傳感網(wǎng)絡(luò);地理信息服務(wù)從地圖數(shù)據(jù)
摘要：隨著5G/6G、云計算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新技術(shù)的發(fā)展，人類已經(jīng)進入了萬物互聯(lián)時代。本文探討萬物互聯(lián)時代地球空間信息技術(shù)的五大特點：定位技術(shù)從GNSS和地面測量走向無所不在的PNT服務(wù)體系;遙感技術(shù)從孤立的遙感衛(wèi)星走向空天地傳感網(wǎng)絡(luò);地理信息服務(wù)從地圖數(shù)據(jù)庫為主走向真三維實景和數(shù)字孿生;3S集成從移動測量發(fā)展到智能機器人服務(wù);學(xué)科研究范圍從對地觀測走向物聯(lián)監(jiān)測和對人類活動的感知。作者基于這些特點進一步剖析新時代面臨的挑戰(zhàn)，并提出新時代地球空間信息學(xué)發(fā)展亟待解決的三大科學(xué)技術(shù)問題：測繪學(xué)科如何服務(wù)人與機器人的共同需求?遙感影像解譯的機理是什么和如何突破實現(xiàn)技術(shù)的瓶頸?如何利用時空大數(shù)據(jù)挖掘人與自然的關(guān)系，從空間感知走向空間認知?萬物互聯(lián)時代的地球空間信息學(xué)，必須且完全可能為萬物互聯(lián)的數(shù)字地球和智慧社會做出更大的貢獻!
關(guān)鍵詞：地球空間信息學(xué);萬物互聯(lián);時空大數(shù)據(jù);云計算;人工智能;空間感知與認知
1地球空間信息學(xué)的發(fā)展
地球空間信息學(xué)是通過各種手段和集成各種方法對地球及地球上的實體目標(physicalobjects)和人類活動(humanactivities)進行時空數(shù)據(jù)采集、信息提取、網(wǎng)絡(luò)管理、知識發(fā)現(xiàn)、空間感知認知和智能位置服務(wù)的一門多學(xué)科交叉的科學(xué)和技術(shù)[1]。
作為一門測繪遙感科學(xué)與信息科學(xué)交叉產(chǎn)生的學(xué)科，人與自然變量的空間分析是該學(xué)科的基礎(chǔ)，對地球空間幾何與物理變量的空間分析能夠為地球空間信息學(xué)提供多元化的數(shù)據(jù)和信息處理方法。其中，遙感(RemoteSensing，RS)、地理信息系統(tǒng)(GeographicInformationSystem，GIS)和全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS)是學(xué)科常用的測量、觀測和分析工具。
20世紀60年代初期，RS以航空攝影為基礎(chǔ)發(fā)展起來。目前全球大約有60個國家和地區(qū)的1100多家航天公司參與研發(fā)、制造、部署和運營各種軍民商用衛(wèi)星系統(tǒng)，200多個國家和地區(qū)已經(jīng)在利用通信、導(dǎo)航、遙感衛(wèi)星的成果[2]，成果應(yīng)用覆蓋了國土資源、氣象、環(huán)境、海洋等多個領(lǐng)域，能滿足不斷增長的社會經(jīng)濟發(fā)展、國家安全及災(zāi)害管理等需求。
GIS技術(shù)發(fā)展于20世紀60年代，自加拿大的RogerTomlinson在紙質(zhì)地圖等基礎(chǔ)上提出地理信息系統(tǒng)的概念以來，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于土地利用、資源管理、環(huán)境監(jiān)測、城市規(guī)劃以及經(jīng)濟建設(shè)等方面。其間，互聯(lián)網(wǎng)和萬維網(wǎng)的發(fā)展和面向服務(wù)概念的提出，都擴充了地理信息技術(shù)的概念，逐步實現(xiàn)地理信息服務(wù)的“4A”(即Anybody、Anytime、Anywhere、Anything)標準[3]。近些年來云計算等技術(shù)的興起也使得地理信息大數(shù)據(jù)得到了高效的管理及應(yīng)用，為地理信息系統(tǒng)的快速發(fā)展提供了堅實的基礎(chǔ)。GNSS的完備程度能夠體現(xiàn)現(xiàn)代化大國的綜合國力。
目前應(yīng)用較為廣泛的定位系統(tǒng)為美國全球定位系統(tǒng)(GPS)、俄羅斯的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GLONASS)、歐盟的伽利略衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GALILEO)以及中國的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(BDS)。2020年北斗三號全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)已正式開通并投入服務(wù)，全球組網(wǎng)的成功標志著中國北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)未來的國際應(yīng)用空間將會不斷擴展[4]。物聯(lián)網(wǎng)(IOT)概念的提出為地球空間信息學(xué)提供了新的發(fā)展機遇。物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)需要地球空間信息學(xué)的支撐，同時物聯(lián)網(wǎng)也是地球空間信息學(xué)發(fā)展的有力驅(qū)動。物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今，產(chǎn)生了諸多成果，但是要實現(xiàn)真正意義上的“萬物互聯(lián)”，還需要多方面的技術(shù)支撐。新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(以下簡稱“新基建”)作為萬物互聯(lián)時代的新理念，包含信息基礎(chǔ)設(shè)施、集成基礎(chǔ)設(shè)施以及創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施。
其發(fā)展理念對于時代發(fā)展的推動作用不可小覷。在自然資源調(diào)查方面，通過地理空間基礎(chǔ)設(shè)施和計算設(shè)施，結(jié)合人類活動軌跡和年鑒等統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)多時相、實時生態(tài)環(huán)境監(jiān)測[5]、資源調(diào)查[6]與應(yīng)急管理[7];在公共安全與健康產(chǎn)業(yè)中，通過人工智能與地理空間信息的結(jié)合實現(xiàn)高精度時空大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、分析和預(yù)測[8]，在疫情防控、治安管控等方面都有十分重要的應(yīng)用;城市管理方面，在數(shù)字地球之上，可以通過新基建構(gòu)建新型智慧城市，真正實現(xiàn)智能化規(guī)劃、建設(shè)與管控;智能駕駛領(lǐng)域和機器人產(chǎn)業(yè)依托于新基建;基于人工智能的通導(dǎo)遙一體化天基信息實時服務(wù)系統(tǒng)(PNTRC)在新基建的支持下已經(jīng)能夠集成高精度的通信、導(dǎo)航、遙感和授時等服務(wù)。
2萬物互聯(lián)時代地球空間信息學(xué)面臨的挑戰(zhàn)
2.1如何同時滿足人類與機器人的不同需求
在感知和認知地理空間中，人類與機器人存在較大不同。人類通過視覺等感官對周圍環(huán)境進行感知，包括各類符號的辨認、地物要素的識別和運動中識圖用圖。
機器人則通過信號或數(shù)字實現(xiàn)對地理空間的感知和認知。如何實現(xiàn)讓機器人對周圍環(huán)境實時反饋，如進行大范圍觀測、實時異地觀測、災(zāi)害響應(yīng)等，是萬物互聯(lián)時代地理空間智能面臨的新挑戰(zhàn)。如何結(jié)合時空大數(shù)據(jù)的處理手段，讓機器人可以增強資源調(diào)查、決策支持的能力?如何讓機器人對各類緊急事件做出及時的預(yù)測及響應(yīng)?如何讓機器人在探測感知、自主運行處理等環(huán)節(jié)解決地球空間信息采集和應(yīng)用難題?這些問題的解決將會促進數(shù)字化和智能化的發(fā)展。目前機器人主要出現(xiàn)在無人駕駛、智慧能源和智慧測量等領(lǐng)域。
以駕駛與導(dǎo)航為例，通過視覺系統(tǒng)，人類駕駛員可以看到道路上的交通標志等圖形，并做出相應(yīng)的操作。但是機器人無法通過觀察視覺圖符來駕駛，而是需要接收到信號才能進行相應(yīng)操作�，F(xiàn)有的地圖和交通標識供人類駕駛員理解，未來機器人駕駛的地圖和交通標識需滿足機器人的理解需求，實現(xiàn)通過電子信號和通信手段通知機器人，讓機器人實施行駛、加減速、制動等操作。 在人與機器人共存的萬物互聯(lián)時代，人與機器人的協(xié)作成為必然，如何服務(wù)于人與機器人的共同需求，讓人和機器人能夠同步獲取相同的信息成為挑戰(zhàn)。測繪領(lǐng)域的研究者需要研究的除了人類的需求與問題外，還有機器人的需求和人機關(guān)系。
2.2如何表達不同領(lǐng)域?qū)ν坏乩韺ο竺枋龅恼Z義歧義
影像解譯作為遙感數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)應(yīng)用，是遙感與測繪領(lǐng)域研究的熱點。長期以來，遙感影像解譯主要是實現(xiàn)地圖的分類和符號化，但分類的多義性使得難以產(chǎn)生一致的正確解譯結(jié)果。在分類體系層面，空天地一體化傳感網(wǎng)絡(luò)提供的海量多源數(shù)據(jù)在提升地表觀測維度的同時凸顯了天然地物的多義性。從這些數(shù)據(jù)中，各領(lǐng)域研究人員可以根據(jù)專業(yè)需求提取感興趣信息，構(gòu)建內(nèi)部語義一致的分類體系，并建立與之對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。
但不同領(lǐng)域科學(xué)問題出發(fā)點不一，研究者存在主觀認知差異，導(dǎo)致各分類體系中地理對象的描述存在差別。由此建立的樣本集在樣本類別定義(命名、語義)、層級及兼容性等方面有較大差異，樣本集的開放性與可擴展性不足，難以支撐多樣本集間的數(shù)據(jù)共享與綜合利用[9]，使得地物解譯結(jié)果受到影響。以土地為例，農(nóng)藝師根據(jù)地表覆蓋將土地劃分為山坡草地，同時林業(yè)專家可能根據(jù)地形、地貌等特征將其規(guī)劃為宜林地，由此引發(fā)該地規(guī)劃用途與實際利用不一致的問題。在分類過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)使解譯效率提升，通用性增強，但能夠兼顧天然地物與人工地物解譯的算法仍待發(fā)展。在遙感解譯中，地球表層地物主要可以分為天然地物和人造地物。
人工地物是具有確定性的幾何維目標(如形狀規(guī)則的農(nóng)田、標準長度的跑道及符合規(guī)劃的園林地等)，通過目標提取及變化檢測算法能夠獲得確定性的解譯結(jié)果[10];而天然地物一般是具有不確定性的分形目標(例如天然植被分布、介于23維之間的地形、形態(tài)符合分形理論[11]的海岸線等)，是影像解譯結(jié)果中不確定性的主要來源�，F(xiàn)有解譯方法普遍面向天然地物或人工地物之一，而不能二者兼顧。因此在保證精度的同時考慮天然地物與人工地物特征的差異性是影像解譯中的一個難題。 如何回歸遙感影像本源，通過影像描述來解決語義歧義問題，兼顧天然人工地物特征的差異，實現(xiàn)地表目標正確分類是萬物互聯(lián)時代地球空間信息學(xué)面臨的挑戰(zhàn)之一。
2.3如何用時空大數(shù)據(jù)挖掘人與自然的復(fù)雜關(guān)系
萬物互聯(lián)時代，人們應(yīng)把注意力從地理信息科學(xué)轉(zhuǎn)移到更高層次上研究地球空間信息學(xué)，利用數(shù)據(jù)回答人與自然的關(guān)系，分析和挖掘人類與自然之間存在的各種空間、因果關(guān)系和發(fā)展趨勢，這是地理學(xué)的本源任務(wù)。在研究中，應(yīng)以地球空間信息學(xué)為研究手段解決人類社會可持續(xù)發(fā)展問題和人與自然的關(guān)系問題。人與自然的協(xié)調(diào)發(fā)展是社會可持續(xù)發(fā)展的基本條件。人口、資源、環(huán)境和災(zāi)害是當今人類社會發(fā)展所面臨的四大問題[12]。探究人類與地表、動植物、社會經(jīng)濟等的關(guān)系是人類的重大需求，地球空間信息學(xué)能夠為其提供數(shù)據(jù)及模型的支撐。例如，隨著遙感衛(wèi)星的多源化，室內(nèi)外導(dǎo)航定位高精度化與空間分析方法的進步，人類活動信息的獲取應(yīng)更加精確而全面地反映時空分布的動力學(xué)特點。
在人類活動數(shù)據(jù)的支持下，為實現(xiàn)人地關(guān)系的和諧，人類需要盡可能掌握自然資源的分布狀況及其變化規(guī)律，并研究自然資源對人類活動響應(yīng)的機理[13]。盡管各地已經(jīng)建設(shè)并形成“一張圖”等體系來進行自然資源及生態(tài)環(huán)境的宏觀把控，但對于自然資源及生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測及保護問題，仍需要實現(xiàn)高定向、高時空分辨率的數(shù)字孿生，才能做出科學(xué)而及時的反饋。進入萬物互聯(lián)時代后，人類對地球空間感知的能力和時效性得到了提升，地面系統(tǒng)中接入的傳感器類別和數(shù)量發(fā)生巨大變化，對數(shù)據(jù)流、信息流的實時處理需求邁上了新的臺階。在信息爆炸、萬物互聯(lián)互通、智慧協(xié)同的情況下，如何通過地球空間信息學(xué)的研究來加深對人與自然復(fù)雜關(guān)系的理解是一個巨大的挑戰(zhàn)。
3萬物互聯(lián)時代地球空間信息技術(shù)特點
在萬物互聯(lián)時代，地球空間信息學(xué)逐漸從系統(tǒng)孤立走向聯(lián)合，從信息分離走向融合，從延時服務(wù)逐漸走向即時服務(wù)與預(yù)報。萬物互聯(lián)時代推動空天信息產(chǎn)業(yè)從專業(yè)服務(wù)走向大眾化和個性化。以下將介紹萬物互聯(lián)時代地球空間信息技術(shù)的五個特點。
3.1定位技術(shù)從GNSS和地面測量走向無所不在的PNT服務(wù)體系
定位導(dǎo)航定時(PNT)服務(wù)以我國北斗等GNSS及其增強系統(tǒng)為主體，向用戶提供實時動態(tài)、時空定位和授時服務(wù)。該服務(wù)集地理空間信息、社交網(wǎng)絡(luò)、云計算和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用于一體，成為“大數(shù)據(jù)、智能化、無線革命”新時代的核心要素與共用基礎(chǔ)[14]。其應(yīng)用需求和服務(wù)深入國民經(jīng)濟和國防安全的各個領(lǐng)域，并逐漸從事后走向即時，從靜態(tài)走向動態(tài)，從粗略走向精確，從區(qū)域走向全球。 例如智能手機內(nèi)置了加速度器、陀螺和磁力計組合的多種傳感器和定位接收器，在室內(nèi)等封閉區(qū)域能夠達到2~5米的定位精度。
隨著應(yīng)用需求的不斷更新，想要實現(xiàn)1米或亞米級聲、光、電、場高度定位，還需要光線傳感器，音視頻傳感器的協(xié)助。與之類似的需求也存在于生活其他方面，如精準醫(yī)療及護理、疫情期間的安全距離自動感知、智能感知定位及測姿實現(xiàn)車路協(xié)同等。通導(dǎo)遙一體化天基信息實時服務(wù)系統(tǒng)(PNTRC)通過衛(wèi)星提供快速遙感(視頻)增值服務(wù)(RemoteSensing)和天地一體移動寬帶通信服務(wù)(Communication)增強了PNT服務(wù)內(nèi)容，提升了信息傳輸效率�？蓪崿F(xiàn)衛(wèi)星遙感、衛(wèi)星導(dǎo)航、衛(wèi)星通信與地面互聯(lián)網(wǎng)的集成服務(wù)，支持全球用戶在任意時間地點的信息獲取、高精度定位授時與多媒體通信服務(wù)，并帶動形成互聯(lián)網(wǎng)+天基信息實時服務(wù)的新型產(chǎn)業(yè)[15]。
3.2遙感技術(shù)從孤立的遙感衛(wèi)星走向空天地傳感網(wǎng)絡(luò)
目前我國的衛(wèi)星在氣象、環(huán)境監(jiān)測、資源管理等專業(yè)領(lǐng)域，都能提供數(shù)據(jù)支持和服務(wù)幫助，但數(shù)據(jù)及服務(wù)體系的不同導(dǎo)致導(dǎo)航、通信、遙感等服務(wù)系統(tǒng)聯(lián)合應(yīng)用成為難題。在人工智能的背景下，各類信息系統(tǒng)可以人腦的方式被組織和應(yīng)用，對地觀測腦(EarthObservationBrain，EOB)作為一個能夠模擬人腦認知過程的智能地球觀測系統(tǒng)，可以實現(xiàn)以下三個過程的自動化：①海量空間數(shù)據(jù)的獲取、組織與存儲;②智能化的空間數(shù)據(jù)處理、信息提取與知識發(fā)現(xiàn);③空間數(shù)據(jù)驅(qū)動應(yīng)用[16]。對地觀測腦、智慧城市腦和智慧終端(手機)腦是人工智能、腦認知和對地觀測技術(shù)在大數(shù)據(jù)時代集成與融合的必然發(fā)展，將推動地理空間信息的智能化發(fā)展和應(yīng)用。
3.3地理信息服務(wù)從地圖數(shù)據(jù)庫為主走向真三維實景和數(shù)字孿生
實景三維模型能夠在展示地物位置的同時精確描述地物的三維幾何信息及其語義屬性，可以對相鄰地物的空間關(guān)系按需精確表達[17]。三維重建引擎如GEngine等為“智慧城市”和“數(shù)字孿生”構(gòu)建等打下了堅實的基礎(chǔ)，目前在文物古跡的三維建模及可視化、實景三維示范區(qū)建設(shè)等方面已有較多應(yīng)用。如云岡石窟的三維建模及可視化，是全球首次大體量高浮雕洞窟的整體超高精度三維重建。
3D智慧深圳模型實現(xiàn)了“一圖全面感知，視圖融合”，能夠融合實時視頻與真三維地理信息，并進行大型事件應(yīng)急處理，初步實現(xiàn)了在虛擬空間構(gòu)建城市大腦的設(shè)想。數(shù)字孿生(DigitalTwin)通過物聯(lián)網(wǎng)、GIS、5G/6G、BIM等技術(shù)將城市中的人、物、事件等要素數(shù)字化，在網(wǎng)絡(luò)空間中建造一個與之完全相對應(yīng)的“虛擬城市”。通過云計算、人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可對城市發(fā)展進行態(tài)勢洞察和科學(xué)決策，將獲取的信息反向作用于現(xiàn)實城市，實現(xiàn)“以虛控實”，進而形成具有深度學(xué)習(xí)能力、迭代進化能力和虛實交融的城市發(fā)展格局。
3.43S集成從移動測量發(fā)展到智能機器人服務(wù)
智慧城市的建設(shè)需要從室外到室內(nèi)、從地上到地下的真三維高精度建模與及時更新，移動測量在其中有著重要作用。移動測量需要引入模式識別和人工智能技術(shù)等相關(guān)學(xué)科的先進知識[18]。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，移動測量的內(nèi)涵得到了新的解釋，其應(yīng)用范圍逐步擴大，逐漸向智能機器人測量轉(zhuǎn)換[19]。
不斷涌現(xiàn)的新傳感器為機器人實現(xiàn)同步定位與建圖(SLAM)提供了更精確的細節(jié)信息，進而提升移動測量精度及效率[20]，使機器人在多種場景下實現(xiàn)自主導(dǎo)航。機器人可以使用3DSLAM技術(shù)和多個傳感器來實現(xiàn)冗余定位、定姿和環(huán)境感知，使用高精度地圖和智能路徑規(guī)劃來完成自主運動。移動測量的概念不斷發(fā)展，正在脫離移動測繪、地理信息獲取的應(yīng)用范疇，新的應(yīng)用模式(協(xié)同感知)、新的行業(yè)形態(tài)(智能互聯(lián))需求使其在構(gòu)建智慧地球和智慧城市的大數(shù)據(jù)時代面臨更多的發(fā)展機遇。
3.5學(xué)科研究范圍從對地觀測走向物聯(lián)監(jiān)測和對人類活動的感知
環(huán)境研究通過遙感手段感知各種自然資源，研究和預(yù)測其分布狀況及空間變化趨勢;人類學(xué)研究則聚焦于反映人類的活動軌跡、分布狀況及遷移趨勢。將自然及社會環(huán)境研究與人類觀測有機結(jié)合，能夠揭示人類活動與環(huán)境之間的聯(lián)系。
4智慧互聯(lián)時代地球空間信息學(xué)面臨的三個問題
4.1測繪學(xué)科如何服務(wù)人與機器人共同的需求
車輛駕駛目前可以分為五個階段：初始為高級輔助駕駛(ADAS)，以人駕為主，有偏離及碰撞提示;第二級為特定功能輔助，能夠?qū)崿F(xiàn)定速巡航、自動緊急剎車等功能，但依然需要手動操作配合;第三級為組合功能輔助，可以實現(xiàn)自動泊車、車道保持等固定操作;第四個等級為高度自動駕駛，即人工智能駕駛，但用戶隨時可以接管駕駛權(quán);第五個階段則能夠結(jié)合用戶需求，由機器人接管人類進行駕駛[23]。
隨著智能駕駛技術(shù)的日益精進與應(yīng)用范圍的擴增，傳統(tǒng)的地圖繪制標準需要進行改革與擴充，車輛與道路上的配套設(shè)施也需要根據(jù)需求進行更新。新一代的地圖產(chǎn)品與配套設(shè)施應(yīng)能夠同時滿足人與機器人的共同需求，不僅人能夠看懂，機器人通過信號的獲取也要能夠“看”懂相應(yīng)的信息，如通過顏色、聲音等方式對機器人提示，使其進行對應(yīng)操作。從傳統(tǒng)符號上升到符號加信號，在滿足人類可視化需求的同時滿足機器人也能夠獲得對應(yīng)指示。要實現(xiàn)這個目標，在改進地圖繪制技術(shù)的同時，還需要車輛與道路的智能協(xié)作[24]。通過高精度地圖、導(dǎo)航與移動測量技術(shù)，結(jié)合車載攝像頭的運動測量技術(shù)，能夠在聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下，實現(xiàn)車車通信、車路協(xié)同決策和智慧云控的功能。
4.2遙感影像解譯的機理及本體數(shù)據(jù)庫語義描述技術(shù)
突破遙感影像解譯的技術(shù)瓶頸需要整合現(xiàn)有的分類規(guī)則，從基于不同規(guī)則的分類體系到滿足各類需求的遙感共享本體庫的描述，完成從符號化分類為主體的地圖，到真三維實景加本體庫下語義描述的新產(chǎn)品的跨越。無論自然地物或是人造地物，其標簽可能由于各領(lǐng)域需求及研究者認知差異而有所不同，但其語義并不會因所處分類體系不同而產(chǎn)生變化。
從多源數(shù)據(jù)中基于本體語義構(gòu)建數(shù)據(jù)庫能夠從機理層面實現(xiàn)對地理對象的描述，建立能夠在各個領(lǐng)域應(yīng)用的共享本體庫。其中，由符號組成的地圖將逐漸使用VR/AR/IR技術(shù)進行語義描述，實現(xiàn)真實三維景觀可視化。使用本體數(shù)據(jù)庫和語義描述方法進行基于語義本體的語義構(gòu)建，使遙感影像的解譯從二維逐漸轉(zhuǎn)向三維實景及變化檢測過程中的解譯。
對于現(xiàn)有地物影像及三維實景地圖，結(jié)合分形學(xué)思想，融合多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)立方體，實現(xiàn)對于天然目標及人工目標的解譯，實現(xiàn)從分類體系到語義本體的轉(zhuǎn)換，并將解譯成果應(yīng)用到城市規(guī)劃、環(huán)境評價及人地關(guān)系的研究中。以新一代三維地理信息平臺在新型基礎(chǔ)測繪中的應(yīng)用成果為例，在同一個場景中，可以對4D+數(shù)據(jù)、實時全景視頻、三維實景測量數(shù)據(jù)、LOD模型、室內(nèi)精細模型和BIM、地質(zhì)層、三維管線、水域環(huán)境、動態(tài)要素等進行一體化的數(shù)據(jù)存儲與組織，可實現(xiàn)可視化展示、解譯、動態(tài)分析與應(yīng)用。這種變革將有利于人工智能在地球空間信息學(xué)中的應(yīng)用。
4.3從空間感知走向空間認知，用時空大數(shù)據(jù)挖掘回答人與自然的關(guān)系[25]隨著空天地一體化對地觀測體系的建立，遙感及地理信息數(shù)據(jù)的體量呈現(xiàn)指數(shù)級別的增長。
通過時空大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對地觀測腦可以進行多源信息的整合與分析，將地理信息系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)榛诘乩碛嬎愕男畔⒌乩韺W(xué)，實現(xiàn)從定性到定量的跨越，從感知到認知的飛躍，回答人與自然之間多種科學(xué)問題。結(jié)合對地觀測技術(shù)與地球空間信息學(xué)，可以構(gòu)建不同尺度的時空人工智能體系。通過手機、筆記本等智能終端能夠采集個體信息，智能終端腦可以集成和分析得到微觀尺度上“人車物”等個體的分布情況、運行軌跡和趨勢，研究人的行為學(xué)和心理學(xué)，開發(fā)智能駕駛腦和各類測量機器人。
在中等尺度上，構(gòu)建數(shù)字孿生、智慧城市、智慧交通、智慧公安、智慧健康、“一張圖”及“一平臺”等智慧社會腦，能夠?qū)ㄖ臻g、城市及社會發(fā)展的軌跡進行分析與歸納，輔助進行城市規(guī)劃、資源調(diào)度、應(yīng)急管理等[26]。在區(qū)域尺度上，各國對天對地觀測腦的建立，能夠集成空、天、地、海多源多角度信息，實現(xiàn)國家、全球乃至太空的聯(lián)通;在宏觀尺度上研究人類與自然的關(guān)系，分析人口、資源、環(huán)境及災(zāi)害的分布狀況，誘因以及治理辦法。通過多尺度人工智能體系的建立，對于人類與自然關(guān)系的理解將上升到一個新的層面，當下許多全球問題能夠獲得新的解決方案。
5結(jié)論與展望
萬物互聯(lián)時代是數(shù)字孿生的時代，以測繪遙感地理信息技術(shù)為代表的地球空間信息學(xué)將發(fā)展到一個全新的智慧新高度。時空基準與導(dǎo)航定位將發(fā)展為無所不在的PNT和PNTRC，傳統(tǒng)的對地觀測衛(wèi)星系統(tǒng)將構(gòu)成通導(dǎo)遙一體化的對地觀測腦，GIS將從二維地圖數(shù)據(jù)庫擴展到室內(nèi)外一體化真三維實景模型，移動測量系統(tǒng)將變成移動測量機器人，地球空間信息學(xué)將從對地(自然)觀測走向物聯(lián)監(jiān)測和對人類活動的感知。面對萬物互聯(lián)時代數(shù)字孿生和人工智能發(fā)展的新形勢，地球空間信息學(xué)面臨著新的挑戰(zhàn)，其中至少包括：
(1)測繪學(xué)科如何服務(wù)人與機器人的共同需求?(2)遙感影像解譯機理是什么?如何突破實現(xiàn)技術(shù)的瓶頸?(3)如何利用時空大數(shù)據(jù)挖掘人與自然的關(guān)系，從空間感知走向空間認知?展望未來，希望學(xué)界專家同仁，發(fā)揮大智慧，抓住新機遇，努力解決好本文提出的三大科學(xué)問題，推動地球空間信息學(xué)的發(fā)展，我們可以在宏觀、中觀和微觀尺度上做出時空大數(shù)據(jù)空間感知和認知的巨大貢獻!
參考文獻
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[2]李德仁,丁霖,邵振峰.面向?qū)崟r應(yīng)用的遙感服務(wù)技術(shù)[J].遙感學(xué)報,2021,25(1):1524.LIDeren,DINGLin,SHAOZhenfeng.Applicationorientedrealtimeremotesensingservicetechnology[J].NationalRemoteSensingBulletin,2021,25(1):1524.
作者：李德仁1，2，徐小迪1，邵振峰2
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