自然资源卫星高频次监测体系构建及业务化应用

新形势自然资源卫星遥感监测发展思路新形势自然资源卫星遥感监测发展思路尤淑撑尤淑撑自然资源部国土卫星遥感应用中心研究员2024年6月P11P2P3资源遥感监测内涵、外延和技术体系革新提出了更新的要求。•我国进入遥感3.0时代：数量、质量和星座•卫星遥感与大数据、云计算、AI、5G和区块链等高新技术深度融合2米级光学卫星和高分2号等亚米级卫星通过构建虚拟卫星星座，统筹编制卫星拍摄计划，影像获取能力得到显著提升，成为自然资源遥感监测主力数据源。u秦岭—淮河一线以北地区，基本可实u秦岭—淮河一线以南多数地区，基本u西南获取困难区域，基本可实现季度P4基于深度学习的地表覆盖智能解译技术体系实现序号类型要素范围上图面积模型算法样本数量/个或对最新迭代精度1变化检测新增建筑物全国重点区137260召回率约71%2新增线性地物全国重点区31259召回率约69%3新增推填土全国重点区29081召回率约68%4高尔夫用地全国召回率约81%5新增光伏全国召回率约83%6现状信息提取河湖库全国-面积精度约85%7光伏用地全国召回率约86%8大棚全国重点区8418召回率约78%9地类判别耕地、建筑物两类判别全国-约2000准确率90%以上特定目标检测飞机全国大中型约2000准确率、召回率约95%轮船广东等大中型约3500准确率、召回率约85%P5 实现人与自然和谐共生的现代化严控资源安全底线严控资源安全底线保障粮食能源安全 优化国土空间格局促进绿色低碳发展提升国土生态功能提升国土生态功能..................维护资源资产权益维护资源资产权益促进资源资产增值...... 动态感知快速发现系统评价科学评估P6P7P8长时间序列遥感监测高频次遥感监测即时遥感监测2P92.1一体化监测指标构建兼顾自然资源地表要素数量、质量、结构、生态功能等“土地利用-土地覆盖-地表参量”一体化遥感监测体系，实现“一监多用、多监合一”。耕地：耕地：水田水浇地旱地种植属性：耕种/未耕种休耕林粮间作……粮食作物经济作物蔬菜作物……种植面积植株密度粮食产量……土壤参数：土壤水分土壤温度有机质含量……耕地“土地利用-土地覆盖-地表参量”一体化遥资源资源主体业务土地利用监测标地表参数监测标P10 土地盐碱化土地沙化和荒漠化 草地变化 林地变化园地变化耕地变化 植被覆盖度变化 植被覆盖面积变化 其他灾害扰动 农林病虫害 土地盐碱化土地沙化和荒漠化 草地变化 林地变化园地变化耕地变化 植被覆盖度变化 植被覆盖面积变化 其他灾害扰动 农林病虫害地质灾害 洪涝灾害 旱灾 其他耕作扰动 秸秆覆盖还田 耕地覆膜 耕地撂荒耕地休耕 坡耕地改梯田 设施农用地变化 耕地非粮化 耕地非农化 其他建设扰动 建设拆除 新增围填海 新增光伏板新增推填土新增铁路 新增道路 新增水工设施 新增别墅 新增农村居民点 2.1一体化监测指标监测要素：建设扰动、耕作扰动、灾害扰动、植被变化、监测周期：全国季度监测（北方地区1-2个月/次，南方地建设耕作灾害植被退化P11河流绿化造林（绿化通道）湖泊绿化造林（绿化通道）水库绿化造林（绿化通道）道路两侧造林（绿化通道）河流绿化种草（绿化通道）湖泊绿化种草（绿化通道）水库绿化种草（绿化通道）道路两侧种草（绿化通道）P122.2一体化监测技术土地利用变化对应特征跃变、土地覆盖变化对应季节周期性性变化、地表参数变化对应年际缓慢变化，多模态、多时相卫片可以提取并区分特征的变化幅度和变化规律①土地覆盖变化（特征季节性变化）数据：多模态/时间序列影像特征变化②土地利用变化（特征跃变）特征变化③地表参数变化（特征缓变）P13 分辨率2.2一体化监测技术以多模态时序卫片为主要数据源，基于深度学习模型学习地表要素时-空-谱多维特征。分辨率2.2一体化监测技术以多模态时序卫片为主要数据源，基于深度学习模型学习地表要素时-空-谱多维特征。时序年季月旬日P142.2一体化监测技术构建由地物要素光谱库、遥感物候库、遥感解译样本库的统一遥感监测支撑数据库。遥感解译样本库遥感解译样本库园草建未利用 遥感物候库 地物光谱库遥感指数耕林水湿植被/水体要素反射率、散射系数、辐射率随时P15剖分聚合景#1景#2景#3整景/条带影像时空谱立方体格网剖分聚合景#1景#2景#3整景/条带影像时空谱立方体格网①时空剖分：对分辨率规整的卫片进行空间剖分、质量标记、时空编码，形成空间配准、时序叠加的时空立方体，逐格网逐季度建立辐射基准，支撑卫片按需精准检索。P16P17②按需聚合：根据监测底图季度、区域、分辨率要求，检索格网影像和辐射匹配，得到时空统一、光谱可比的监测底图。（匀色后）（匀色后）（匀色前）P18总体思路：基于监测数据库成果，通过图斑精化生成高质量图斑样本，通过按需扩增形成类别结构均衡的高质量样本集高质量样本调查监测成果高质量样本调查监测成果2结构均衡样本扩增图斑精化生成样本2结构均衡样本扩增图斑精化生成样本交并交并比致性判别①图斑精化生成样本：利用某省2022年季度监测成果生成样本，涵盖新增建（构）筑物、线形地物、推堆土、光伏用地4类4.6万个样本，满足“非农化”监测模型训练要求原始监测成果数据库原始监测成果数据库分布内监测成果数据库分布内监测成果数据库P19②结构均衡样本扩增：通过mix-up技术生成占比较少的样本，形成类别结构均衡的样本集00扩增后样本结构更均衡P20P20P21总体思路：将先进计算机视觉模型进行遥感化适配，分区域分季节构建具有时空属性的模型，结合监测生产开展“产训一体”的模型优化迭代。通用遥感化适配遥感模型时空化构建时空模型产训一体迭代①通用模型遥感化适配：利用遥感样本集重新训练通用计算机视觉模型，使其适用于从多波段、多模态、大幅面遥感图像学习提取要素特征的能力多模态遥感图像多时相遥感P22P23②遥感模型时空化预训练：利用不同分区、季节样本预训练智能模型，模型成果与生态分区挂接形成模型池，支持模型匹配推荐u复杂场景分区面向遥感智能解译的分区数据两级分区u模型分区、分季应用同分区、同季节数据采用想通模型，提高时空匹配度u同区模型组合应用同属一个一级分区的二级分区模型组合提高精度9个一级场景分区P24③模型迭代优化：增量样本优化基础模型，难例区域、难例要素样本优化模型，在提取过程中“边勾绘、边精化”实现预测时优化1通用模型优化3模型预测时优化2难例要素/区域模型优化1通用模型优化3模型预测时优化园耕水园耕草增量监测样本（月度、季度、年度）增量监测样本（月度、季度、年度）（如薄云、结构破碎如园林草区分）防库本防库本（边勾绘样本、边精化模型）P25模型建设成效：利用百万级样本预训练变化检测、地物分类、目标检测10类共20+模型新增建（构）筑物、线形地物、光伏方阵用地、高尔夫球场、点状地物、库塘、林地园地、草地、绿化通道P26智能化监测处理服务监测场景分解空间位置监测要素智能化监测处理服务监测场景分解空间位置监测要素模型-样本-数据时空关联监测业务知识 ①监测业务知识：梳理“业务-地学-模型-数据”4类监测业务知识，支撑模型/数据匹配优选、处理流程链自动构建①卫星数据知识（14颗国土卫星-载荷-谱段-分辨率）③地学知识（基础生态分区…）④模型知识（数据/区域/季节适用性…）②监测业务知识（卫片执法业务规程）④模型知识（数据/区域/季节适用性…）②流程调度运控：研发流程动态构建、任务智能流转技术，实现全环节流式处理、全过程智能调度和多任务一体化管理与动态扩展智能解译流式处理高性能可视化P28P29③成果共享服务：“部-省-市-县”影像、图斑、模型在线服务，促进样本、模型、知识共建共享，形成纵向到底的一体化监测服务体系推送国土卫星影像推送季度监测图斑推送监测模型3P30P31突破多模态几何/辐射一致处理、时序插补技术，快速生产监测就绪数据等技术，实现空天地平台多模态遥感与志愿者地理信息（VGI）关联融合感知多模态图像多模态图像铁塔视频铁塔视频手机信令手机信令①多模态图像配准技术光谱光谱应函数②多源影像交叉辐射校正技术③长时序数据插补技术P32构建涵括地学、业务、分析知识的遥感监测业务知识图谱，在知识引导、嵌入和约束下实现智能跨层级