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        3. 清華大學地球系統科學系發佈新一代地球觀測數據與制圖成果

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            近日,清華大學地球系統科學系舉行新一代地球觀測數據與制圖成果發佈會。清華大學理學院院長、地學系主任宮鵬教授和博士研究生劉涵一起,對外發佈瞭清華大學基於亞馬遜雲服務(AWS)完成的新一代中國地區地球觀測數據集(Seamless Data Cube,簡稱SDC)——2000~2018年30米分辨率逐日無縫遙感觀測數據,以及在此基礎上研制的中國逐季節地表覆蓋和逐年土地利用制圖成果。財新網、科技日報、中國科學報、科普時報等多傢媒體,以及參與項目合作的亞馬遜雲服務(AWS)和光環雲數據有限公司團隊參加瞭發佈會。

            清華大學新研制的無縫數據集,填補瞭高空間分辨率和時間頻率觀測的空白。

          圖1 首套中國30米逐日無縫遙感觀測數據集SDC

            目前世界上主流的地球觀測衛星Landsat每16天才能對全球掃描一遍,所獲得的數據集是不完整的。宮鵬團隊采用時空遙感技術手段和MODIS圖像輔助研發的無縫遙感觀測數據集Seamless Data Cube,使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的觀測數據。正是這些逐日數據,使得地球長時間觀測序列有瞭很好的時空一致性。基於無縫數據集,宮鵬團隊提取瞭30米空間分辨率土地覆蓋變化的情況,設計和訓練瞭一套適應遙感大數據的深度遙感特征學習和分類模型,最終得到瞭世界首套中國逐季節土地覆蓋和逐年土地利用制圖(從2000年到2018年)。

          圖2 首套中國2000-2018年間逐季節土地覆蓋和逐年土地利用圖

            無縫遙感觀測數據集SDC以及逐季節土地覆蓋和逐年土地利用制圖,開辟瞭中國衛星遙感數據處理和信息提取的新范式。它能夠服務於國民經濟眾多行業,比如農業集約化和土地閑置的監測、城市化與自然植被喪失的識別、土地退化和糧食安全、環境變化與健康、造林和土壤含水量的關系、城市擴張與熱島效應等研究以及碳儲備等。

          圖3 地學系團隊正在定量測算新冠疫情影響下的全球糧食安全問題

            無縫遙感觀測數據集SDC有助於打造世界頂級的在線制圖服務的平臺,並產生新的數據產品。例如,清華大學地學系依靠這個數據集研發瞭全球糧食估產模型,輸入不同地方的作物種植和氣候預測數據,就可以提前兩個月估算出全球糧食產量情況。

            無縫遙感觀測數據集(Seamless Data Cube)得到瞭亞馬遜雲服務(AWS)的大力支持。據AWS技術人員介紹,宮鵬團隊采用AWS雲服務算力,相當於全世界現在TOP200的高性能計算機所能提供的能力。AWS並不簡單地提供儲存和數據服務,而是在雲服務裡就包括瞭人工智能與機器學習的計算框架,采用AWS雲服務後,地表覆蓋制圖的精度提高瞭10~20%。