21世纪中国逐季节土地覆盖和土地利用制图完成
科普时报讯(记者 侯静)“通过公共数据资源和时空遥感技术，能更精准地研究全球地表覆盖变化，截止到3月，我们已经完成了中国地区21世纪土地覆盖和土地应用的地表制图。”日前，清华大学理学院院长、地球系统科学系主任宫鹏教授接受媒体采访时透露说，清华大学地球系统科学系制作完成首套中国2000-2018年30米逐日无缝遥感观测数据集，以及逐季节土地覆盖和逐年土地利用的数据集。“这是支持实现联合国可持续发展目标的一项重要举措。”
“可持续发展”是近年来大家普遍关注的话题。土地利用和土地覆盖可以反映人类活动，地球的能量平衡、水文循环和碳收支等相关问题。近年来，环境变化和人类活动导致土地利用和土地覆盖不断变化。从地方到全球范围都需要更精细和更频繁的全球土地覆盖和利用的地图来支持实现联合国可持续发展目标。
宫鹏教授介绍说，要实现这样的项目需要大量的数据存储和计算资源，而世界上只有少数最先进的云计算环境可以提供这些数据和算力。为了解决数以千计的各种云污染卫星图像所带来的挑战，AWS的灵活性，弹性，按需资源，丰富的服务，强大的规模等特点能够高效地运行PB级数据的分析。
, 百拇医药
“对地球的卫星观测，原始的数据会受到卫星运行、大气、云和其他因素的影响，会产生几何畸变、云污染等，也就是说它有误差，”宫鹏说，为了解决高空间分辨率和高频率的时间覆盖之间的冲突，并极大改善数据部分缺失的情况，他们的科研团队提出了一种多源遥感数据的时空融合重建框架，该框架具有自动化、无服务器的端到端生产链，以构建一组无缝、分析就绪数据立方体格式的多维数据集。这套数据将大大减轻用户的预处理负担，将遥感数据的使用范围扩大到更广泛的社区，并可提供近实时地球观测的能力。
使用多级分类系统生成的高分辨率和时频季节性到年度全球地表制图将揭示最详细的全球景观变化，并满足不同类别的用户需求，此类数据是遥感界的长期梦想，从这些独特而全面的数据集中获得的知识，将为支持国际减缓气候变化政策制定，以及区域和全球层面实现可持续发展目标奠定新的基础。
AWS公共数据集可以帮助研究人员和创新者应对各种科研数据的挑战，无论组织目前的规模或计算能力如何，都可以方便地在云中开启大规模的算力，从而实现对云中的大型数据集的快速访问与数据处理。显著降低了与分析大型数据集相关的成本、时间和技术障碍，从而产生可持续性见解。“AWS的云计算、稳定性非常高，而且有很好的灵活性，性能也很高。可以这么说，我们用到了AWS在中国科技界的应用最大极限，我们用到的算力相当于世界500强计算资源里面前200强的位置。AWS还提供了强大的机器学习、人工智能技术支撑，结合世界首套全球全季节普适样本库，我们设计和训练了一套适应遥感大数据的深度特征学习和分类模型，比我们原来单独做一年地表覆盖制图，精度提高了10-20%。”
目前，AWS 公共数据集数据种类主要涵盖生命科学、医疗健康、地理信息、天气与气候、人工智能相关的数据集约140个(数据集数量会每季度更新)。“我们这个团队到目前为止还是世界上唯一一个完成了世界10米级分辨率地表覆盖制图的团队，我们现在正在向3米级分辨率发展。有了现在的处理能力和AWS的技术平台的支撑，未来我们可以做到全球高空间分辨率的逐季节地表覆盖制图和逐日无缝遥感观测。”宫鹏说。, 百拇医药
“可持续发展”是近年来大家普遍关注的话题。土地利用和土地覆盖可以反映人类活动，地球的能量平衡、水文循环和碳收支等相关问题。近年来，环境变化和人类活动导致土地利用和土地覆盖不断变化。从地方到全球范围都需要更精细和更频繁的全球土地覆盖和利用的地图来支持实现联合国可持续发展目标。
宫鹏教授介绍说，要实现这样的项目需要大量的数据存储和计算资源，而世界上只有少数最先进的云计算环境可以提供这些数据和算力。为了解决数以千计的各种云污染卫星图像所带来的挑战，AWS的灵活性，弹性，按需资源，丰富的服务，强大的规模等特点能够高效地运行PB级数据的分析。
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“对地球的卫星观测，原始的数据会受到卫星运行、大气、云和其他因素的影响，会产生几何畸变、云污染等，也就是说它有误差，”宫鹏说，为了解决高空间分辨率和高频率的时间覆盖之间的冲突，并极大改善数据部分缺失的情况，他们的科研团队提出了一种多源遥感数据的时空融合重建框架，该框架具有自动化、无服务器的端到端生产链，以构建一组无缝、分析就绪数据立方体格式的多维数据集。这套数据将大大减轻用户的预处理负担，将遥感数据的使用范围扩大到更广泛的社区，并可提供近实时地球观测的能力。
使用多级分类系统生成的高分辨率和时频季节性到年度全球地表制图将揭示最详细的全球景观变化，并满足不同类别的用户需求，此类数据是遥感界的长期梦想，从这些独特而全面的数据集中获得的知识，将为支持国际减缓气候变化政策制定，以及区域和全球层面实现可持续发展目标奠定新的基础。
AWS公共数据集可以帮助研究人员和创新者应对各种科研数据的挑战，无论组织目前的规模或计算能力如何，都可以方便地在云中开启大规模的算力，从而实现对云中的大型数据集的快速访问与数据处理。显著降低了与分析大型数据集相关的成本、时间和技术障碍，从而产生可持续性见解。“AWS的云计算、稳定性非常高，而且有很好的灵活性，性能也很高。可以这么说，我们用到了AWS在中国科技界的应用最大极限，我们用到的算力相当于世界500强计算资源里面前200强的位置。AWS还提供了强大的机器学习、人工智能技术支撑，结合世界首套全球全季节普适样本库，我们设计和训练了一套适应遥感大数据的深度特征学习和分类模型，比我们原来单独做一年地表覆盖制图，精度提高了10-20%。”
目前，AWS 公共数据集数据种类主要涵盖生命科学、医疗健康、地理信息、天气与气候、人工智能相关的数据集约140个(数据集数量会每季度更新)。“我们这个团队到目前为止还是世界上唯一一个完成了世界10米级分辨率地表覆盖制图的团队，我们现在正在向3米级分辨率发展。有了现在的处理能力和AWS的技术平台的支撑，未来我们可以做到全球高空间分辨率的逐季节地表覆盖制图和逐日无缝遥感观测。”宫鹏说。, 百拇医药