+ 張晟宇

空間數據2.0的時代可能是空間數據的流化

+ 張晟宇

傳統(tǒng)的空間數據應用模式概括來說主要是兩種：

一種是定性的圖像解譯，尤其是在傳統(tǒng)的衛(wèi)星偵察等應用中，通過對遙感圖像的判讀來確定圖像上有什么，是什么。這種空間數據的使用方式往往取決于判讀人員的專業(yè)程度，因此局限性較大。一方面這種方式難以處理海量的圖像數據，一方面也存在諸多的不確定性。

另一種使用方式是定量化的分析,例如從光譜分析來獲得大氣二氧化碳的濃度，再如通過人工智能對遙感圖像中儲油罐陰影的分析來獲得儲油量等等。雖然基于空間信息數據的定量化分析一般對空間遙感器、定標和分析模型都提出了很高的要求，但定量化分析能夠提供更加準確和豐富的信息。

目前在空間數據應用領域，衛(wèi)星圖像處理技術和空間探測器兩方面都出現(xiàn)了躍進式發(fā)展的趨勢。首先，隨著人工智能等技術的發(fā)展，能夠從空間數據中提取出的有效信息量變得愈加豐富。與此同時，數量遠遠超出以往的對地觀測衛(wèi)星計劃紛紛上馬，出現(xiàn)了像Planet這樣擁有衛(wèi)星數量超過300顆的商業(yè)公司。

基于此，我們可以預見到，一個空間信息流化的時代正在到來。

空間數據的流化可以理解為在不久的將來，空間中遙感器數量足夠多，形成全球覆蓋、全時數據、全波段數據的空間探測系統(tǒng)，并因此產生一個空間數據的洪流。人們在這個洪流之上可以開發(fā)實現(xiàn)極其豐富的空間應用。

空間信息數據流化不但是技術發(fā)展帶來的趨勢，數據利用方式的改變，也將導致人類對于空間認知的巨大升級。這一升級為專業(yè)用戶、甚至使用智能終端的普通人帶來的變革，主要體現(xiàn)在以下方面。

空間數據成為基礎設施

移動互聯(lián)網興起之初，很少有人能夠預見到，最終流量和帶寬成為了基礎設施，像水和空氣一樣滲透到各個領域。正是基于高帶寬的互聯(lián)，才成就了在流量基礎上建立起的極度豐富的各類應用與服務。為支撐和滿足龐大的移動互聯(lián)應用，如今通信基站的數量已經多得驚人。而5G時代到來后，基站的數量更將倍增。然而，絕大多數用戶并不關注或者說不能非常明顯地感受到這些基站的存在，我們更關心的是連接的速度和信息的容量。

筆者認為，未來的空間信息獲取也必將發(fā)展出類似的形態(tài)。隨著各種類型的空間數據獲取衛(wèi)星在以過去數倍、甚至數十倍的速度進入空間，獲取的信息在時間軸的分布上不再是離散的點狀，而是成為連續(xù)的曲線，同時將這個時間投射到全球的空間上，我們就會獲得溪流匯聚的數據洪流。屆時，空間數據將產生今天的人們難以想象的應用及價值，而它也將成為社會賴以生存發(fā)展的物質條件。

如今我們還十分關心每一顆衛(wèi)星能獲取什么樣的空間數據，在不久的將來，我們更應該關心的是對應特定目標和特定地區(qū)我們獲取的數據豐富度。

這些數據的豐富程度將直接影響我們所能提供的服務。如同我們使用幾K的帶寬無法看視頻一樣，如果沒有包含了高精度空間、波譜、輻射分辨率的全面數據，我們構建出的上層應用也將是非常有限的。

將空間數據作為基礎設施來建設，有利于實現(xiàn)底層數據的標準化，從而使所有用戶可以從源源不斷的數據流水中，根據自己的應用需求來精準獲取對應的數據并形成產品。從而將數據背后的空間行為和空間特征挖掘出來，形成有價值的空間信息。

用戶紅利的爆發(fā)

如今遙感領域應用的發(fā)展還十分的滯后，距離第一顆返回式遙感衛(wèi)星進入空間已過去了半個世紀，人們對于遙感信息的使用還停留在圖像判讀和非常初步的圖像處理上。

造成這一現(xiàn)象的原因之一是，由于空間數據長期被定位為重要的戰(zhàn)略資源，具有使用權的用戶非常有限，可以接觸并使用衛(wèi)星遙感數據的用戶主要集中在軍事、政府、科研層面。

然而商業(yè)化進程使這一現(xiàn)象得到改變。近年來，衛(wèi)星遙感產業(yè)呈現(xiàn)出快速增長的趨勢，商業(yè)衛(wèi)星數量日益增多，其獲取的數據也越來越全面。這就導致了，基于衛(wèi)星遙感影像處理的空間數據挖掘企業(yè)，猶如雨后春筍般涌現(xiàn)的局面。

我們非常欣喜地看到，空間數據進入一個大數據時代，利用這些數據可以實現(xiàn)全球礦產的開采量分析、物流統(tǒng)計，甚至某地區(qū)、某國家的商業(yè)繁榮度分析。這一切都得益于越來越多的企業(yè)進入這一領域，深挖、創(chuàng)新，為用戶提供豐富的應用。從而不斷地為這個行業(yè)帶來紅利。

靜態(tài)切片認知到動態(tài)全局認知

如今對空間信息的獲取，得到的是一個時間切片上的靜態(tài)狀態(tài)。同時通過這種手段獲取的空間數據非常有限，例如如果沒有經過特殊規(guī)劃，同一地區(qū)、同一目標的圖像獲取間隔可能會達到數天、數月甚至完全不會有更新。

正是因為這樣的限制，目前實際應用中，對于空間數據的獲取仍停留在只針對重點區(qū)域的數據獲取進行規(guī)劃的層面。即便如此，對這些區(qū)域的信息獲取仍然無法實現(xiàn)長期動態(tài)的水平。

然而隨著人工智能等技術的發(fā)展，我們對于空間數據的認知能力將大大增強，過去被認為沒有價值地區(qū)的數據也有可能能挖掘出有用的信息。因此全球全時覆蓋是一個必然的趨勢。

這樣獲取的數據必然是海量的，相對來說，我們存儲這些數據的能力就將變得極為有限。所以，我們大膽預測，海量的數據只會在服務器上短期保留，而有價值的信息將通過應用轉化為信息存儲到用戶端，由此將支持起從靜態(tài)切片認知到動態(tài)全局認知的轉變。

空間數據流時代的到來將重塑現(xiàn)有的遙感技術與遙感市場。同時，空間數據流化的發(fā)展也是空間對地觀測領域與人工智能、空間網絡等技術領域深度結合的結果，從而將人類對空間信息的挖掘和認知提升到一個全新的高度。