尤淑撐，何 蕓

(自然資源部國(guó)土衛(wèi)星遙感應(yīng)用中心，北京 100048)

0 引言

遙感監(jiān)測(cè)是一種快速了解區(qū)域自然資源演化的重要手段。通過(guò)對(duì)各類自然資源利用及變化狀況開(kāi)展持續(xù)監(jiān)測(cè)，掌握自然資源現(xiàn)狀及其動(dòng)態(tài)變化規(guī)律是有效保護(hù)、管理自然資源的必要前提[1-4]。遙感應(yīng)用于土地資源、水資源和森林資源等專題監(jiān)測(cè)已經(jīng)有30多年歷史，在技術(shù)和方法上取得了極大進(jìn)步[5-9]。我國(guó)應(yīng)用衛(wèi)星遙感技術(shù)先后開(kāi)展了地理國(guó)情監(jiān)測(cè)[10-12]、土地利用變更調(diào)查監(jiān)測(cè)與核查[13-15]及第三次國(guó)土調(diào)查[16-17]等相關(guān)工作，保持了全國(guó)土地調(diào)查數(shù)據(jù)和國(guó)土資源綜合監(jiān)管平臺(tái)基礎(chǔ)信息的準(zhǔn)確性和現(xiàn)勢(shì)性，為滿足生態(tài)文明建設(shè)[18]、空間規(guī)劃編制[19]、自然資源管理體制改革和統(tǒng)一確權(quán)登記[20]等各項(xiàng)工作奠定了重要基礎(chǔ)。

當(dāng)前，我國(guó)正處于生態(tài)文明建設(shè)的關(guān)鍵期，需要顯著提升自然資源管理和治理的現(xiàn)代化水平。2018年3月，我國(guó)組建了自然資源部，履行“兩統(tǒng)一”職責(zé)，急需依托現(xiàn)有基礎(chǔ)測(cè)繪成果構(gòu)建統(tǒng)一的調(diào)查監(jiān)測(cè)技術(shù)體系，開(kāi)展自然資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，跟蹤監(jiān)測(cè)自然資源的發(fā)展及利用變化情況，進(jìn)而揭示自然資源相互關(guān)系和演替規(guī)律，為科學(xué)編制國(guó)土空間規(guī)劃、統(tǒng)一實(shí)施所有國(guó)土空間用途管制和生態(tài)保護(hù)修復(fù)，逐步實(shí)現(xiàn)山、水、林、田、湖、草的整體保護(hù)、系統(tǒng)修復(fù)和綜合治理，以及保障國(guó)家生態(tài)安全提供基礎(chǔ)支撐。

為了更好地發(fā)揮遙感技術(shù)在自然資源管理中的作用，自然資源部組建后，整合部?jī)?nèi)遙感應(yīng)用力量，充分發(fā)揮衛(wèi)星遙感技術(shù)優(yōu)勢(shì)，以實(shí)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)自然資源全要素、全覆蓋季度遙感監(jiān)測(cè)、重點(diǎn)區(qū)域月度遙感監(jiān)測(cè)、重點(diǎn)目標(biāo)即時(shí)遙感監(jiān)測(cè)為主要目標(biāo)，啟動(dòng)實(shí)施了自然資源遙感監(jiān)測(cè)體系建設(shè)工作，加快推進(jìn)遙感數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理和影像智能解譯技術(shù)研發(fā)，不斷優(yōu)化工程技術(shù)流程和運(yùn)行模式。經(jīng)過(guò)1年多的運(yùn)行，自然資源遙感監(jiān)測(cè)工作取得了一定進(jìn)展，基本建立了自然資源遙感監(jiān)測(cè)體系框架，編制了影像處理、變化提取、質(zhì)量檢查和成果數(shù)據(jù)建庫(kù)等技術(shù)規(guī)范，研發(fā)了數(shù)據(jù)處理、變化自動(dòng)檢測(cè)、成果統(tǒng)計(jì)分析及質(zhì)檢等軟件系統(tǒng)，建立了工程生產(chǎn)和質(zhì)量控制體系，形成了工程配套運(yùn)行機(jī)制與管理制度，實(shí)現(xiàn)了2 m級(jí)國(guó)產(chǎn)公益衛(wèi)星數(shù)據(jù)當(dāng)日接收、當(dāng)日處理和當(dāng)日質(zhì)檢，有效實(shí)施了相關(guān)遙感監(jiān)測(cè)保障工作。本文通過(guò)對(duì)前期工作的總結(jié)歸納，介紹了自然資源遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)框架，總結(jié)了當(dāng)前自然資源遙感監(jiān)測(cè)工作取得的主要進(jìn)展和成效，展望了自然資源遙感監(jiān)測(cè)體系的未來(lái)。

1 監(jiān)測(cè)體系框架

自然資源遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)體系主要目標(biāo)是充分利用現(xiàn)代測(cè)量、信息網(wǎng)絡(luò)以及空間探測(cè)等技術(shù)手段，構(gòu)建“天-空-地”一體的自然資源遙感監(jiān)測(cè)框架。

1.1 基本思路

圍繞自然資源整體保護(hù)、綜合治理和系統(tǒng)修復(fù)監(jiān)測(cè)需求，形成天空地一體化觀測(cè)能力，建立自然資源數(shù)據(jù)-質(zhì)量-生態(tài)一體化遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)流程，實(shí)現(xiàn)山、水、林、田、湖、草綜合監(jiān)測(cè)，全面支撐自然資源治理現(xiàn)代化，其技術(shù)框架如圖1所示。

圖1 自然資源遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)框架

1.2 目標(biāo)任務(wù)

針對(duì)自然資源管理的實(shí)際需要，通過(guò)優(yōu)化觀測(cè)計(jì)劃、重構(gòu)業(yè)務(wù)流程和創(chuàng)新地表覆蓋/土地利用變化檢測(cè)技術(shù)，形成全國(guó)范圍季度、重點(diǎn)區(qū)域月度和重點(diǎn)目標(biāo)即時(shí)監(jiān)測(cè)能力，具體包括：構(gòu)建自然資源衛(wèi)星觀測(cè)體系，通過(guò)衛(wèi)星資源整合和應(yīng)用需求統(tǒng)籌，最大程度保障影像數(shù)據(jù)需求；健全遙感影像數(shù)據(jù)生產(chǎn)體系，實(shí)現(xiàn)正射遙感影像產(chǎn)品統(tǒng)一生產(chǎn)，保障自然資源常規(guī)性及應(yīng)急監(jiān)測(cè)需求；完善自然資源全天候遙感監(jiān)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)全國(guó)季度、重點(diǎn)區(qū)域月度和重點(diǎn)目標(biāo)即時(shí)監(jiān)測(cè)，為自然資源調(diào)查、監(jiān)測(cè)和監(jiān)管提供基礎(chǔ)信息和專題產(chǎn)品服務(wù)；創(chuàng)新應(yīng)用服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)自然資源國(guó)土衛(wèi)星遙感信息產(chǎn)品統(tǒng)一的共享服務(wù)，滿足各類用戶對(duì)自然遙感監(jiān)測(cè)信息產(chǎn)品的多樣化需求。

1.3 監(jiān)測(cè)方法

自然資源遙感監(jiān)測(cè)具有影像處理量大(日均接收200～400景數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量約3 TB)、時(shí)效性高、應(yīng)急性強(qiáng)和監(jiān)測(cè)目標(biāo)多等特點(diǎn)，需要廣泛采用大數(shù)據(jù)、人工智能等現(xiàn)代技術(shù)，創(chuàng)新利用深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)自然資源變化監(jiān)測(cè)和特定目標(biāo)的自動(dòng)信息提取。

1.3.1 面向復(fù)雜場(chǎng)景的自然資源要素變化監(jiān)測(cè)技術(shù)

針對(duì)監(jiān)測(cè)過(guò)程中目標(biāo)特征復(fù)雜多變、尺度多樣化和變化目標(biāo)小等難點(diǎn)，建立面向復(fù)雜場(chǎng)景自然資源要素變化自動(dòng)提取技術(shù)流程。

首先，根據(jù)目標(biāo)多尺度特性，采用擴(kuò)張卷積核，指數(shù)級(jí)地?cái)U(kuò)大感受野而不丟失分辨率，使模型具有更大的感受野而不會(huì)過(guò)度地對(duì)特征映射進(jìn)行下采樣，不同擴(kuò)張率的擴(kuò)張卷積濾波器如圖2所示。

圖2 不同擴(kuò)張率的擴(kuò)張卷積濾波器

此外，引入條件隨機(jī)場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)圖像信息與像素級(jí)別類別標(biāo)簽多類別推理輸出的結(jié)合。具體描述如下：

設(shè)X，Y是隨機(jī)變量，P(Y|X)是在給定X的條件下Y的條件概率分布。若隨機(jī)變量Y構(gòu)成一個(gè)由無(wú)向圖G=(V，E) 表示的馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)，即：

P(Yv|X，Yw，w≠v)=P(Yv|X，Yw，w～v)，

(1)

對(duì)任意結(jié)點(diǎn)v成立，則稱條件概率分布P(Y|X)為條件隨機(jī)場(chǎng)。式中，w～v是圖G=(V，E) 中與結(jié)點(diǎn)v有邊連接的所有結(jié)點(diǎn)w；w≠v是結(jié)點(diǎn)v以外的所有結(jié)點(diǎn)；Yv，Yw是結(jié)點(diǎn)v，w對(duì)應(yīng)的隨機(jī)變量。

設(shè)P(Y|X)為線性鏈條件隨機(jī)場(chǎng)，則在隨機(jī)變量X取值為x的條件下，隨機(jī)變量Y取值為y的條件概率具有如下形式：

(2)

式中，Z(x)是規(guī)范化因子，

(3)

式中，tk是定義在邊上的特征函數(shù)，稱為轉(zhuǎn)移特征，依賴于當(dāng)前和前一個(gè)位置；sl是定義在結(jié)點(diǎn)上的特征函數(shù)，稱為狀態(tài)特征，依賴于當(dāng)前位置；λk，μl是tk，Sl對(duì)應(yīng)的權(quán)值；特征函數(shù)tk，Sl取值為1或0，當(dāng)滿足特征條件時(shí)取值為1，否則為0。

1.3.2 特定目標(biāo)智能發(fā)現(xiàn)技術(shù)

自然資源特定目標(biāo)監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)通常面向大范圍目標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)提取，但實(shí)際生產(chǎn)中目標(biāo)樣本數(shù)量覆蓋相對(duì)較少，如何在大范圍海量數(shù)據(jù)下實(shí)現(xiàn)高精度、高效率的特定目標(biāo)自動(dòng)提取生產(chǎn)成為重要挑戰(zhàn)，強(qiáng)泛化高效性模型構(gòu)建和大范圍樣本工程化訓(xùn)練是實(shí)現(xiàn)大范圍高頻特定目標(biāo)自動(dòng)提取的關(guān)鍵。

強(qiáng)泛化高效性模型主干網(wǎng)絡(luò)的選取綜合考慮實(shí)時(shí)性及性能，采用DeepLabV3+模型，以修改后的ResNet-34為主干網(wǎng)絡(luò)。將原始ResNet-34主干網(wǎng)絡(luò)7×7卷積模板改為2層3×3卷積模板，在節(jié)省參數(shù)的同時(shí)獲得了相同感受野以及更多網(wǎng)絡(luò)非線性能力。將修改后的主干網(wǎng)絡(luò)在IMAGENET數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后采用預(yù)訓(xùn)練參數(shù)對(duì)DeepLabV3+模型主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化，相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)示意如圖3所示。

圖3 深度學(xué)習(xí)算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意

低層次特征引入模塊主要起到2個(gè)作用：增大感受野和增強(qiáng)非線性。低層次特征引入模塊的結(jié)構(gòu)采用金字塔池化結(jié)構(gòu)，包括4條并行通路。其中，前3條通路首先采用自適應(yīng)池化，將特征圖降采樣，接著經(jīng)過(guò)2個(gè)卷積層，最后采用雙線性內(nèi)插法將特征圖上采樣，得到與輸入尺寸相同的特征圖。第4條通路由空洞卷積實(shí)現(xiàn)，輸入輸出尺寸不變。此外，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中除了采用常規(guī)損失函數(shù)以外，還構(gòu)造另一個(gè)輔助損失，并引入一個(gè)權(quán)重參數(shù)來(lái)控制輔助損失的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)模型優(yōu)化學(xué)習(xí)，將更多空間信息嵌入到高層特征中。輔助損失通路結(jié)構(gòu)示意如圖4所示。

圖4 輔助損失通路結(jié)構(gòu)示意

2 進(jìn)展與成效

自然資源部先后在衛(wèi)星資源整合、影像數(shù)據(jù)處理、監(jiān)測(cè)信息提取和成果應(yīng)用服務(wù)等方面開(kāi)展相關(guān)優(yōu)化整合工作，促進(jìn)了自然資源遙感監(jiān)測(cè)能力的全面提升，有效保障了自然資源遙感監(jiān)測(cè)所需的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)需求，實(shí)現(xiàn)了有效影像數(shù)據(jù)當(dāng)天接收、當(dāng)天處理、當(dāng)天信息提取和質(zhì)檢，首次實(shí)現(xiàn)了全國(guó)2 m級(jí)影像自然資源季度性遙感監(jiān)測(cè)，具體包括：

① 創(chuàng)新了自然資源遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用模式，形成全覆蓋、全天候、全要素、全方位的遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品體系和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，實(shí)現(xiàn)了從周期性監(jiān)測(cè)到“季度-月度-即時(shí)”動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

② 通過(guò)衛(wèi)星資源整合和需求統(tǒng)籌，衛(wèi)星數(shù)據(jù)有效獲取能力得到了大幅提升，基本實(shí)現(xiàn)2 m級(jí)衛(wèi)星數(shù)據(jù)全國(guó)季度覆蓋。通過(guò)成像需求、任務(wù)規(guī)劃和拍攝計(jì)劃3個(gè)層面對(duì)類似衛(wèi)星資源進(jìn)行統(tǒng)籌整合，顯著提升衛(wèi)星影像獲取能力。如，通過(guò)目前對(duì)10顆2 m級(jí)衛(wèi)星的統(tǒng)籌，全國(guó)季度有效覆蓋比例達(dá)到90%以上。

③ 創(chuàng)建了基于深度學(xué)習(xí)的自然資源要素智能解譯業(yè)務(wù)化應(yīng)用技術(shù)流程，突破了面向復(fù)雜場(chǎng)景的自然資源要素變化監(jiān)測(cè)和特定目標(biāo)智能發(fā)現(xiàn)技術(shù)，有效保證了變化圖斑自動(dòng)提取精度。推進(jìn)人工智能信息提取技術(shù)應(yīng)用，研發(fā)了一套面向廣泛自然資源監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)的“影像-標(biāo)注-特征”深度學(xué)習(xí)樣本庫(kù)以及復(fù)雜場(chǎng)景下自然資源要素特定目標(biāo)和變化信息自動(dòng)提取深度學(xué)習(xí)模型；采取多波段影像自適應(yīng)綜合智能處理、區(qū)域約束下深度學(xué)習(xí)模型及正交多邊形重建等算法，實(shí)現(xiàn)了地表覆蓋多要素月度、季度和年度等周期成果的可視化整合輸出。目前實(shí)現(xiàn)2 m級(jí)影像變化信息每月自動(dòng)提取處理面積3 000 000 km2以上，高爾夫球場(chǎng)、光伏用地、大棚及機(jī)場(chǎng)等提取正確率80%以上。自然資源要素信息深度學(xué)習(xí)提取效果如圖5所示。

圖5 自然資源要素信息深度學(xué)習(xí)提取效果

④ 創(chuàng)新發(fā)展了生產(chǎn)線智能流轉(zhuǎn)與可插拔式模塊調(diào)度控制技術(shù)，研發(fā)了自然資源衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了影像自動(dòng)優(yōu)選、監(jiān)測(cè)底圖數(shù)據(jù)增量式更新、監(jiān)測(cè)任務(wù)自動(dòng)流轉(zhuǎn)、要素變化自動(dòng)提取、人機(jī)協(xié)同編輯、數(shù)據(jù)模板化統(tǒng)計(jì)分析、信息自動(dòng)入庫(kù)、標(biāo)準(zhǔn)信息產(chǎn)品及監(jiān)測(cè)日?qǐng)?bào)、月報(bào)、季報(bào)自動(dòng)生成；支持多節(jié)點(diǎn)并行運(yùn)算及多終端自動(dòng)調(diào)度，支持每日150 000 km2以上自然資源遙感監(jiān)測(cè)作業(yè)生產(chǎn)；實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)全流程監(jiān)控和成果自動(dòng)化流轉(zhuǎn)，提高了整個(gè)監(jiān)測(cè)工作的自動(dòng)化水平。

⑤ 創(chuàng)新發(fā)展了基于監(jiān)測(cè)成果應(yīng)用包的多人協(xié)同作業(yè)模式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息產(chǎn)品的高效流程，有效提升遙感監(jiān)測(cè)作業(yè)效率。系統(tǒng)支持從全國(guó)一張圖服務(wù)中按照需求范圍抽取服務(wù)數(shù)據(jù)并加密，支持每季全國(guó)約300 TB的影像處理成約0.5 TB影像底圖服務(wù)，支持20人以上并行訪問(wèn)，全國(guó)范圍高分影像數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)從15 d以上到30 h以內(nèi)。

⑥ 構(gòu)建了長(zhǎng)時(shí)間序列典型自然資源要素?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了全國(guó)自然資源全覆蓋、全要素季度、月度、即時(shí)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品在線應(yīng)用服務(wù)。通過(guò)實(shí)施自然資源遙感監(jiān)測(cè)，有效支撐自然資源管理主體業(yè)務(wù)工作。先后開(kāi)展了內(nèi)蒙古自治區(qū)水平衡遙感監(jiān)測(cè)、安徽揚(yáng)子鱷保護(hù)區(qū)監(jiān)測(cè)、遼寧自然保護(hù)區(qū)監(jiān)測(cè)、京津冀地區(qū)大棚監(jiān)測(cè)、全國(guó)“大棚房”問(wèn)題專項(xiàng)清理整治遙感監(jiān)測(cè)、全國(guó)季度衛(wèi)片執(zhí)法遙感監(jiān)測(cè)、全國(guó)高爾夫球場(chǎng)季度監(jiān)測(cè)和全國(guó)紅樹(shù)林遙感調(diào)查監(jiān)測(cè)等工作，首次實(shí)現(xiàn)2 m級(jí)數(shù)據(jù)全國(guó)自然資源季度性監(jiān)測(cè)，首次取得長(zhǎng)時(shí)間序列全國(guó)紅樹(shù)林、湖泊和冰川監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，為自然資源可持續(xù)利用和監(jiān)管等工作提供了基礎(chǔ)信息。

3 發(fā)展展望

自然資源遙感監(jiān)測(cè)體系的構(gòu)建有利于持續(xù)提升衛(wèi)星遙感對(duì)自然資源監(jiān)測(cè)監(jiān)管的支撐能力和水平，實(shí)現(xiàn)自然資源數(shù)量、質(zhì)量、生態(tài)一體化監(jiān)測(cè)和山、水、林、田、湖、草集成化監(jiān)測(cè)，為自然資源管理提供全天候、全方位和全流程的支撐保障服務(wù)。

自然資源遙感監(jiān)測(cè)主要發(fā)展方向包括：① 監(jiān)測(cè)需求服務(wù)對(duì)象更加多樣化，從服務(wù)自然資源調(diào)查與執(zhí)法監(jiān)管到全面服務(wù)自然資源管理；② 監(jiān)測(cè)信息需求更加多元化，從以變化信息為主到特定目標(biāo)、典型地類和地類變化等多元信息，實(shí)現(xiàn)從單一要素到多要素/全要素監(jiān)測(cè)；③ 監(jiān)測(cè)周期需要多頻化，從年度為主到季度、月度和即時(shí)等多頻次監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)從周期性變化監(jiān)測(cè)到長(zhǎng)時(shí)間序列監(jiān)測(cè)。

監(jiān)測(cè)模式上將實(shí)現(xiàn)常態(tài)化監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)當(dāng)天數(shù)據(jù)、當(dāng)日信息提取，用好每一景數(shù)據(jù)，挖掘每一個(gè)像素的價(jià)值。根據(jù)專項(xiàng)整治和生態(tài)修復(fù)等工作實(shí)施專項(xiàng)監(jiān)測(cè)。同時(shí)，對(duì)重點(diǎn)關(guān)注目標(biāo)建立遙感監(jiān)測(cè)本底數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)展持續(xù)跟蹤監(jiān)測(cè)。通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間序列監(jiān)測(cè)揭示自然資源管理狀況和演變機(jī)制分析。

監(jiān)測(cè)方法上將實(shí)現(xiàn)天空地一體化，即發(fā)揮中低分辨率時(shí)間優(yōu)勢(shì)、高空間分辨率精細(xì)識(shí)別優(yōu)勢(shì)和高光譜定量反演優(yōu)勢(shì)。技術(shù)手段上將要求實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類和人機(jī)交互模式有效銜接，即針對(duì)地廣人稀、變化圖斑量少和面積很小的變化圖斑采用自動(dòng)分類為主；針對(duì)變化劇烈的重點(diǎn)城市和重點(diǎn)區(qū)域，以人機(jī)交互方式開(kāi)展變化圖斑去偽及明顯、較大變化圖斑補(bǔ)漏等編輯工作；針對(duì)全國(guó)分布量少的單一監(jiān)測(cè)目標(biāo)，如高爾夫球場(chǎng)、湖泊等特征明顯、識(shí)別度高目標(biāo)，以計(jì)算機(jī)自動(dòng)提取實(shí)現(xiàn)掃描發(fā)現(xiàn)，以人機(jī)交互方式進(jìn)行核實(shí)編輯。

4 結(jié)束語(yǔ)

遙感衛(wèi)星的快速發(fā)展為自然資源遙感監(jiān)測(cè)提供了重要保障，人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等高新技術(shù)的廣泛應(yīng)用促進(jìn)了自然資源遙感監(jiān)測(cè)能力的躍升，為實(shí)現(xiàn)全國(guó)季度性全覆蓋監(jiān)測(cè)、重點(diǎn)區(qū)域月度監(jiān)測(cè)和重點(diǎn)目標(biāo)的即時(shí)應(yīng)急監(jiān)測(cè)奠定了重要基礎(chǔ)。

未來(lái)，自然資源遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)體系建設(shè)將重點(diǎn)圍繞全面提高遙感影像集群化處理、自動(dòng)智能遙感信息提取、變化圖斑協(xié)同編輯核查及全流程質(zhì)量控制等能力水平，構(gòu)建與工程業(yè)務(wù)化運(yùn)行相匹配的應(yīng)用系統(tǒng)，持續(xù)提升衛(wèi)星遙感對(duì)自然資源監(jiān)測(cè)監(jiān)管的支撐能力和水平，不斷健全完善自然資源衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)監(jiān)管體系。實(shí)現(xiàn)自然資源數(shù)量、質(zhì)量、生態(tài)一體化監(jiān)測(cè)和山、水、林、田、湖、草集成化監(jiān)測(cè)，為自然資源管理提供全天候、全方位和全流程的支撐保障服務(wù)。