“空间遥感大数据与人工智能信息技术”的主旨演讲

◆“海上院士讲坛·第十期”特邀中国科学院院士、发展中国家科学院院士、国际宇航科学院院士、复旦大学金亚秋教授作题为“空间遥感大数据与人工智能信息技术”的主旨演讲。

12月13日，由中国金融信息中心、中国科学院上海分院联合主办，中科院院士上海浦东活动中心协办，新昌县人民政府全程战略支持的“海上院士讲坛·第十期”在中国金融信息中心举行。本期特邀中国科学院院士、发展中国家科学院院士、国际宇航科学院院士、复旦大学金亚秋教授作题为“空间遥感大数据与人工智能信息技术”的主旨演讲。

以下为会议实录：

主办方致辞

中国金融信息中心总裁助理 张超

中国金融信息中心总裁助理张超在致辞中表示，今天讲坛的关键词是遥感，遥感就是遥远的感知，听起来是专业词汇。但我们对感知却不陌生，每个人与生俱来都有感知的能力，我们的耳朵可以听，眼睛可以看，鼻子可以闻。但是人类并也不满足于这样的一些感知能力，我们希望到更高的地方去看，像鸟一样从天空的视角俯瞰大地，所以我们对自身能力的想象，比如说屏幕上的超级英雄，他们都具有某种程度上的遥感能力，纵身一跃就可以到大气层外遥看我们的地球。既然是超能力，就具备更强大的探测能力。遥感也是这样，它既包括人眼看到的可见光，也包括人眼看不到的更多的电磁波信息。空间技术赋予了我们更多更强的感知能力，能在更高、更远的地方探测地表信息。利用遥感技术为生产生活服务，比如气象预报、减灾防灾、区域规划、对国土资源的探测和管理以及智慧城市等。新华社在国庆阅兵时发表了一篇特别的报道，从卫星上一览长安街上的阅兵队伍，这也是遥感在新闻报道的应用。

今天，越来越成熟的空间技术，加上3S技术，即遥感（RS）和地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS），为人工智能的应用准备了海量的空间数据，加上5G移动通信和万物互联时代的来临，这些数据将为我们带来对未来智能时代的憧憬。金院士带来的是即将到来的未来，所有的空间信息和所有生产生活的可能都被智慧化，我们的地球是一个智慧的地球。

最后，再介绍一下中国金融信息中心，是新华社的直属机构，是新华社和上海市人民政府战略合作的成果。其造型像一颗蓝宝石，与东方明珠交相辉映，因此被誉为“东方蓝宝石”。上海“五个中心”建设的背后，需要一个思想中心、信息中心、知识中心来做支撑，因此我们打造了“陆家嘴讲坛”这样一个集名家大家智慧的系列讲坛平台，旨在促进思想激荡，经验分享。其中包括陆家嘴科创沙龙、陆家嘴资本夜话、海上女性讲坛、浦江养老金融夜话、国资大讲坛和今晚的海上院士讲坛等。

主旨演讲

中国科学院院士 金亚秋

金亚秋院士从“什么是遥感、人工智能技术提供遥感大数据的信息感知的新途径”等方面，作了“空间遥感大数据与人工智能信息技术”的主题演讲。

地球上空每天飞行着上千个卫星，各种模式的卫星载荷遥感监测，每时每刻都产生着新的各类数据及其图像。构成了 “空间大数据”。我们的卫星观测、通常说的空间遥感，已经达到很高的分辨率。合成孔径雷达图像空间分辨率可达到分米量级。通过雷达对地球上的大气、地表、海洋、空间等进行目标识别，这个过程就是信息感知。在这之中，我们获得了什么信息，这些信息又能形成什么知识产品？这是在空间观测和空间遥感得到重要应用的主要问题。而人工智能的发展，为信息感知提供了新的途径。今天主要讲讲如何用人工智能的方法来处理空间遥感大数据，从而对目标精细特征进行感知，并形成知识产品。

1、 什么是遥感

遥感就是遥远的感知。从地球遥感来说，可分为早期的光学遥感（即飞机上的航空摄影）、卫星平台上的空间遥感、红外遥感、微波遥感。从主被动来说，可分为被动遥感和主动遥感。被动遥感在气象预报、海洋预报方面发挥着很大作用；主动遥感可以达到分米量级的分辨率，通过发射并接收电磁波，感知、反演、重建目标的物理特征。

要想仔细观测某个地方，需具备比较大的雷达孔径，进而获得较高的分辨率。大孔径有赖于合成技术，七十年代第一个合成孔径雷达运用于海洋卫星，开启了在民用上的应用，九十年代，合成孔径雷达技术蓬勃发展，我们称其为多源多模式合成孔径雷达。至今，它已发展成为一个多源多模式高分辨率全极化合成孔径雷达。多源，即数据有各种目的、各种频率；多模式，即数据采集、测量有不同方式；高分辨率，指雷达可以达到分米量级；全极化，即测量后可以得到电场、磁场不同方向上的反应。

上世纪九十年代时，中国在这方面基本上是空白的。九十年代后，国内空间遥感事业随着国家的发展而迅速发展。2000年后，中国已经不单是做调研了，而是开始有了实质性的进展，尤其是地球遥感中的风云气象卫星及海洋卫星被广泛应用。举个例子，地球同步卫星“风云四号”围绕地球与太阳同步旋转，只要保持一定的倾斜角，就可始终观测到地球上某一个固定区域。而现在我们的环境卫星及一些其他卫星，都有合成孔径雷达技术。最近发射的环境卫星，也达到了分米量级，达到了全极化。

许多人关心国家在这方面的技术到底处于什么水平？应该说，我们已经从“追赶”、“跟跑”到了“平跑”阶段，达到了第一集团的水平。我们当然还没有领先，但最近十多年已经取得了非常明显的进展，正在不断形成全面的技术。从世界范围来看，德国做得很好，加拿大在卫星的商用方面做得很好，美国较为保密，日本则有比较成熟的数据发布。这些都是值得学习的方面。

2、 人工智能技术提供信息感知的新途径

通过全天时、全天候、高分辨率、多维度获取数据成像，我们对天、空、地、海上的目标进行识别，得到信息感知和特征的反演、重构。需强调的是，这里讨论的是微波、毫米波等电磁波，而不是光学的照片——它是个非视觉的过程，不是通过人眼去“看”能明了的，必须经过科学研究和分析来获取。

如何识别雷达转化的数据图像？一个研究方式是做模型，例如，通过各种物理参数对复杂的地表进行计算和成像，这也叫做正向的模拟。可是即便所成的像和光学照片有一定相似性，除非是依靠有经验的人，普通百姓依然无法靠肉眼识别信息。

而人工智能技术提供了信息感知的新途径。以人脸识别为例，机器可以从众多人脸中快速识别所需的人脸，在雷达图像中，我们同样希望可以通过大数据感知所需识别的内容。目前，人工智能已助力于雷达图像识别中，在智慧城市、灾害监测评估、侦察定位跟踪等方面都有广泛的应用。

人工智能实际上是模拟人脑、人眼视网膜，通过对局部或整体的数据分析，建立感知机制。通过深度学习、大量的数据输入，人工智能产生特征性的矢量分布，进而获取了感知信息的能力。我们非常热切的希望，通过计算神经学、计算机人工神经网络的建立，发展出处理多源多模式高分辨率全极化遥感的新方式。

比如，通过训练工具及神经网络的计算，人们可以判断舰船及舰船的类型；再如合成孔径雷达技术，通过神经网络，可将单极化图像转变为彩色图像，便于识别分析；此外，雷达图像和照片之间的互验，即光学和微波之间的互验，也可以用神经网络进行处理，以便视觉判断。

民用广泛的需求促进了雷达技术的发展，雷达技术在民用方面也有很大的应用。比如说台风路径监测。因为台风眼是一个非常强的热力场的动力过程，通过光学红外看不到里面，云雨把红外线挡住了，照相更不可能。但是微波可以透过云雨，微波可以透过台风眼看到里面的物理参数。所以我们通过微波雷达观测，雷达遥感建立台风内部的特征，并选取一定的特征性参数作为训练台风路径的人工智能技术。特别是局部地区的气象预报实际上很难，主要是观测网太少，卫星观测也不太可能对一个小时之内发生的天气现象进行观测，但人工智能所形成的模型可以做到这一点。将来人工智能对于一些灾害性的天气必定会发挥非常重要的作用。

雷达技术还可以应用对植被、农作物的估产。我们可以通过农作物的各种参数，比如温度、土壤湿度、季节降水、高度等，以及它最后的产量建立起一个训练网络，从而实现对农作物的估产。

还有城市变化、灾害评估的分类识别。1984年的上海与2014年的上海，城市发生了什么变化？看起来密密麻麻的东西多了、城市建设多了，但其它的科学评估不能单凭眼睛看，我们必须建立起一个目标多时相变化的评估方法，也是人工智能的方法，这在城市的环境监测、城市的发展变化、变化的识别以及发生灾害的评估方面都可以产生很大的作用。

归根到底，人的眼睛看不到许多雷达图象，我们希望有一个电子的眼睛，称之为微波视觉。如果人眼、人脑或者我们所控制的计算机有一个微波视觉，将雷达图象变成我们想知道的物理特征，并进行分类识别。这实际上从一维的数据、二维的图象变成了多维的信息，实际上也是国家能力的一个体现。

为此，我们提出物理智能，也就是智能技术要加强在交叉学科当中的物理学规律下进行，提出了“微波视觉”的概念。现在各行各业实际上都是围绕如何发展人工智能技术，从而达到相应的目标，这就需要进行各方面的工作。一方面，我们正在编写一套关于空间微波遥感的研究和应用的丛书，还组织了一些国际研讨会、专刊，希望能够推动人工智能在大数据、信息感知方面取得新的进展，从而在特定的目标、特定的任务当中发挥作用。

实际上，我们从电磁物理学，加上人工智能AI形成了微波视觉，其中包括了电磁波的仿真反演的研究，包括类脑智能以及物理世界相互作用方面的结合，从而产生交叉科学的电磁方面的人工智能技术，这是我们所提出的人工智能技术特别是在空间电磁学、空间遥感科学，或者目标的自动识别技术方面的进展。根据定义不同，我们可以在许多方面得到应用，比如地球科学当中的一些参数的反演，包括全球变化的研究、目标识别方面的ATR技术。同样还可以在电子对抗技术、空间导航技术等方面得到应用。

总体来说，卫星技术和其它相关技术提供了大量的数据，但大量的数据和信息的感知不能划等号，特别是多维度、精细的信息感知。我们可以再发展人工智能新的模型、新的算法，并在契合空间遥感的物理学需求的情况下，产生一个交叉的新科学。长期以来，理论、实验和计算构成了科学的三大支柱，现在增加了一个新的支柱，就是智能的支柱。理论，是科学的基本理论；实验，是科学理论的一个实现和佐证；计算，是由于计算机的发展；智能，是由于科学技术的发展。这些科技的应用将带动许多相关学科和相关产业的发展，比如我们正在进行的用来目标识别的人工智能芯片，一方面带动了许多原先没有的产业的新发展，同样，也会促进许多基础研究。基础研究将进入一个新的领域。