202年自然资源监测平台

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1、自然资源监测平台自然资源监测平台，是在时空大数据架构下，通过全天候立体化监测网、建设 资源监测大数据仓库及大数据计算中心， 开发资源监测大数据服务平台，在云 化环 境下构建资源监测从“采集 一存储一加工一服务”的全流程地理空间大数 据技术体 系。1 空天地海一体化数据获取天地一体化网络(Space-Ground Integrated Network SGIN)是综合利用新型信 息 网络技术，以使命为导向，以任务为驱动，以信息流为载体，充分发挥空、天、地信 息技术的各自优势，通过空、天、地、海等多维信息的有效获取、协同、传输和汇聚， 以及资源的统筹处理、任务的分发、动作的组织和管理，实现时空复杂

2、网络的一体化 综合处理和最大有效利用，为各类不同用户提供实时、可靠、按需服务的泛在、机动、高效、智能、协作的信息基础设施和决策支持系统。无论是活查自然资源的类型、面积、空间分布、空间布局，还是查活其基本 特 性和质量状况，亦或是自然资源的保护和修复，在原始资料准备阶段需依托以 下几 种类型数据：航空航天遥感数据、基础地理信息数据、地理国情普查及监测数据、 各类地面传感器数据、各类专题统计分析数据、多源地理空间数据等。航空航天遥感数据，即通过航空、航天遥感获得的数据，是自然资源调查监 测 的主要数据源；按搭载在遥感平台的传感器可以分为可见光 -近红外、热红外、微 波、LiDAR等；按照空间分辨率

3、或极化方向，通过传感器乂可获得不同类型的遥感 数据；可见光-近红外、热红外、微波数据可实现对自然资源的几何特征 探测和机理 特征反演，LiDAR数据是记录自然资源的几何特征的另一有效手段。基础地理信息数据，以4D产品为代表，是应用范围最广泛、共享需求最大的地 理空间数据；基础地理信息数据为自然资源调查与监测提供了有效的地理数据框架和 本底数据。地理国情普查及监测数据，依托第一次全国地理国情普查，形成了地理国情普查 成果，是地理国情监测的本底数据，涵盖了自然和人文地理国情要素； 基础 性地理 国情监测实现了地理国情普查成果的年度更新，专题性地理国情监测和地理国情监测 分析获得了重点监测内容的持续

4、性监测成果；地理国情普查及监测数据依据“所见即所得”的生产原则，真实记录了自然资源变化的基本过程。各类地面传感器数据，以地面传感器为数据采集的工具，可实现数据的常年 获取， 如基丁 CORS 的大地测量数据、空气污染监测数据、水文数据等，该类 型数据的获 取频率高、数据结构简单且价值密度低、数据量大；各类地面传感器 数据为自然资源 调查监测提供了真实的点位监测数据。各类专题统计分析与调查数据，根据特定目的或工作职责，由特定部门或机 构， 开展调查、统计与分析形成的数据资料，如经济普查、土壤污染调查、统计年鉴等资 料；这些数据为自然资源调查监测提供了较为全面的专项监测结果。众源地理空间数据，依托

5、互联网或物联网而得到的地理空间数据， 该类型数 据 在当前自然资源调查监测中应用较少， 但极具潜力，依托该类型数据进行行为 信息 挖掘，可以发现短时期内剧烈变化的自然资源信息或其他规律性特征。自然资源监测平台，即借助天地一体化网络获取航空航天遥感数据、基础地 理信 息数据、地理国情普查及监测数据、各类地面传感器数据、各类专题统计分 析数据、 多源地理空间数据等各种类型数据，为其提供数据基础。2 资源监测大数据服务平台研发面向社会公众、政府部门、行业用户，按照不同的管理层级，通过统一认证和权 限分配，提供门户网站服务、平台服务、应用服务。门户网站服务是基丁大 数据可视 化技术，为用户提供直观、便

6、捷、高性能、可交互的自然资源信息服务。 平台服务是 以服务接口的形式提供自然资源调查监测大数据计算中心所涵盖的 技术能力，如数据 处理服务、影像解译服务、数据分析服务、应用服务管理等。应用服务是面向具体的 应用（如生态保护与修复、国土空间开发监测）按照一定 的业务逻辑而提供的解决方 案级服务。3 空天地海一体化数据处理自然资源调查监测的数据来源极其广泛， 数据的类型和格式多种多样，容易 受 到噪声数据、数据值缺失与数据冲突等影响，开展数据活洗、数据归约、数据 转换等 数据处理工作，有利丁提高自然资源监测数据源的质量。对丁从不同获取手段得到的数据源如航摄、倾斜、激光点云等数据，首先通过不 同的数

7、据处理软件加以处理，并利用时空信息数据库管理系统进行入库、 管 理。针 对高分辨率影像，通过研究遥感影像去噪、特征提取、自动分类算法实现影像信息快速提取。3.1 遥感影像去噪、特征提取方法研究受成像技术的影响，传感器在获得更高分辨率的数据时将更容易引入噪声， 影像 质量的劣化不利丁后续解译；空间、光谱分辨率的不匹配导致“同物异谱” 和“异物 同谱”现象发生，单独的光谱信息无法满足精确解译的需求：分辨率的 提高带来数据 量和数据维度的增长，大数据、高维度对传统影像解译算法提出了 更高的要求。针对 遥感数据在上述数据获取、特征提取和特征解译三个阶段存在 的问题，拟结合（空间、 光谱）分辨率遥感数据

8、的自身特点，以多维度分析为主线， 建立一个完整的张量遥感 影像处理框架，分别实现张量影像降噪、张量特征提取、 张量分类和变化检测，提升 信息处理分析能力。3.2 遥感影像白动化分类算法研究高空间分辨率的遥感影像伴随着丰富的光谱和纹理信息， 同类地物内的光谱 差异增大，类问的光谱差异减少，同物异谱及同谱异物的现象也变得更加严重， 导致 目前的分类方法正确率不高。因此，基丁高分辨率影像的分类具有一定的研 究价值。针对目前高分辨率影像分类中存在的问题， 本项目拟研究一种结合主动学习 和 词袋模型的高分二号遥感影像分类方法。首先以多尺度分割算法得到多尺度的 影像分 割对象作为基元；其次，考虑同一影像分

9、割对象中视觉特征的相似性，基 丁词袋模型 来组织影像对象中的局部特征，以生成具有一定表达能力的视觉单 词，建立影像分割 对象的高层次语义表达， 以提高影像分割对象视觉特征的表达 能力;最后，充分考虑 位丁分类边界的不确定性样本分布，迭代选择最优和最优 价值的样本用丁训练支持向 量机，用丁分类遥感影像。3.3 时空信息数据库管理系统面向众源、异构、动态性资源监测数据源的共建共享与集成应用，基丁互联网和 大数据存储等技术开发时空信息数据库管理系统，实现资源监测数据源的分 布式存储 一体化管理、统一的数据存取访问接口等，为资源监测在领导决策、 部门管理和社会 化应用方面提供数据资源保障。时空信息数据

10、库管理系统是针对平台现有数据基础和数据管理现状建设， 依 据“汇聚-存储-处理”为建设思路辅助专业 GIS 或数据生产软件对时空信息数据 库 进行管理。汇聚了电子地图、影像数据、空间三维模型、 360 全景等数据，以 “时空”的形式存储、以“建模”的模式管理、以“透视”的方式展示。时空信息数据库管理系统的建设满足丁数据保密环境（局域网） 、数据分享 环境（政务信息网）、数据发布环境（互联网）三个不同数据保密要求下的数据管理 需求，实现数据汇聚、处理、更新、分析、入库、发布、权限管理等功能与一体，对 欠量数据、影像数据、智能感知数据、三维数据的有效管理和组织，为自然资源监测 大数据服务平台建设提

11、供稳定、灵活的大数据组织、管理支撑服务。 4 自然资源监 测应用自然资源监测是机构改革后测绘地理信息领域供给侧结构性改革的关键突 破 口。自然资源调查监测的开展推动测绘地理信息工作从静态测绘向自然资源动 态分 析、从被动提供向主动服务转变，推动测绘地理信息领域更加直接承担国家 重大改 革任务，深度参与国家重大战略实施。服务范围更加广泛，更加有针对性 和个性 化。因此，自然资源监测是以应用需求为出发点，围绕国家和地方社会经 济发展的 重点，在国家重大战略和重大工程、国土空间开发、生态文明制度体系 建设、社会 治理和民生保障方面发挥自然资源监测和统计分析的作用。结合福建省、福州市实际，自然资源监测

12、平台拟对违法用地识别、饮用水源 地风 险源识别、大气污染物、空间环境动态监测、河湖库一体化小流域综合监管、国家公 园森林生态监测、城市内涝智能感知与预警等角度作具体应用研究。4.1 基于国产高分辨率遥感影像的违法用地识别面向自然资源管理部门的违法用地监测需求，基丁高分辨率遥感影像的违法 用 地识别具有周期短、成本低、范围广等优点，能够为管理部门提供精确测量的、 具 有指导性的帮助。基丁国产高分辨率遥感影像的违法用地识别的总体思路是： 使用 多时相的高分辨率遥感影像数据，通过对历史违法图斑数据进行机器学习并 结合其 他智能提取方法自动识别用地信息，将识别出的疑似违法用地图斑与规 划、审批、 历史

13、用地数据进行对比获得违法用地识别结果；并开发两违综合监管 大数据平台， 汇集“两违”疑似图斑，利用多种技术手段对比分析历史与现状变 化，识别“两 违”疑似图斑形成统一的、共享的两违数据库，在此基础上结合数 字城管网格化管 理思路，以市为督导，乡镇（街道、开发区）为主导、村（居）为基础的三级联动管理，通过移动执法巡查应用进行智慧治理，确保能同时在微 信和 广播电视进行宣传，加强舆论引导，提供公众监督举报途径，实现“政府主导、部门 齐抓、社会参与”的综合治理机制，同时应用大数据挖掘技术对易违区 域、易违时间 点、易违人群实施重点监测、评估和防控。“两违”综合监管大数据平台的建设体系为一个数据管理系

14、统、两层管理监 督 应用、三级联动治理模式。一个数据管理系统指“两违”综合数据库管理系统。两层 管理监督应用指面向政府管理监督应用和面向公众监督举报应用。 其中政府 管理监督应用指移动执法巡查应用、大数据“两违”分析应用，公众监督举报应 用包 括公众监督举报微信、公众监督举报电话。三级联合治理模式指市级督导、乡镇（街 道、开发区）主导、村（居）为基础。4.2 基于深度学习的多尺度遥感影像饮用水源地风险源智能识别与环 境监测根据生态环境部的要求，2019 年底前完成县级以上城市饮用水水源地整治， 因 此，有效进行饮用水水源地风险物识别与提取以及水源环境变化监测对饮用水 水源管 理和安全保障具有重

15、要意义。 根据当前水源环境现状，通过研究饮用水水 源风险源 识别和饮用水源地环境风险监测技术，为省市生态环境部门提供及时可 靠的饮水水源 各类风险源的基本信息， 监测水源地环境变化，并对水源进行风险 预警。为了实现该目标系统，首先建立饮用水源基本信息库，以 Landsat 影像为数 据源，建立水源影像库。该影像库由不同历史时期影像组成， 并通过自动水体提 取 以及人工确认的方式得到不同时期饮用水源的位置、面积、范围、水质、周边 土地利 用等基本信息，在此基础上研究基丁 CNN的多源多尺度遥感影像水体提取以及水源 风险源识别，并通过多时相观测技术，对水源地环境变化进行监测与 预警。根据引起饮用水

16、水源风险的污染源类型，将重点研究低密度高层住宅小区、 高密 度底层住宅小区、村落、工业用地、采矿用地、种植大棚、耕地、林地、草 地、裸地、 水体，水产养殖、黑臭水体等风险源。针对这些风险源类型，本研究将风险类型分为 两大类，一类为陆域，另一类为水域。对丁陆域风险源，已有大量的历史标记数据，如地理国情普查成果，该成果 中记录和积累了大量详实准确的地物类别信息， 其类型可以与陆域中的风险源相对 应，可以用丁深度学习所需要的大量训练样本， 但由丁光学遥感影像获取受天 气限制较大，通常情况下，彳艮难获取到同一时相、同一数据源的标记数据，这使 得样本具有复杂多样性以及很难满足深度学习样本的需求量， 从而不利丁提高提 取模型的精度。同时，随着遥感的发展，现有的遥感影像众多，但带标记的影像 较 少，完全依赖丁大量人工标记样本的方法耗时耗力， 因此，研究考虑利用带标 记数据进行知识迁移，辅助标签少乃至无标签影像的土地利用分类及水体提取将 是