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需求背景

近年来国产卫星遥感技术快速蓬勃发展，卫星遥感监测作为一种快速了解区域自然资源演化的重要手段，已经在土地利用调查、水环境监测、林草湿资源调查、矿产资源开发环境监测等领域发挥了重要作用，但自然资源卫星应用技术体系建设尚不成熟，极大限制了卫星遥感应用综合产品体系的构建以及地方自然资源调查监管体系的现代化。自然资源调查监测依然存在不少卡脖子的技术短板，智能高效的调查监测技术手段亟待集成与转化，依赖人海战术、工作强度大、效率低等问题亟待破解，构建新一代调查监测技术体系势在必行。

需解决的主要技术难题

在遥感数据获取方面：目前自然资源调查监测工作普遍采用常规光学卫星遥感影像，主要存在以下问题：一是常规光学影像处理后一般只包含红绿蓝三个波段信息，光谱信息非常有限，不利于计算机自动地物识别提取；二是对于中国南方特别是西南地区，由于气候湿润、多云多雨，光学遥感难以有效覆盖，部分地区甚至常年获取不到影像，遥感监测实施困难；三是各类遥感卫星有自己的特定轨道和重访周期，卫星遥感难以实现对同一地区的连续观测，不能形成及时有效的监测手段。

在遥感数据处理方面：目前对各类遥感数据的正射产品级处理已基本实现自动化，但在数字正射影像制作中仍然存以下问题：一是由于地形突变引起的影像拉花变形需要人工目视辨别和寻找，然后再通过修改DEM再纠正或者人工修图的方式进行处理；二是对于卫星影像的有云区域无法做到自动检测和抠除，需要人工目视判别并寻找可用的无云影像进行修补。以上两种依靠人工目视辨别查找影像拉花变形和有云区域并进行手工修复的方法非常耗时，同时也可能因为人工原因造成遗漏，工作效率十分低下。

在影像信息提取方面：目前从常规光学遥感影像中自动提取地表覆盖、土地利用等核心要素的分布及变化信息的相关技术已经取得阶段性进展，但仍然存在图斑提取数量过多、准确率偏低和图斑边界勾绘及类型判别主要依靠人机交互等问题，工作耗时费力，一定程度上影响了自然资源违法监管的及时性，“自然资源核心要素的全自动信息提取”仍然是自然资源调查监测的一个主要技术瓶颈问题。

期望实现的主要技术目标

在遥感数据获取方面：一是利用高光谱遥感数据具有光谱多样性、能够形成连续的光谱曲线反映地物特征的特点，探索高光谱遥感数据在计算机自动地物识别提取方面的应用；二是利用雷达遥感能穿透云雨的特点，在多云多雨地区探索利用多时相、高分辨率、多极化、多波段的雷达遥感数据开展土地利用遥感监测；三是利用临近空间浮空器遥感平台能长时期定点观测的特点，探索在同一地区连续获取遥感数据进行准实时监测。

在遥感数据处理方面：一是研究相应的正射影像拉花变形自动检测和处理算法，二是研究遥感影像的云检测和自动抠除修补技术，以实现正射影像上拉花变形和有云区域的快速准确检测和自动修复，并形成可工程化应用的软件，来提高遥感数据处理的效率和自动化水平。

在影像信息提取方面：进一步强化影像信息智能提取技术，一是从底层开发一个遥感智能解译的专用深度学习框架，解决大幅面和高光谱等遥感影像的深度学习问题，充分利用遥感影像的光谱和纹理等信息，通过多种算法和模型的融合，进行地表覆盖、土地利用的类型识别与边界判定；二是建立海量的规范化的遥感样本库，能够顾及时态、区域特征和各种影像特征，利用植被地带垂直分布、作物物候知识、地物时间连续性等先验知识，进行基于知识的质量检核与优化处理，提升分类的精度。

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