高分辨率遥感林业应用技术与服务平台设计与应用

文|李增元 高志海 张煜星 陈尔学 张旭 覃先林夏朝宗 李晓松 凌成星 李崇贵 李凡

1.中国林业科学研究院资源信息研究所

2.国家林业局调查规划设计院

3.中国科学院空天信息创新研究院

4.可持续发展大数据国家研究中心

5.西安科技大学

一、研究背景

林业在维护生态平衡中起着决定性作用，特别是森林具有巨大的固碳功能，在应对气候变化、维护生态安全中发挥着特殊作用。重大林业生态工程的实施对保护我国的森林资源、改善生态环境发挥了重要的作用。为了科学评价森林可持续经营与林业生态可持续发展状况和水平，急需科学、翔实和连续的监测和评价数据支持。林业监测业务的发展对高空间、高光谱和高时间分辨率遥感数据和处理技术的需求与日剧增，如森林资源二类调查、林业生态工程等监测需要米级或亚米级空间分辨率遥感数据支持[1-2]。由于缺少自主的高分辨率遥感数据，目前林业调查和监测主要依赖国外数据源，这些数据价格昂贵，卫星的数据获取能力也十分有限，很难满足林业调查和监测主体业务的应用需求[3]。服务于林业调查和监测的海量遥感数据处理、专题信息提取和产品生产技术以及高分辨率遥感应用系统的缺乏是制约高分辨率遥感林业业务化应用的主要障碍[4-5]。

本平台依托高分辨率对地观测系统国家重大科技专项（简称高分专项）以及国家其他科技和产业化专项的支持，针对我国森林资源调查、湿地监测、荒漠化监测、林业生态工程监测和森林灾害监测等主要林业调查和监测业务对高分的应用需求，利用多源遥感协同、多尺度遥感建模、机器学习与空间定量分析相结合的方法，研究解决高分辨率遥感林业调查和监测应用关键技术，制定高分辨率遥感林业应用的相关标准规范，形成满足我国林业监测业务需求的高分遥感林业应用技术体系；研制和集成云架构下的海量遥感数据管理、高性能集群遥感数据并行处理和面向服务的林业应用专题产品自动化生产等技术，建设高分林业遥感应用服务平台和应用系统，实现高分林业应用专题产品生产、共享与服务，并开展应用示范和推广。高分辨率林业遥感应用技术体系和应用系统的建立，不但可满足林业调查和监测业务对高分遥感数据和产品的需求，而且对优化林业调查和监测技术流程、提升林业调查和监测的智能化和自动化水平均具有重要的现实意义。

二、平台技术路线

高分林业遥感应用服务平台具备高分及专题数据的海量存储与管理能力，具有完全自动化的并行预处理生产线，以及半自动化的专题应用产品生产线。对内为森林资源调查、湿地资源监测、荒漠化监测、林业生态工程监测、森林灾害监测等应用提供支撑，对外通过高分专网从中国资源卫星应用中心（高分数据中心）和自然资源部国土卫星遥感应用中心获取所需的高分遥感影像数据，通过林业专网和因特网将林业遥感应用产品共享分发至相关林草行业用户。图1 为高分辨率遥感林业应用技术与服务平台技术路线图。

图1 高分辨率遥感林业应用技术与服务平台技术路线图

高分辨率遥感林业应用技术与服务平台包括9 个子系统，分别是通用支撑服务子系统、数据资源管理子系统、计算资源管理子系统、开发域协同管理子系统、应用系统管理子系统、接口与界面管理子系统、高分林业遥感预处理子系统、应用数据库管理子系统、林业高分产品共享与分发子系统等。图2 为高分林业遥感应用服务平台登录界面。

图2 高分林业遥感应用服务平台登录界面

针对国家级、省级、区域或县级对森林资源调查、湿地资源调查与监测、荒漠化监测、林业生态工程监测、森林灾害监测等应用领域的不同需求，平台集成了5 个林草行业应用子系统，分别是：高分森林资源调查应用示范子系统、高分湿地监测应用示范子系统、高分荒漠化监测应用示范子系统、高分林业生态工程监测应用示范子系统、高分森林灾害监测应用示范子系统。图3 为高分森林资源调查应用示范子系统界面。

图3 高分森林资源调查应用示范子系统界面

三、平台设计能力

1.平台硬件条件设计

针对海量高分遥感数据处理和林业应用服务业务需求[6]，创新了云架构下资源协同管理和林业专题产品生产流程定制技术，实现了高分林业遥感应用平台的高效稳定运行和按需服务。

该平台具有PB 级的数据存储能力，计算节点数达 48 个，集群的计算能力大于 5T flops，数据日处理和专题产品日生产能力均达到 0.2TB。平台具备 200 个并发用户同时使用的能力，支持国产高分辨率卫星数据的批量化和自动化辐射校正、几何校正和正射校正处理，实现了高分遥感数据并行处理和远程多客户端的同步操作运行，以及专题产品的网络发布与共享，面向全林业行业开放应用。

2.平台专题产品生产设计

平台提供专题产品生产能力，省级专题产品包括：森林类型分布图、森林资源年度监测报告、森林分布图；区域级专题产品包括：荒漠化程度现状图、湿地类型分布图、湿地植被类型分布图、湿地动态变化分布图、湿地区域洪泛受灾区结果图、火情监测分布图、区域灾害分布图、“一带一路”国内区域湿地分布图、沙地乔木疏林（榆树和樟子松等）空间分布图；县级专题产品包括：县级森林蓄积量分布图、县级森林类型制图、小班地类信息变化更新图、沙化土地类型分布图、植被覆盖度分布图、荒漠化程度现状图、退耕还林工程造林地块分布图、退耕还林工程造林成林分布图、天然林保护工程森林分布图和工程区森林变化分布图、退耕还林工程区森林分布图、退耕还林工程区森林变化分布图、变色立木分布图、森林蓄积量分布图、森林动态变化分布图、稀疏植被叶面积指数分布图、稀疏植被净初级生产力分布图、森林长势分布图、优势树种分布图、典型森林火灾燃烧蔓延监测图和典型森林火灾损失评估图。

平台集成了森林类型分布图、森林资源年度监测报告、荒漠化程度现状图、湿地植被类型分布图等32 种林业应用专题信息产品服务，为包括国家林业和草原局资源司、国家林业和草原局湿地保护管理中心、黑龙江省林业监测规划院、黑龙江省大兴安岭规划设计院等24 家国内相关业务部门提供了产品服务。

平台现已分发高分一号（GF-1）卫星数据69409 景，高分二号（GF-2）数据20257 景，高分三号（GF-3）数据457 景，高分四号（GF-4）数据743 景，高分五号（GF-5）数据21 景，高分六号（GF-6）数据709 景，高分七号（GF-7）数据302 景，共支持18 家单位19 类日常业务。

四、平台创新点与先进性

1.主要创新点

（1）高分林业遥感应用服务平台构建与协同管理技术

创新性地提出并实现了以域为单元的平台资源管理模式，通过平台域逻辑分组、虚拟化应用程序、平台与虚拟化集群交互、存储权限控制等技术，为每个高分林业应用专题提供独立的虚拟环境，包括共享存储空间、虚拟资源、数据资源、计算资源等。改进了高性能、高可靠、高可用的 NAS 统一存储平台，解决了多业务间数据资源和计算资源共享与协同管理的技术瓶颈，满足了海量高分遥感数据处理、管理和服务中对大容量、高 I/O 带宽和高系统扩展性的要求。

（2）高分林业遥感专题产品生产流程定制与按需服务技术

突破多语言自动服务封装、可视化服务编排和算法服务资源组合，特定流程的并行化和虚拟化应用与平台交互等技术，实现了海量高分数据从接收入库、预处理、林业专题产品流程化生产到业务化应用的全过程控制管理。通过协同调度和外部订单响应技术实现了高分林业遥感专题产品定向定制生产和普适化按需服务。

（3）研制了 21 种高分林业专题产品生产线

本平台集成构建了森林资源调查等 5 大专题应用系统，支撑了高分林业专题产品的业务化生产和应用，利用高分遥感林业应用关键技术研究成果，研制了面向不同林业调查和监测业务应用的系列专题产品生产技术流程；开发了服务于高分森林资源调查、湿地资源监测、荒漠化监测、林业生态工程监测和森林灾害监测应用模块 14 个，构建了高分森林资源调查、高分湿地资源监测、高分荒漠化监测评价、高分林业生态工程监测、高分森林灾害监测等 5 个专题应用系统，通过与平台集成形成了 21种专题产品的生产线，实现了高分林业专题应用产品的定制化生产，提高了林业调查和监测的效率，支撑了我国新一代林业调查和监测业务。

2.技术先进性

本平台首次建立了基于云架构的高分林业遥感应用系统，采用基于云构架的资源协同管理和林业专题产品生产流程定制技术，实现了高分遥感数据并行处理和远程多客户端的同步操作运行，以及专题产品的网络发布与共享。通过平台的建设使得森林、湿地和沙化土地高分遥感精细分类精度均达85% 以上，大区域遥感监测精度普遍提高了5% ～10%；森林蓄积量遥感定量估测精度达75% 以上，沙地稀疏植被覆盖度估测精度达 85% 以上；平台面向全林业行业开放应用，服务时效保障率达90% 以上。该项成果获得了2018 年国家科技进步奖二等奖、中国地理信息产业协会（国家测绘地理信息局）“2017 地理信息科技进步奖”一等奖、“2017 中国林业科学研究院重大科技成果奖”（排名第一）。

五、平台应用

随着自主高分卫星的先后发射，该平台形成的关键技术成果和高分林业应用专题产品逐步在林地年度变更调查、森林资源规划设计调查、湿地资源调查、荒漠化和沙化土地监测、林业生态工程监测、森林火灾监测等林业调查和监测业务中得到整体应用，拓展到全国森林资源清查、林地征占用检查、石漠化监测、森林病虫害监测等林业调查与监测业务。截至目前，共向国家林业和草原局华东林业调查规划设计院等 60 多家林业调查规划设计和管理单位分发高分数据 20 多万景，生产和分发高分共性处理产品和林业专题监测产品 25 种（部分结果如图4、5、6、7 所示）。应用成果在全国“三个系统一个多样性”保护、建设与管理工作中产生了巨大辐射作用，为大规模国土绿化、森林质量提升、自然保护区、森林和湿地公园等林业重大规划、设计和评估提供了实时精准的技术和产品支撑。

图4 黑龙江省森林类型分布图

图5 黑龙江凉水林区小班蓄积量遥感估测

图6 浑善达克沙地分类结果

图7 三峡库区森林资源分布图

成果直接应用于森林资源、湿地资源、荒漠化/ 沙化土地、林业生态工程、森林火灾和病虫害等的调查监测工作，促进了自主高分遥感数据在林业资源调查监测、监督管理和资产评估中的广泛应用，提高了行业的遥感技术应用水平，提升了林业调查的科技含量。应用成果为加快推进生态保护和修复，构筑生态安全屏障、筑牢绿水青山的宏观决策和管理提供了科学依据，对支撑“一带一路”倡议、京津冀协同发展、长江经济带、乡村振兴等国家战略实施，促进绿色发展，建设生态文明和美丽中国，应对气候变化等都具有重大意义。