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聊聊遥感中使用的IT热点技术

(2018-05-18 14:48:04)
标签:

遥感

云遥感

深度学习

分类: 遥感课堂

现代遥感从60年代发展至今,由数据匮乏到现在泛滥,一代又一代的遥感人乐此不疲的研究遥感算法模型和应用遥感。由于在应用遥感中总会遇到种种困难,遥感人很乐意应用主流的IT技术解决一些问题,本文旨在总结传统遥感技术的点点滴滴,分析IT热点技术在遥感中的应用价值,如深度学习、云计算、Web技术等。


卫星图像的“泛滥”


“泛滥”是相对而言,现在动不动就某个时间某个会议上某省发布消息说要发射“XX号卫星”,而且都是发射几颗几十颗组成星座。实际上对于我们遥感界来说是极其利好的消息。

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图:“陕西一号”卫星星座计划公布

卫星星座技术早在5RapidEye2008)升天之时就已经实现,十年过去了,现在的卫星技术更加先进、性能更好,空间分辨率甚至达到0.5米,以及包括上百个波段的高光谱卫星。小卫星技术实现了数量更加可观的卫星星座,如中国的“吉林一号”星座、“珠海一号”星座、“北京二号”星座、“高景一号”星座,以及数量吓人的Planet星座(美国)。

现在太空中的对地观测卫星数量之“泛滥”,让我们可以更低成本、更快的获取质量更好的影像数据。这为遥感由“奢侈品”变成我们的“日常品”提供了一个先决条件。

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图:卫星图像之“泛滥”

卫星图像的处理效率


以前我们处理一两景影像,数据量也就是几百M或者几个G,不会觉得慢。当有几十景甚至上百景摆在你眼前的时候,你会大呼“能不能快点”。遥感软件的处理效率除了改进算法之外,更多的途径是利用迅速发展的IT技术。

最先使用的就是CPU的多线程计算性能,如下例子所示,使用多线程在图像融合和InSAR处理中效率提高很明显。

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图:多线程计算

更高级点的就是使用GPU计算,目前大部分的PC机都具备的GPU计算功能,但是遥感软件的步伐较慢,可能考虑软件底层更新成本问题,目前在一些非常耗时的计算中会使用GPU计算,如InSAR处理中,如下面例子中所示,使用GPU计算后InSAR处理性能提高很明显。

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图:GPU计算

最后是成本比较高的方式:并行计算+集群高性能计算,但是带来的效率提高非常明显,如下面的例子所示,只是8个任务并行处理,使用4个计算节点,带来1.8/景的处理效率(解压、正射、计算植被指数)。

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图:并行计算+集群高性能计算

遥感分类与深度学习


遥感图像的重要作用是从图像上获取信息,而不仅仅是作为一个底图。为了能自动、高精度的从遥感图像上获取,遥感学者们想尽各种方法,从最开始的非监督和传统监督分类等基于像素的分类方法,到后来的面向对象分类方法。每一种新方法的应用,或多或少带来分类精度的提高。但是我们也看到,或许遥感图像本身的复杂性,当前遥感科学里面研制的分类算法很难有一个飞跃的提高。业内有些人想到了IT里面的技术。

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图:遥感分类的历程

2016年阿尔法狗(AlphaGo)战胜人类,让世人广泛认知AI2016Orbital Insight公司获得千万美元的融资,让遥感界乃至地理空间领域引起了不小的轰动,让人重新认识了遥感的价值,机器深度学习、云计算技术在遥感领域开始兴起。

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图:Orbital Insight公司的业务

人工智能AI、机器学习、深度学习是近两年遥感领域的热门名词。要细究起来,这三个概念其实是包含关系,深度学习是机器学习的一种实现技术。

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图:人工智能AI、机器学习、深度学习的关系

深度学习概念其实始于上个世纪,只是那个时候众多条件不成熟,如计算资源不足、算法不够成熟、没有形成大数据等因素。在2006年时候,Hinton及其学生在《科学》上发表一篇文章,开启深度学习应用浪潮。

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图:深度学习的应用

在遥感界,已经有很多软件厂商正在试验和验证,在全要素分类的试验中,如下例子中将深度学习和一般SAM波谱角分类进行对比,精度有较大的提高。

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图:深度学习应用于全要素分类

深度学习在目标识别方面有着很高的精度,类似于传统的图像识别,如人脸识别。在一大堆目标“小图像”和背景“小图像”的支持下,从图像上识别类似的目标信息。

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图:深度学习在目标识别上的应用

Web在遥感中的应用

聊完了图像处理的效率、遥感分类的精度问题后,其实还有一个很重要的问题没说,就是遥感专业性和用户之间的距离问题。当然了,如果用户具备了遥感背景,这就不存在距离了,如果用户具备充足的资金,可以从专业人士那里得到专门、专业的服务,这个距离也不是问题。

那么什么时候存在距离感呢,如下例子中,城市规划师想了解城市地表温度分布,作为规划绿地、水景分布的参考。当然,作为遥感人来说,能规划一条专业性很强的技术流程出来,能使用遥感软件得到城市温度信息。可是对于城市规划师来说,就有距离了。

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图:非遥感专业人士和遥感的距离

有没有那么一种方式,我打开网页,鼠标点几下就能在线的得到某个城市的温度信息呢。这就是需要将Web技术应用到遥感中,如下图为基于Web的地表温度反演,用户只需要在Web浏览器中“点鼠标”就能得到专业的遥感信息。

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图:Web中的地表温度反演

Web中的地表温度反演的例子实际就是把专业的地表温度反演模型进行流程化定制,变成服务部署在服务器中,同时数据也部署在服务器上,利用Web客户端开发技术构建一个易用的APP

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图:Web遥感系统结构

Web技术应用到遥感中,在一定程度解决了最终用户与专业遥感之间的距离问题。

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图:Web遥感的应用

总结


昨天,众多遥感人从遥感科学角度研究遥感技术,取得了丰硕成果,为遥感普适化应用提供先决条件;

今天,将主流IT技术应用到遥感中,解决了一些遥感应用瓶颈,助力更为广阔的遥感应用;

明天,遥感将会脱掉“奢侈品”的外衣。

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图:遥感中的新关键字

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