高分辨率遥感林业应用技术和服务平台.doc

高分辨率遥感林业应用技术与服务平台 一、提名意见: 为满足我国森林资源调查、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林业调查和监测业务发展对高空间、高光谱和高时间分辨率遥感海量数据处理、产品生产和系统服务的重大应用需求，该项目研究攻克了高分辨率遥感林业调查和监测应用的8项关键技术，首次建立了基于高性能计算和云架构的高分林业应用服务平台，形成高分专项标准规范9项，填补了我国高分辨率遥感林业应用的空白，形成了符合我国林情的高分辨率遥感林业调查、监测与评价技术体系，很大程度上解决了高分辨率卫星遥感在林业中应用的技术和平台瓶颈，引领了林业遥感技术发展，研究成果总体达国际先进水平。该项目成果已经在13项全国性和7项地方性林业调查与监测业务中得到广泛应用，该项目实施期间共向50多家林业调查规划设计单位和林业管理部门分发高分数据和产品12万多景，显著提升了林业调查和监测中自主高分辨率遥感数据替代国外数据率，支撑形成了森林资源监测频率由3-5年1次提高到1年1次能力，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，提升了林业调查的科技含量和技术水平，产生了巨大的经济和社会效益。 经审查，该项目符合国家科技进步奖提名要求，且在公示期内无异议。 二、项目简介: 为满足我国森林资源调查、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林业调查和监测业务发展对高空间、高光谱和高时间分辨率遥感海量数据处理、产品生产和系统服务的重大应用需求，该项目研究解决了高分辨率遥感林业调查和监测应用关键技术，形成了满足我国林业监测业务需求的高分辨率遥感林业应用技术体系；研制了高分林业遥感应用服务平台和应用系统，实现了高分林业应用专题产品生产、共享与服务。该项目成果对提升林业调查和监测的智能化和自动化水平具有重要的现实意义。 项目的主要技术创兴内容：（1）针对林业资源区划调查业务需求，创新了森林、湿地和沙化土地高分遥感精细分类方法，提高了林业资源动态监测和精准监管的技术水平。充分发挥高空间、高光谱和高时间分辨率遥感的多源协同观测优势，突破了最佳分析单元的生成、最优分类特征自动化选择及高效稳健机器学习分类模型构建等技术，有效提高了森林、湿地和沙化土地类型分类的精度和自动化程度，提升了林业资源区划调查和监测的效率和精细化水平；（2）针对林业资源变化与灾害监测业务需求，构建了主要林业生态要素遥感估测模型和方法，突破了林业资源定量监测的技术瓶颈。综合利用多源高分遥感数据和地面调查数据，创新了森林蓄积量、沙地稀疏植被覆盖度、林火燃烧强度等专题要素高分遥感定量估测的模型和方法，解决了模型构建及其参数优化的关键技术，提高了模型的稳健性，实现了专题要素的自动化遥感精准估测；（3）针对海量高分遥感数据处理和林业应用服务业务需求，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。结合国家财政修购专项支持，共投入3000多万，构建了基于高性能计算环境和云架构的高分林业遥感应用服务平台。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，服务时效保障率达90%以上。平台具备80个并发用户同时使用的能力，支持GF-1、GF-2、GF-3、GF-4等海量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。 项目成果的主要技术经济指标：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；高分林业遥感应用服务平台具有PB级的数据存储能力，计算节点数达48个，集群计算能力大于5T flops，实现了海量卫星数据的批量化和自动化预处理，日处理和生产能力均达0.2TB，面向全林业行业开放应用，服务时效保障率达90%以上。 项目成果及其应用：授权发明专利3项，获软件著作权16项（其他附件1）；发表研究论文93篇，其中SCI收录17篇，EI收录23篇（其他附件3）；出版专著5部，制定高分专项标准规范9项（其他附件2）。截止2017年，该项目成果已经在13项全国性和7项地方性林业调查与监测业务中得到广泛应用，共向国家林业局大兴安岭林业调查规划设计院等50多家林业调查规划设计单位和管理部门分发高分数据和产品12万多景，按替代国外高分辨率遥感数据开展全国性林业调查和监测，共节约成本约1.2亿元。在森林资源规划设计调查中高分辨率遥感数据替代国外数据率达69%，在林业生态工程和石漠化监测中替