其核心思想是遵循大數(shù)據(jù)計(jì)算的思維，將精細(xì)結(jié)構(gòu)“圖”分析與定量演化“譜”計(jì)算進(jìn)行緊密耦合，遍歷式地對(duì)地表每一個(gè)實(shí)體的“形態(tài)—類型—指標(biāo)—功能”綜合要素進(jìn)行提取與判別，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)地表結(jié)構(gòu)(圖)的廣域理解與功能屬性(譜)的深度透視，這就是對(duì)遙感大數(shù)據(jù)“圖-譜”螺旋式認(rèn)知過程的本質(zhì)刻畫。20 世紀(jì)90 年代陳述彭先生提出了地學(xué)信息圖譜的思想，在當(dāng)今對(duì)地觀測(cè)技術(shù)日趨成熟的大數(shù)據(jù)時(shí)代終可得以在方法論上進(jìn)行具體實(shí)踐!

在如今大數(shù)據(jù)時(shí)代，周成虎院士提出了以“發(fā)揮每個(gè)像元作用”、“認(rèn)清每寸國(guó)土功能”的雙重理念來構(gòu)建遙感影像地學(xué)理解工程，其關(guān)鍵是通過構(gòu)建以大數(shù)據(jù)中心為樞紐的平臺(tái)化運(yùn)營(yíng)體系，來打通前后兩端“標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品主動(dòng)生產(chǎn)”與“面向用戶提供精準(zhǔn)信息定制推送”的通道，這將有力推動(dòng)精準(zhǔn)應(yīng)用進(jìn)一步向精準(zhǔn)服務(wù)演進(jìn)，形成一種全新的以需求為驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)服務(wù)新模式，從而改變傳統(tǒng)項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)的被動(dòng)應(yīng)用模式。

遙感影像地學(xué)理解工程的構(gòu)建，充分體現(xiàn)了“全覆蓋-海量、持續(xù)更新-動(dòng)態(tài)、混雜多態(tài)-復(fù)雜、價(jià)值密度提升”的大數(shù)據(jù)4V 特點(diǎn)，實(shí)質(zhì)是一個(gè)“影像高精度處理、空間結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化、時(shí)空流信息融合、社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性拓展”四個(gè)層次的信息傳遞與耦合計(jì)算過程。

然而，由于缺乏系統(tǒng)的對(duì)遙感大數(shù)據(jù)信息挖掘理論與計(jì)算方法技術(shù)的支持，當(dāng)前這四個(gè)層次之間的信息傳遞并不通暢，從“供給側(cè)”大規(guī)模數(shù)據(jù)資源獲取到“需求側(cè)”社會(huì)化信息服務(wù)之間存在著巨大鴻溝，大數(shù)據(jù)平臺(tái)難以將精準(zhǔn)信息及時(shí)推送到用戶終端上，極大限制了遙感服務(wù)在“精準(zhǔn)“和“深度”兩個(gè)方面的有效開展。其中，“精準(zhǔn)”的本質(zhì)是將影像地物“精細(xì)化空間結(jié)構(gòu)圖”和“定量化時(shí)序演化譜”的雙重特征進(jìn)行緊密耦合的信息提煉，這是關(guān)于“遙感圖譜耦合認(rèn)知”的科學(xué)理論問題;而“深度”的實(shí)質(zhì)是在構(gòu)建時(shí)空?qǐng)鼍盎鶞?zhǔn)之上，通過對(duì)混雜多模態(tài)外部知識(shí)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化融合與表示，逐步融入到計(jì)算模型中進(jìn)行指標(biāo)反演與功能推測(cè)，這是關(guān)于“多模態(tài)知識(shí)粒計(jì)算”的科學(xué)方法問題。

近年來，我們研究團(tuán)隊(duì)在陳先生開拓的地學(xué)信息圖譜思想指引下，圍繞當(dāng)今高分遙感面向社會(huì)提供精準(zhǔn)服務(wù)的重大需求，對(duì)上述“認(rèn)知”與“計(jì)算”這兩個(gè)科學(xué)問題開展了系統(tǒng)的探索研究，將智能化機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與圖式化GIS 時(shí)空分析方法、定量化遙感反演模型進(jìn)行了緊密融合，提出了“圖-譜”耦合的遙感認(rèn)知理論，從空間、時(shí)間、屬性三個(gè)維度構(gòu)建了“由譜聚圖—圖譜協(xié)同—認(rèn)圖知譜”的計(jì)算體系，按照“粒化—重組—推測(cè)”的邏輯對(duì)地物的“形態(tài)—類型—指標(biāo)—功能—演化進(jìn)行了逐級(jí)深入地挖掘與分析。

具體研究上，設(shè)計(jì)了多層感知、時(shí)空協(xié)同與多粒度決策上下協(xié)同的認(rèn)知模型，建立了面向精細(xì)土地信息應(yīng)用的高分辨率遙感影像地塊提取與指標(biāo)反演技術(shù)方法體系，重點(diǎn)研究了土地利用地塊智能生成、多源外部知識(shí)遷移學(xué)習(xí)、中分時(shí)序數(shù)據(jù)處理與重建、地塊內(nèi)覆蓋類型判別與指標(biāo)計(jì)算、地塊多模態(tài)信息融合與功能推測(cè)等一系列關(guān)鍵算法;通過西部干旱區(qū)湖泊冰川制圖和東部農(nóng)業(yè)區(qū)種植規(guī)劃制圖的應(yīng)用示范，發(fā)展了多層次迭代的自適應(yīng)計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了“圖-譜”特征逐步融入與外部知識(shí)遷移機(jī)制，有效控制了信息傳遞過程中誤差積累問題，提高了土地因子提取的智能水平以及地物識(shí)別的精準(zhǔn)程度;探索了針對(duì)復(fù)雜目標(biāo)進(jìn)行專題制圖的定制化技術(shù)，構(gòu)建了遙感大數(shù)據(jù)四層結(jié)構(gòu)的信息融合與傳遞模型，實(shí)現(xiàn)了從前端“數(shù)據(jù)制造”向后端“精準(zhǔn)服務(wù)”的暢通流轉(zhuǎn)，初步展現(xiàn)了遙感大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)服務(wù)的C2B 新模式。

總體而言，以上研究的特色與創(chuàng)新之處體現(xiàn)為三個(gè)方面：

①通過遙感、人工智能與計(jì)算數(shù)學(xué)的多學(xué)科交叉，耦合“空間圖”與“時(shí)序譜”雙重特征，開展基于精細(xì)場(chǎng)景的定量模型計(jì)算，驅(qū)動(dòng)GIS 與遙感的深度融合;

②提出了“五土合一”的土地信息智能生成方法，通過視覺感知與多粒度決策的上下協(xié)同，將混雜多態(tài)的地學(xué)知識(shí)逐層向內(nèi)遷移與深度學(xué)習(xí)，促進(jìn)遙感地學(xué)應(yīng)用在廣度與深度兩個(gè)方面并進(jìn);

③面向國(guó)家高分遙感社會(huì)化分享的重大需求，構(gòu)筑時(shí)空基準(zhǔn)，提升價(jià)值密度，發(fā)展遙感大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)服務(wù)新模式。