綜合利用衛星遙感、地理空間數據、云計算、人工智能及大數據分析等技術(shù),并結合多源異構數據建模技術(shù)、海量數據快速自動(dòng)入庫技術(shù)、基于空間數據引擎技術(shù)有效整合數據資源,實(shí)現全球態(tài)勢感知智能化應用系統。
一、全球海量數據管理
全球二三維態(tài)勢感知智能平臺提供了全面的時(shí)空大數據管理應用解決方案:
· 基礎地理信息數據:包括全球1-14級矢量數據、全球1-19級衛星遙感數據、全球行政區劃數據、全球火情數據、重點(diǎn)地區三維數據、全球專(zhuān)題數據等。
· 時(shí)空大數據管理系統:讓數據“管”起來(lái),讓數據“活”起來(lái),讓數據“用”起來(lái),實(shí)現數據的高效數據服務(wù)發(fā)布、數據提取、相關(guān)數據檢索查詢(xún)、數據統計分析、數據下載、管理和應用。
二、全球海量數據實(shí)時(shí)更新
通過(guò)自研的全球海量數據實(shí)時(shí)更新系統MCP擴展結合大模型,我們構建了“感知-認知-決策”全鏈路智能數據更新范式。通過(guò)自然語(yǔ)言指令(如“更新2024年巴黎奧運會(huì )場(chǎng)館周邊路網(wǎng)”),聯(lián)動(dòng)衛星編程采集、AI變化檢測與人工審核流程,將傳統數周任務(wù)壓縮至小時(shí)級。
三、全球態(tài)勢感知智能系統
· 態(tài)勢顯示、態(tài)勢標繪與推演分析:支持二三維場(chǎng)景的地理環(huán)境顯示和態(tài)勢顯示、態(tài)勢標繪與推演、態(tài)勢監控、綜合查詢(xún)與分析、地圖處理與輸出等多項功能,支持大量、多類(lèi)動(dòng)態(tài)目標的接入、監控、跟蹤和回放能力,提供二、三維一體化的動(dòng)態(tài)目標監控顯示功能,支持數萬(wàn)級動(dòng)態(tài)目標的高性能接入和顯示。
· 突發(fā)事件監測與預警感知:可對突發(fā)事件監測與預警,支持用戶(hù)根據風(fēng)險等級配置不同的響應,進(jìn)行可視化觸發(fā)條件,進(jìn)行動(dòng)作和執行,實(shí)現對復雜事件的快速識別、響應和自動(dòng)化處理。
· 目標自動(dòng)識別感知:目標自動(dòng)識別標注,實(shí)現對不同類(lèi)型、不同大小圖像影像進(jìn)行標注,通過(guò)后端算法和展示的能力,使用識別算法模型對圖像數據進(jìn)行識別處理,自動(dòng)提取和存儲坐標、大小等目標屬性信息,具備多種識別結果查詢(xún)方式等的能力。
· 衛星過(guò)境預測感知:系統能根據用戶(hù)位置計算衛星何時(shí)可見(jiàn),通過(guò)結合國家氣象云圖以及衛星測擺模型的3D軌道預測系統,能夠為預測衛星過(guò)境及覆蓋情況提供科學(xué)的依據。
· 糧食、茶葉等農業(yè)大宗商品態(tài)勢感知:綜合利用多源空間數據、時(shí)序監測模型和地理信息技術(shù),實(shí)現對全球糧食主產(chǎn)區、茶葉主產(chǎn)區的作物長(cháng)勢、災害影響、產(chǎn)量預測等關(guān)鍵環(huán)節進(jìn)行動(dòng)態(tài)評估。利用多光譜數據監測植被指數、葉面積指數、作物分類(lèi),結合時(shí)序數據,提供逐旬長(cháng)勢變化,用于長(cháng)勢趨勢分析;利用微波遙感和氣象衛星穿透云層監測土壤濕度、洪澇范圍,評估干旱/洪澇對作物的脅迫,計算地表溫度監測熱害;遙感監測的作物長(cháng)勢可用于計算作物產(chǎn)量,結合災害監測成果評估災害影響,最后利用GIS空間網(wǎng)絡(luò )分析,進(jìn)行供應鏈物流分析。通過(guò)遙感和GIS的時(shí)空動(dòng)態(tài)分析,可為大宗農產(chǎn)品交易、保險定價(jià)和政策制定提供客觀(guān)量化依據。
· 污染追蹤態(tài)勢感知:整合多尺度遙感數據、跨領(lǐng)域模型和實(shí)時(shí)監測網(wǎng)絡(luò ),實(shí)現對污染物的產(chǎn)生、傳輸、沉降及影響的全球化、動(dòng)態(tài)化監測與預警。全球態(tài)勢感知視角下的污染追蹤通過(guò)多源衛星遙感、地面傳感器網(wǎng)絡(luò )與AI模型的協(xié)同,實(shí)現從局部污染事件到全球環(huán)境變化的動(dòng)態(tài)監控,重點(diǎn)解決跨境污染傳輸(如沙塵暴、溫室氣體擴散)和氣候政策聯(lián)動(dòng)(如碳關(guān)稅評估)等核心問(wèn)題,為國際環(huán)境治理提供數據驅動(dòng)的決策依據。
· 火情態(tài)勢感知:通過(guò)“熱異常檢測-火勢模擬-損失評估-決策支持”全鏈條分析,支撐火情態(tài)勢感知從被動(dòng)響應轉向主動(dòng)預警?;鹎楸O測依托多源衛星實(shí)時(shí)熱異常檢測與煙霧追蹤,結合氣象數據(風(fēng)速、干旱指數)和地形模型預測火勢蔓延路徑,通過(guò)GIS空間分析評估對居民區、生態(tài)敏感區的威脅,并利用AI模型優(yōu)化風(fēng)險評估與資源調度,形成從早期預警到災后評估的全鏈條響應體系。
· 生態(tài)態(tài)勢感知:依托多源衛星遙感和GIS空間建模,實(shí)現對生態(tài)系統服務(wù)(碳匯、水源涵養、生物多樣性)的量化監測與動(dòng)態(tài)評估。通過(guò)耦合遙感驅動(dòng)的NPP模型、生物量模型、GEP核算框架和山水工程成效指數,構建"碳匯潛力-生態(tài)價(jià)值-修復效果"三位一體的全球生態(tài)賬本。
· 國防軍事態(tài)勢感知:可通過(guò)天基偵察、地理空間情報(GEOINT)和智能分析技術(shù),構建覆蓋戰略預警、戰場(chǎng)環(huán)境感知和作戰決策支持的全維度監測體系。依托高分辨率光學(xué)/SAR衛星實(shí)現全球關(guān)鍵設施厘米級監測,結合AI目標識別和時(shí)空大數據分析,形成從戰略預警、戰場(chǎng)環(huán)境建模到戰術(shù)推演的全鏈條能力。
三、優(yōu)勢及特點(diǎn)
· 多模型支持:兼容各種開(kāi)源和商業(yè)大模型,包括且不限于:DeepSeek、MCP、Ollama、千問(wèn)等系列模型。
· 國產(chǎn)化兼容:自主研發(fā)擁有系統的核心知識產(chǎn)權,兼容國內的軟硬件環(huán)境,符合國家信創(chuàng )的要求,確保產(chǎn)品安全性和穩定性。
· 數據安全保障:所有數據支持離線(xiàn)、本地部署及存儲,嚴格保護敏感信息的安全性和隱私。
四、優(yōu)秀案例
· 農業(yè)態(tài)勢感知
(一) 國家數字化種植業(yè)創(chuàng )新應用平臺
利用遙感、地理信息系統、GPS定位等現代信息技術(shù),結合政策宏觀(guān)決策和評價(jià)布局需求,建立農業(yè)大數據平臺,圍繞地圖直觀(guān)展現、多圖層專(zhuān)題數據分析的需求,建設基礎地理信息系統,實(shí)現地圖制作、空間數據管理、空間分析、空間信息整合、發(fā)布與共享的能力,支撐上層農業(yè)農村信息化的應用。
同時(shí)支撐基于網(wǎng)絡(luò )的農業(yè)資源信息采集與實(shí)時(shí)在線(xiàn)更新、農產(chǎn)品產(chǎn)量估計、種植化管理、氣象服務(wù)、精準的保險評估、資源信息查詢(xún)檢索與統計分析、可視化表達和決策分析應用等服務(wù)。
· 污染追蹤態(tài)勢感知
(一) 水環(huán)境精細化平臺
構建起一套完整的高密度、高頻次、全流域水環(huán)境監測網(wǎng)絡(luò );提高流域水環(huán)境風(fēng)險智能分析研判能力;構建起基于特征譜圖的水污染溯源分析模型,輔助突發(fā)水污染事件應急決策和處置調度;構建遙感衛星反演技術(shù),協(xié)同進(jìn)行天空地一體化形式監測,輔助后期靶向治理。
(二) 空氣質(zhì)量精細化智能監管平臺
通過(guò)深化整合數據、充實(shí)監測手段,在現有國控站、省控站監測基礎上,提升空氣質(zhì)量精細化監測能力,基于數據融合分析,全面感知、實(shí)時(shí)監控,為控制污染源提供科學(xué)依據。
精準溯源、綜合施策,提升遠空氣質(zhì)量精細化管理能力、遠程監管與執法能力,建立責任分解、量化管理、精準管控的長(cháng)效機制。
(三) 生態(tài)環(huán)境智慧監管平臺
實(shí)現了“清單式巡檢”,在系統中按照流域、網(wǎng)格監察要點(diǎn),可對巡檢清單靈活的編輯、配置管理,通過(guò)分類(lèi)組合制作不同的環(huán)境巡檢模板,執法人員在現場(chǎng)監察執法過(guò)程中只需對照終端系統執法清單內容即可完成對企業(yè)的監察執法。從而規范了執法流程,保證執法中不漏項、不錯項,提高了執法質(zhì)量、執法效率。
搭建了以業(yè)務(wù)信息和環(huán)境信息的空間化“指揮駕駛艙”,可視化的環(huán)境監管“一張圖”式的地理信息空間查詢(xún)分析展示,可以按環(huán)境監管業(yè)務(wù)設計對應的環(huán)境信息專(zhuān)題圖層,實(shí)現環(huán)境管理全轄區、全方位、無(wú)盲區的環(huán)境安全監管。
· 火情態(tài)勢感知
(一) 智慧林業(yè)系統-火情監測模塊
智慧林業(yè)系統包括天空地一體化火情監測預警模塊,該模塊利用衛星遙感進(jìn)行火情智能識別,結合攝像頭視頻數據,為余江森林防火提供火情快速預測預警,該模塊能夠實(shí)現每15分鐘預報一次,并且通過(guò)短信實(shí)時(shí)通知護林員,能夠有效提升森林火情發(fā)現撲滅效率。
· 生態(tài)態(tài)勢感知
(一) 碳匯及GEP數字化服務(wù)平臺項目
建設碳匯及GEP數字化服務(wù)平臺,該項目利用多源、多平臺遙感數據,基于遙感技術(shù)獲取水域、森林、大氣等生態(tài)系統的各項生態(tài)參數,結合地方政府的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、旅游經(jīng)濟、氣象水文等多項統計數據,綜合考慮生態(tài)系統類(lèi)型、質(zhì)量、空間分布差異、地形因子等的影響,核算某一時(shí)段內全域生態(tài)系統生產(chǎn)總值,分析不同行政區域、不同生態(tài)系統的生態(tài)系統生產(chǎn)總值空間分布特征,為政績(jì)評估考核、環(huán)境審計、資源有償使用、生態(tài)補償制度等制度的建立和完善提供科技支撐。
(二) 碳匯衛星影像產(chǎn)品項目
基于碳監測衛星(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“句芒號”)激光雷達載荷(CASAL)數據和森林資源二類(lèi)調查小班數據,利用星載激光雷達數據中的植被信息,通過(guò)模型擬合等方法,計算每個(gè)小班內森林冠層的平均高度,并利用數字高程模型(DEM)數據提供精確的地面高程信息,提高冠層高度提取的精度。根據林業(yè)行業(yè)已有的森林生物量估算模型標準,選擇適合監測區生長(cháng)區域實(shí)際情況的模型,利用提取的樹(shù)冠特征(如冠層高度、冠幅等)作為模型輸入參數,結合小班數據中的樹(shù)種組成、平均胸徑等信息,構建適合該地區的森林生物量估算模型,將激光雷達數據和小班數據輸入到構建的森林生物量估算模型中,計算每個(gè)光斑的森林生物量,生成森林生物量產(chǎn)品。
· 國防軍事態(tài)勢感知
(一) 電子沙盤(pán)項目
電子沙盤(pán)(Electronic Sand Table)又被稱(chēng)為數字沙盤(pán)(Digital Sand Table)或虛擬沙盤(pán)(VirtualSand Table),虛擬三維電子沙盤(pán)系統的實(shí)現,取代了傳統的實(shí)物沙盤(pán)和平面矢量地圖系統,可以為各級指揮提供一個(gè)三維的、動(dòng)態(tài)的、可交互的模擬地形環(huán)境,不但可以提高指揮自動(dòng)化的水平,還可以滿(mǎn)足決策的科學(xué)化、可視化和遠程化的需求因此在很多領(lǐng)域獲得了越來(lái)越廣泛的應用。
(二) 數據管理與J事設施智能識別項目
實(shí)現定量化引接多元地理空間信息數據,利用大數據和人工智能技術(shù),對特定目標開(kāi)展圖像識別和空間地理位置標注,建設匹配多元數據、集成多類(lèi)人工智能算法、兼容常規云平臺、自動(dòng)化選擇標注算法的地理位置信息識別標注系統,加強對地理空間信息圖像數據深度挖掘的能力。為了實(shí)現高價(jià)值J事目標智能提取,從影像數據和目標樣本、硬件系統、地理空間數據管理、目標自動(dòng)識別四個(gè)方面構建全流程、全鏈條、高度智能化的目標檢測與識別,并能對目標提取結果進(jìn)行查詢(xún)、修改等。