遥感小卫星扎堆发射，预示空间数据流化时代即将到来
空间数据2.0的时代
可能是空间数据的流化
作者 | 张晟宇
传统的空间数据应用模式概括来说主要是两种：
一种是定性的图像解译，尤其是在传统的卫星侦察等应用中，通过对遥感图像的判读来确定图像上有什么，是什么。这种空间数据的使用方式往往取决于判读人员的专业程度，因此局限性较大。一方面这种方式难以处理海量的图像数据，一方面也存在诸多的不确定性。
另一种使用方式是定量化的分析,例如从光谱分析来获得大气二氧化碳的浓度，再如通过人工智能对遥感图像中储油罐阴影的分析来获得储油量等等。虽然基于空间信息数据的定量化分析一般对空间遥感器、定标和分析模型都提出了很高要求，但定量化分析能够提供更加准确和丰富的信息。
目前在空间数据应用领域，卫星图像处理技术和空间探测器两方面都出现了跃进式发展的趋势。首先，随着人工智能等技术的发展，能够从空间数据中提取出的有效信息量变得愈加丰富。与此同时，数量远远超出以往的对地观测卫星计划纷纷上马，出现了像Planet这样拥有卫星数量超过300颗的商业公司。
基于此，我们可以预见到，一个空间信息流化的时代正在到来。
空间数据的流化可以理解为在不久的将来，空间中遥感器数量足够多，形成全球覆盖、全时数据、全波段数据的空间探测系统，并因此产生一个空间数据的洪流。人们在这个洪流之上可以开发实现极其丰富的空间应用。
空间信息数据流化不但是技术发展带来的趋势，数据利用方式的改变，也将导致人类对于空间认知的巨大升级。这一升级为专业用户、甚至使用智能终端的普通人带来的变革，主要体现在以下方面。
1
空间数据成为基础设施
移动互联网兴起之初，很少有人能够预见到，最终流量和带宽成为了基础设施，像水和空气一样渗透到各个领域。正是基于高带宽的互联，才成就了在流量基础上建立起的极度丰富的各类应用与服务。为支撑和满足庞大的移动互联应用，如今通信基站的数量已经多得惊人。而5G时代到来后，基站的数量更将倍增。然而，绝大多数用户并不关注或者说不能非常明显地感受到这些基站的存在，我们更关心的是连接的速度和信息的容量。
笔者认为，未来的空间信息获取也必将发展出类似的形态。随着各种类型的空间数据获取卫星在以过去数倍甚至数十倍的速度进入空间，获取的信息在时间轴的分布上不再是离散的点状，而是成为连续的曲线，同时将这个时间投射到全球的空间上，我们就会获得溪流汇聚的数据洪流。届时，空间数据将产生今天的人们难以想象的应用及价值，而它也将成为社会赖以生存发展的物质条件。
如今我们还十分关心每一颗卫星能获取什么样的空间数据，在不久的将来，我们更应该关心的是对应特定目标和特定地区我们获取的数据丰富度。
这些数据的丰富程度将直接影响我们所能提供的服务。如同我们使用几K的带宽无法看视频一样，如果没有包含了高精度空间、波谱、辐射分辨率的全面数据，我们构建出的上层应用也将是非常有限的。
将空间数据作为基础设施来建设，有利于实现底层数据的标准化，从而使所有用户可以从源源不断的数据流水中，根据自己的应用需求来精准获取对应的数据并形成产品。从而将数据背后的空间行为和空间特征挖掘出来，形成有价值的空间信息。
2
用户红利的爆发
如今遥感领域应用的发展还十分的滞后，距离第一颗返回式遥感卫星进入空间已过去了半个世纪，人们对于遥感信息的使用还停留在图像判读和非常初步的图像处理上。
造成这一现象的原因之一是，由于空间数据长期被定位为重要的战略资源，具有使用权的用户是非常有限，可以接触并使用卫星遥感数据的用户主要集中在军事、政府、科研层面。
然而商业化进程使这一现象得到改变。近年来，卫星遥感产业呈现出快速增长的趋势，商业卫星数量日益增多，其获取的数据也越来越全面。这就导致了，基于卫星遥感影像处理的空间数据挖掘企业，犹如雨后春笋般涌现的局面。
我们非常欣喜地看到，空间数据进入一个大数据时代，利用这些数据可以实现全球矿产的开采量分析、物流统计，甚至某地区、某国家的商业繁荣度分析。这一切都得益于越来越多的企业进入这一领域，深挖、创新，为用户提供丰富的应用。从而不断地为这个行业带来红利。
3
静态切片认知到动态全局认知
如今对空间信息的获取，得到的是一个时间切片上的静态状态。同时通过这种手段获取的空间数据非常有限，例如如果没有经过特殊规划，同一地区，同一目标的图像获取间隔可能会达到数天、数月甚至完全不会有更新。
正是因为这一的限制，目前实际应用中，对于空间数据的获取仍停留在只针对重点区域的数据获取进行规划的层面。即便如此，对这些区域的信息获取仍然无法实现长期动态的水平。
然而随着人工智能等技术的发展，我们对于空间数据的认知能力将大大增强，过去被认为没有价值地区的数据也有可能能挖掘出有用的信息。因此全球全时覆盖是一个必然的趋势。
这样获取的数据必然是海量的，相对来说，我们存储这些数据的能力就将变得极为有限。所以，我们大胆预测，海量的数据只会在服务器上短期保留，而有价值的信息将通过应用转化为信息存储到用户端，由此将支持起从静态切片认知到动态全局认知的转变。
作者介绍
张晟宇
毕业于法国图卢兹第三大学空间技术专业，现工作于中国科学院微小卫星创新研究院，任卫星总体设计师。个人公众号：宇聊。
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