国际瞭望|美国国家地理空间情报局重点技术领域指南

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编译：蓝荣钦（郑州信息工程大学），《慧天地》特约撰稿人，转载本文需经编译者授权和《慧天地》许可

“2019年度GEOINT学术研讨会”为美国国家地理空间情报局（NGA）的员工提供了特殊的机会，在探索新产品、技术和工具的同时，与来自工业界、学术界和政府的专家代表接触互动，有助于NGA寻找未来潜在的技术、开展创新和结成合作伙伴关系，以增强履行使命能力和发展情报技术，这是该机构目前任务的关键活动，对未来任务的成功更为重要。

未来的挑战将要求NGA比其对手更快地学习和适应环境变化，以保护所谓的美国及其盟国的利益，因为NGA以切合实际的速度提供关键的见解。本指南概述了该机构的一些难题、重点领域和技术需求，旨在简化“2019年GEOINT研讨会”期间NGA员工和参展商之间的交流。

NGA持久的技术需求是基于其使命任务。这些需求包括：加强和不断提高监测持久威胁、评估新出现问题、绘制世界地图和建立世界模型、对长期情报主题进行深入研究的能力，等等。NGA依赖于业界伙伴提供创新的解决方案，以应对任务挑战。这些重点领域的技术解决方案应该：在可扩展的内部和外部混合云架构中运行；聚合到SecDevOps环境中，面向服务，可跨企业重用，并包括应用程序编程接口，以允许实时互联；能够在所有安全域上操作；在所有分类级别处理内容；根据用户的工作角色、授权和需要来管理访问。解决方案还应具有简单、直观的用户界面的特点，并包括多种形式的培训（如主题培训视频、常见问题文档和说明手册），以帮助NGA分析师学习并将解决方案集成到其工作流中。本文件中描述的需求并不详尽，但它们是NGA分析师和技术专家目前面临的主要难题。

本指南中的这些重点领域代表了NGA当前和未来任务需求的关键方面，但不应视为详尽的清单或信息请求。

1. 数据分析和可视化

NGA分析师需要基于Web的工具来分析和可视化地探索多个pb级的地理空间数据，包括图像、视频源和基础数据的多个维度和格式，例如Shapefile、可扩展标记语言和地理空间JavaScript对象符号，以及空间。支持大数据存储，如Elastic、PostGIS或NoSQL数据库。这些工具还必须允许NGA分析师、科学家和技术专家继续分析非结构化或符合美国国家地理空间情报应用模式体系的数据，并符合情报界关于质量和采购的指令。工具必须为NGA分析师提供灵活性，能够通过自动化流程进行基本统计操作，或通过手动调节、编写脚本和编码数据来执行高级统计分析。数据分析和可视化工具必须允许对数据的以下属性进行评估：

时间性和空间性：NGA分析人员需要分析和集成随时间推移而出现的多个空间维度的数据集，以确定时间趋势、可视化相关性，并确定异常和异常值。

定量特征：NGA分析人员需要进行统计分析，以描述数据集之间的重要关系，并推断数据集之间的结论，包括通常用于监督机器学习算法的统计方法。

探索性：NGA分析人员需要探索和可视化地表示数据，以形成假设，确定特征，并使用直方图、图表和表格等可视化技术表达结果。

连接性：NGA分析人员需要在图形数据库中查看、评估和存储数据，以安排拓扑结构、分析网络和关系、执行语义查询和搜索模式。

2. 高级GEOINT开发利用

计算机视觉和机器学习：NGA分析人员需要计算机视觉工具来预处理图像，自动识别特征和对象，并评估遥感过顶图像和全运动视频的变化。这些工具应该能够运行多种算法和分析，这些算法和分析可以在工程师的可选支持下由用户进行训练和调整，并在GEOINT开发工具（如电子光表和其他图像开发程序）中运行。生成的数据需要：结果数据需要：保持原始图像源和计算机视觉算法的沿袭和来源；根据用户定义的属性和元数据模式进行结构化；允许访问其他地学处理、合并、验证和其他数据服务；格式化后导出到数据库，以自动通知活动模型、提示后续收集并生成自动报告和警报。在短期内（一到两年），算法需要符合谍报技术标准，并通过国家GEOINT系统的管理论坛进行验证。计算机视觉和其他深度学习工具需要提供以下层次的分析和适用性：

检测：场景中的对象和变化可以用很少或无描述来检测。例如，该工具可以检测报告对象到达的位置，或者特征形状的变化，例如水体或设施的周长。从各种来源以最高的测量精度和速度自动提取基础特征几何图形及其进一步定义的属性，减少劳动密集型的手工提取时间。

识别：被探测到的目标必须按照一般战斗顺序或基本特征进行广泛的分类。例如，计算机视觉工具能够检测到一个物体，并确定它是否是一艘船、飞机、车辆、建筑物、道路或其他特征。

分类：检测到的目标可以按战斗顺序或其他目标分类。例如，该工具可以确定检测到的飞机是战略轰炸机还是战斗机，船只是驱逐舰还是航空母舰，或者车辆是轿车还是主战坦克。

特征描述：检测到的物体能够以最高水平的特异性被认知和识别。例如，该工具可以识别并关联到目标的美国国防部设备代码，并将置信度作为目标元数据的一部分——目标是T-90主战坦克、Su-35侧翼战斗机或台风弹道导弹潜艇。对于GEOINT基础数据，对象可以按照物理特征描述，说明是人造的、地形的、航空的、海洋的或其他领域的。

合并：这将至少两个数据集合并为一个新的数据集，从而创建一个改进的组合数据集。

数据验证：通过研究数据内部的数据关系来评估数据的内容、结构和质量。

元数据标记：这是在数据生产过程中自动填充精确的强制性元数据信息。

综合：在尽可能大的范围内创建和维护制图和特征数据，并抽象、减少或简化原始内容，以便在较小的范围或分辨率下使用。

GEOINT开发环境：NGA分析人员需要一个空间数据环境来对所有与他们的情报问题相关的地理空间数据进行GEOINT分析和开发。该空间应作为一个基于web的环境，利用基于web的电子光表开发图像，进行GIS分析，手工收集结构化的观测和特征数据，同时作为计算机视觉分析自动生成的GEOINT数据的接口。该环境必须能够连接到其他基于web的数据库和服务，并允许用户以多种格式导入数据，比如Shapefile、可扩展标记语言、地理空间JavaScript对象表示法，以及支持空间的大数据存储，比如Elastic、PostGIS或NoSQL数据库。

3. 活动建模

NGA的分析师和科学家需要建立机器可读的活动模型、复合物和集合，以获取他们对情报问题的知识。分析师将使用这些模型来生成和测试假设，确定指标，并评估因果关系。分析师还将使用这些模型对来自计算机视觉分析和其他来源的GEOINT数据添加背景知识，以确定情报收集的差距，提示后续行动。分析师需要在不同的分类级别和跨多个网络与情报组织同行和其他合作伙伴共享和协作这些活动模型。一些特殊研究领域包括CBRNE、水/食品安全和敌对活动。

4. 地球建模

NGA不断寻求技术进步，通过改进地/天参考系、重力、磁学、人工和自然特征提取/属性、水深模型、地形和基础设施模型，以改进其对地球物理模型的建模能力。

5. 采集数据

GEOINT数据是不同来源的地理空间数据的集成。NGA各种地理空间数据收集方式主要包括遥感数据收集（卫星、机载、地面）和可消费数据收集（开源、商业、基于位置、文本和发布数据服务等）。为了提高其管理各种形式的能力，NGA不断寻求技术，包括自动提示和排队、发现、检索、收集优化和编排所有资源的技术等，以实现数据的最高效交付和访问。

6. 搜索和发现

NGA分析师和科学家需要高效地搜索NGA内部网络、NGA与合作伙伴运营和管理的共享网络以及与合作伙伴运营的外部网络中的结构化和非结构化数据和信息。

内部网络：NGA分析师需要轻松发现地理空间内容、现有数据集以及数据库、网站和文件系统中可能没有纳入索引的产品。分析师还需要搜索NGA的网络，以获取公司政策、指导和参考资料。

共享和外部网络：NGA分析师需要在共享和外部网络上搜索情报报告、信息以及结构化和非结构化数据。为了最大限度地提高效率，识别与分析师情报问题最相关的数据和信息，搜索和发现工具应包含可训练的人工智能，这些人工智能可以学习分析师如何工作，并推荐其他相关的数据集或信息。相关信息需要找分析师，而不是总是让分析师找数据。

数据管理：NGA对提高GEOINT数据和内容（任务和其他）的实用性、可发现性和可访问性非常感兴趣。大量的GEOINT数据只有很少的文本信息，或者根本没有文本信息，而这些文本信息可以用于元数据提取。这些数据包括地理空间内容和数据集、数据库内的产品、网站、非索引文件系统、外部报告、公司信息以及各种类型的结构化和非结构化数据。NGA需要一些方法、技术和实践，能够自动化地捕获元数据并将其应用于新的和遗留的数据和内容，以此减轻用户的工作负载。

7. 商业智能和数据驱动的生产

NGA分析师和技术人员需要了解和跟踪客户如何查看、消费和使用分析师所创建的数据、产品和情报报告。这将允许分析人员和主管预测对消费者最有价值的内容，并在针对应用需求安排适当级别的工作时，做出基于数据驱动的任务管理决策。商业智能工具应捕获定量指标，包括跟踪分析师的数据或智能产品在后续报告中的使用或引用时间，并纳入反馈机制，以便客户能够对分析师工作的价值提供评价。

NGA文件：GEOINT_NGA_Tech_Focus_Areas_PR_19-774.Pdf

原载：https://www.nga.mil/GEOINT2019/Documents/190517-028_GEOINT_NGA_Tech_Focus_Areas_PR_19-774.pdf

译者注：2019年6月召开的美军第15届年度“GEOINT学术研讨会”上，美国国防部国家地理空间情报局（NGA）新任局长罗伯特·夏普呼吁工业界部门：我们正面临一些重大挑战，一些棘手的问题，我们需要你们的帮助，提供一些工具。这些工具对于NGA获得各种来源的数据至关重要。本指南（《NGA TECH FOCUS AREAS——A Guide for Industry Interaction》）正是该机构面向企业界和学术界发布的一份未来地理空间情报技术需求指南，提出了地理空间信息获取、处理、分析、地学建模、数据可视化、网络服务等7个方向前沿技术需求。毫无疑问，这些领域也是今后企业和学术机构研究、发展的重点。对我们也具有一定的参考借鉴作用。

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编辑：黄松    审核：肖紫寒 黄兰琳

指导：万剑华教授