中国卫星的遥感图像数据怎么处理？

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  目前，随着遥感数据的种类越来越复杂，数据量的激增对数据分析的能力也提出了更高的要求。
我们以中国资源卫星应用中心为例，作为我国陆地观测卫星的数据集中处理和运行分发中心，每天中国资源卫星应用中心都会接收到超过40TB的遥感图像数据。那么这么多的遥感图像数据该怎么处理呢？

  由于领域性质的特征问题，遥感影像解译比通用图像识别问题更加的复杂，但目前遥感影像处理任务基本还是以人工目视解译和一些半自动化解译方法为主，如何从海量的数据中快速精准地把信息解译出来，成为当下行业最大的痛点。

  人工智能现在成为遥感信息应用破局的关键，如今，遥感数据呈现出了多传感器、多分辨率、多时相、多要素的 “四多” 特点，我们每次面对每一颗卫星、每一个载荷产生的海量、多层的数据，传统解译方式早就已经没有办法支撑需求，而且也更加限制了遥感数据价值的利用。
据中国相关机构介绍，遥感大数据是异构数据，很多信息是不统一、而且不完整的，首先需要几何辐射处理技术将卫星回传的遥感数据整理成基础的标准数据产品，之后，我们才能够将数据提供给各个行业的用户去进行使用。

  不过，当面对紧急需求时，传统操作模式非常的依赖遥感领域的专家根据特定目标的光谱、形状、地理背景等特征，去构建一系列专家知识和规则。但是这一规则也只能够适用于某一小范围内，适用性和稳健性比较差，但是当传统的操作模式扩展到其他领域时，识别精度就会急剧下降。与此同时，由于传统数据操作模式的处理能力不足，也就导致大量历史数据的价值被低估，以致于遥感数据的应用十分受限。

  中国资源卫星应用中心作为我国最重要、数据量最庞大的卫星数据中心之一，它不仅在生产和管理遥感数据，还在积极推动卫星遥感在各个行业的应用进行探索，希望转型成为一个以用户为中心的应用服务单位，去发掘遥感数据中心的信息，并构建应用服务更多的用户，并且完善空间信息产业链。

  通过人工智能、大数据技术的融合发展，遥感技术已经在自动拼接、自动解译等多个方面取得很大进展，显著提升了工作效率。但是目前，与人工智能行业内有专业知识的行业伙伴共同开发模型，打造了较为通用的基础性的技术产品也十分重要。这不仅能够显著降低各行业获取和存储数据的门槛，还能与有相同需求的用户摊薄成本，实现双赢。

  中国资源卫星应用中心已经突破了高空间的分辨率、多光谱与高时间分辨率结合的光学遥感技术，多载荷图像拼接融合技术，高精度高稳定度姿态控制技术，5年至8年寿命高可靠卫星技术，高分辨率数据处理与应用等关键技术，对于推动我国卫星工程水平的提升，提高我国高分辨率数据自给率，具有重大战略意义。

  目前，多家遥感企业和伙伴已经与百度飞桨展开探索，双方致力于通过打造遥感 + AI 的标杆应用给行业做示范，并提升遥感数据应用的价值，以此构建更大的遥感生态圈。