數(shù)據(jù)激增背景下的海洋衛(wèi)星地面應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)分析

黃 路，許永成，尹錫帆，艾文光

（1.國家海洋技術(shù)中心漳州基地籌建辦公室，福建 廈門 361007；2.91668 部隊(duì)，上海 200080；3.中國電子科技集團(tuán)公司第三十九研究所，陜西 西安 710065）

當(dāng)前，對(duì)海觀測衛(wèi)星正在蓬勃發(fā)展，我國計(jì)劃2025年前建成海洋水色衛(wèi)星星座、海洋動(dòng)力衛(wèi)星星座， 發(fā)展海洋環(huán)境監(jiān)測衛(wèi)星[1]， 包括前期存在空白的一些海洋衛(wèi)星/傳感器，如鹽度計(jì)、星載激光雷達(dá)、高軌凝視水色星等，也在抓緊時(shí)間研制中。除傳統(tǒng)意義上的海洋衛(wèi)星外，許多資源星、環(huán)境星、高分星、合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar， SAR） 星、視頻星等因其高空間分辨率、全天候全天時(shí)、實(shí)時(shí)/近實(shí)時(shí)等優(yōu)勢，也常被應(yīng)用于提取海洋生態(tài)、地理等環(huán)境參數(shù)或執(zhí)行海洋監(jiān)視任務(wù)[2]，如圖1 所示。加之一些低成本、運(yùn)行高效靈活的小衛(wèi)星星座[3]，這種廣義范圍的對(duì)海觀測數(shù)據(jù)無論是其種類、數(shù)量還是容量均在快速增長。

圖1 地面應(yīng)用系統(tǒng)組成

對(duì)海觀測數(shù)據(jù)的多樣化、多源頭化、大數(shù)據(jù)量勢必將對(duì)地面應(yīng)用系統(tǒng)的接收、處理、存儲(chǔ)和分發(fā)等分系統(tǒng)功能提出更高要求。面對(duì)海量激增的海洋遙感數(shù)據(jù)，當(dāng)前不少地面應(yīng)用系統(tǒng)準(zhǔn)備還不充分。一是衛(wèi)星站接收能力不強(qiáng)。孫承志等[4]指出我國還沒有建立覆蓋全球的遙感衛(wèi)星接收服務(wù)體系，數(shù)據(jù)接收能力和覆蓋面與美國、歐洲等還有較大差距，并提出有關(guān)全球建站的建議。王萬玉等[5]也有類似觀點(diǎn)，提出應(yīng)合理布局地面接收站以提高衛(wèi)星數(shù)據(jù)全球獲取能力、強(qiáng)化衛(wèi)星組網(wǎng)以減少衛(wèi)星間的沖突等；二是算法庫/模型庫不完善，尤其是國產(chǎn)海洋衛(wèi)星定量化水平還有待提高。蔣興偉等[6]指出我國海洋衛(wèi)星遙感機(jī)理與反演算法研究投入不足，產(chǎn)品定標(biāo)和真實(shí)性檢驗(yàn)與國外相比存在明顯差距，應(yīng)用方向雖多，但業(yè)務(wù)化應(yīng)用程度較低。文質(zhì)彬等[2]認(rèn)為我國缺乏長時(shí)間序列、高質(zhì)量、易于使用的海洋衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品，產(chǎn)品使用頻次低，提出應(yīng)在海洋衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理、反演模型優(yōu)化、試驗(yàn)驗(yàn)證、地面和在軌標(biāo)定等方面加強(qiáng)投入；三是圖像處理速度不快、共享水平不高。何國金等[7]指出當(dāng)前遙感數(shù)據(jù)處理速率要遠(yuǎn)低于遙感數(shù)據(jù)獲取與記錄碼速率，兩者之間存在較大的數(shù)據(jù)吞吐性能差距，認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)地觀測數(shù)據(jù)處理正面臨著“數(shù)據(jù)密集型計(jì)算”的挑戰(zhàn)。閻繼寧[8]發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的遙感產(chǎn)品生產(chǎn)系統(tǒng)產(chǎn)品種類單一、生產(chǎn)流程固定，無法滿足用戶復(fù)雜多變的個(gè)性化產(chǎn)品生產(chǎn)需求，提出可通過構(gòu)建數(shù)據(jù)源推薦模型、關(guān)系知識(shí)庫和云計(jì)算環(huán)境， 來實(shí)現(xiàn)多源、海量遙感數(shù)據(jù)的在線處理及產(chǎn)品生產(chǎn)。孫顯等[9]指出利用人工智能技術(shù)對(duì)遙感數(shù)據(jù)智能分析與解譯是未來發(fā)展趨勢，提出發(fā)展以“云+端”架構(gòu)為代表的高性能計(jì)算框架以促進(jìn)算力提升、分領(lǐng)域搭建遙感開源大數(shù)據(jù)集和共享平臺(tái)來充分發(fā)揮遙感數(shù)據(jù)效益等。海洋衛(wèi)星地面應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)是個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，它包括從遙感數(shù)據(jù)接收到處理成專題產(chǎn)品，并最終按需分發(fā)給用戶等全過程。上述研究多針對(duì)各分系統(tǒng)或其某一視角等展開討論，缺乏對(duì)整個(gè)系統(tǒng)，尤其是在數(shù)據(jù)激增背景下，其優(yōu)化建設(shè)方案的全面總結(jié)。

因此，本文以數(shù)據(jù)激增背景下的海洋衛(wèi)星地面應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)策略為主線，從數(shù)據(jù)接收、處理、存儲(chǔ)和分發(fā)4 個(gè)方面展開詳細(xì)討論。

1 數(shù)據(jù)接收分系統(tǒng)

數(shù)據(jù)接收分系統(tǒng)主要用于自動(dòng)跟蹤、接收下傳的實(shí)時(shí)和延時(shí)的衛(wèi)星數(shù)據(jù)。

1.1 加快接收站的全球化布局

當(dāng)前世界主要的航天強(qiáng)國均積極通過自建加共建的方式在全球范圍內(nèi)建設(shè)接收網(wǎng)，如歐洲航天局（European Space Agency，ESA） 分別在歐洲和加拿大等地建立14 個(gè)接收站，同時(shí)與其他國家簽署允許接收和分發(fā)ESA 遙感衛(wèi)星的協(xié)議，以提升其全球接收能力。美國地質(zhì)勘探局也在計(jì)劃搭建涉及36個(gè)國家、39 個(gè)組織和49 個(gè)數(shù)據(jù)接收站的國際合作伙伴接收站網(wǎng)[10]。我國的高分、資源、環(huán)境等衛(wèi)星主要是由中國遙感地面站負(fù)責(zé)接收的，它是以北京總部為中心，擁有密云、喀什、三亞、昆明、北極5 個(gè)衛(wèi)星接收站；海洋衛(wèi)星接收站網(wǎng)是由北京站、三亞站、陵水站和牡丹江站，以及雪龍船接收系統(tǒng)等組成的，加上正在建設(shè)的南極站，將形成國內(nèi)-移動(dòng)-極地的“4+2+1”接收布局[11]。上述接收站網(wǎng)只能實(shí)時(shí)獲取中國近海附近及一些極地地區(qū)的數(shù)據(jù)， 要實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)衛(wèi)星對(duì)更大范圍海域， 如全球大洋開展實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測，還應(yīng)積極尋求國際合作，加快接收站全球化布局，設(shè)置更多的海外接收站點(diǎn)。

在建設(shè)策略上，應(yīng)該加強(qiáng)統(tǒng)籌規(guī)劃，采用境內(nèi)站和境外站以組網(wǎng)的方式進(jìn)行接收。具體實(shí)施上，首先，要以任務(wù)為牽引，針對(duì)性地制定衛(wèi)星接收計(jì)劃。明確所需衛(wèi)星數(shù)據(jù)的時(shí)效、范圍、分辨率等參數(shù)，在此基礎(chǔ)上遴選現(xiàn)有或未來可用的數(shù)據(jù)源。其次，要制定并優(yōu)化地面站布局方案。一方面，要考慮接收圈對(duì)地面覆蓋范圍，以及當(dāng)?shù)氐幕A(chǔ)設(shè)施、自然地理環(huán)境、政治輿情因素等是否適合建站[12]；另一方面， 也要結(jié)合現(xiàn)有國際國內(nèi)已有衛(wèi)星站、擬接收衛(wèi)星的航跡線[13]、對(duì)相關(guān)海域數(shù)據(jù)時(shí)效性需求等方面內(nèi)容，設(shè)計(jì)出地面站最優(yōu)布局方案，避免衛(wèi)星增多時(shí)地面站資源浪費(fèi)。

在運(yùn)行策略上，首先，應(yīng)設(shè)置站網(wǎng)中心進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度和控制[11]，通過遠(yuǎn)程操控，使遍布全球的接收站發(fā)揮協(xié)同作用；其次，各站設(shè)備應(yīng)該高度標(biāo)準(zhǔn)化，統(tǒng)一系統(tǒng)架構(gòu)、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)接口，以方便各站之間的數(shù)據(jù)通信和數(shù)據(jù)應(yīng)用[10]；最后，提升各站自動(dòng)化運(yùn)行能力，包括實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)正常時(shí)的無人值守運(yùn)行和系統(tǒng)異常時(shí)的應(yīng)急自動(dòng)化處理[14]，以及自動(dòng)為每個(gè)衛(wèi)星配置合理的地面接收資源[15]，以提高各站的運(yùn)行效率。

1.2 預(yù)留一定的天線接收余量

當(dāng)前，國內(nèi)不少氣象、海洋、農(nóng)林等行業(yè)應(yīng)用部門， 在天線口徑選擇上主要以4.2 m 及以下為主，在工作頻段上多使用L、X 或L/X 等頻段。從實(shí)現(xiàn)功能上看，這些天線硬件配置能夠滿足對(duì)多數(shù)氣象星、水色星和動(dòng)力星的接收需求，但對(duì)于獲取監(jiān)視星等數(shù)據(jù)則較為困難，如表1 所示。因?yàn)閷?duì)于執(zhí)行海上目標(biāo)監(jiān)視任務(wù)或進(jìn)行海島、海岸帶調(diào)查等，通常要求數(shù)據(jù)有“3 高”，即高空間、時(shí)間和輻射分辨率，以提高探測目標(biāo)的精度、時(shí)效和靈敏度，這就導(dǎo)致了單景衛(wèi)星數(shù)據(jù)量愈來愈大。為了快速下傳這些衛(wèi)星圖像，傳輸信道所使用的頻段也不斷提高， 逐漸由X 頻段向Ka 頻段過渡[16]， 以適應(yīng)傳輸高速率數(shù)據(jù)的需求，而隨著數(shù)據(jù)傳輸頻率和碼速率越來越高，小口徑天線可接收數(shù)據(jù)的時(shí)間窗口也可能會(huì)變小[17]。

表1 不同傳感器/衛(wèi)星對(duì)接收天線口徑和工作頻段的需求

因此，后期規(guī)劃接收SAR 星、高分星和視頻星等高碼率數(shù)據(jù)，有必要對(duì)接收系統(tǒng)的硬件端預(yù)留一定余量，主要體現(xiàn)在天線口徑、饋源和調(diào)制解調(diào)器上。一方面，考慮適當(dāng)增大天線口徑， 如表1所示；另一方面，為接收不同衛(wèi)星、不同工作模式的下行信號(hào)，在系統(tǒng)建設(shè)時(shí)可選用L/X、X/Ka、L/X/Ka 等多頻段高性能饋源[18]?？紤]到衛(wèi)星測控和高精度對(duì)星的需要，還可增加S 頻段。此外，解調(diào)器應(yīng)有備份，且能夠適應(yīng)不同調(diào)制、編碼和交織方式，以及不同數(shù)據(jù)傳輸速率的要求[19]。

2 數(shù)據(jù)處理分系統(tǒng)

經(jīng)天線接收的原始數(shù)據(jù)不能直接使用，還需要進(jìn)行預(yù)處理和圖像處理，前者完成對(duì)原始數(shù)據(jù)冗余信息的去除、地理定位和輻射定標(biāo)，形成L1B 等通用數(shù)據(jù)格式；后者則是通過專門的算法和模型反演出所需的各級(jí)遙感專題產(chǎn)品。

2.1 提高算法、模型及國產(chǎn)軟件圖像處理精度

在遙感反演算法和模型建立方面。國外對(duì)于水色、動(dòng)力星圖像處理研究起步較早，不少算法經(jīng)過長期研究和真實(shí)性檢驗(yàn)已經(jīng)相當(dāng)成熟，生成的產(chǎn)品種類也更為豐富，并形成了完整的全球海洋遙感產(chǎn)品體系。而國產(chǎn)海洋衛(wèi)星起步晚，目前，衛(wèi)星應(yīng)用主要以數(shù)據(jù)服務(wù)為主，增值產(chǎn)品和服務(wù)較少，全球海洋遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品制作尚處于起步階段[6]，不少算法的可移植性也尚待檢驗(yàn)。因此， 國產(chǎn)海洋衛(wèi)星星下處理技術(shù)的完善，一方面要在反演模型優(yōu)化、試驗(yàn)驗(yàn)證、產(chǎn)品業(yè)務(wù)化應(yīng)用等方面加強(qiáng)資源和人才投入[2]；另一方面還要提高數(shù)據(jù)的開放性，完善共享機(jī)制并加大行業(yè)推廣應(yīng)用[20]，吸引全球科研人員的研究興趣并參與其中。

在遙感圖像處理軟件研制方面。當(dāng)前，遙感圖像處理多使用桌面端軟件來完成，具體分專用型和通用型兩類。專用軟件方面，國外遙感軟件代表如用于中等分辨率成像光譜儀（Moderate Resolution Imaging Spectro Radiometer，MODIS）等海洋水色衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理的SeaDAS（SeaWiFS Data Analysis System） 和用于哨兵（Sentinel） 系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理的SNAP（Sentinel Applications Platform） 等；國產(chǎn)軟件代表如海洋二號(hào)系列衛(wèi)星微波散射計(jì)數(shù)據(jù)處理軟件等。其中，國外遙感軟件多為開源，可免費(fèi)下載使用，而且功能設(shè)計(jì)上更加成熟和齊全，除完成對(duì)特定數(shù)據(jù)處理外，還封裝了許多通用的遙感圖像處理功能模塊。如SeaDAS 軟件除提供MODIS 圖像流程化處理模塊外，還兼容對(duì)多種類型的光學(xué)衛(wèi)星、SAR 衛(wèi)星及通用格式和矢量格式數(shù)據(jù)的處理。通用軟件方面，國外遙感軟件代表如表2 所示，國產(chǎn)軟件有像素專家（PixelInformationExpert，PIE）、MapMatrix、Image Station 等。國外軟件因其具有先進(jìn)可靠的影像分析工具、流程化圖像處理工具，以及強(qiáng)大的二次開發(fā)和與地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System， GIS） 集成等方面的優(yōu)勢而長期占據(jù)壟斷地位。國產(chǎn)遙感圖像處理系統(tǒng)在經(jīng)歷1972—2000年的萌芽期、2001—2010年的追趕期和持續(xù)至目前的自主創(chuàng)新期后， 已經(jīng)從單機(jī)版發(fā)展演變?yōu)榧喊婧瓦b感云服務(wù)平臺(tái)， 其圖像解譯方式由半自動(dòng)化逐步發(fā)展到智能化[21]。遙感圖像處理的核心是算法和模型，對(duì)于國外軟件（包括專用型和通用型），其突出優(yōu)勢是封裝了大量成熟、高精度的算法和模型， 這是國產(chǎn)軟件需要重點(diǎn)借鑒和提升的地方。

表2 3 種類型的遙感圖像處理平臺(tái)

2.2 構(gòu)建去專業(yè)化的遙感圖像處理平臺(tái)

對(duì)于桌面端處理平臺(tái)，遙感圖像的下載、處理及產(chǎn)品制作和分發(fā)過程均是由用戶自行完成的。一方面，專業(yè)性要求高，面向特定群體，難以普適化應(yīng)用；另一方面，效率也低，遠(yuǎn)不能滿足快速批處理海量遙感數(shù)據(jù)的需求，如表2 所示。因此，為方便更多普通用戶快速獲取所需產(chǎn)品，首當(dāng)其沖的就是將遙感圖像的處理過程去專業(yè)化。企業(yè)級(jí)遙感平臺(tái)和云遙感服務(wù)平臺(tái)就是這方面的代表，它們不需要較高的先驗(yàn)知識(shí)，能輕松實(shí)現(xiàn)對(duì)海量遙感圖像的自動(dòng)化處理。其共同特點(diǎn)是將專業(yè)的遙感影像處理與分析功能部署在服務(wù)器端， 并以網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（Web Service） 方式發(fā)布， 用戶可以通過各種終端，如桌面端、移動(dòng)端、網(wǎng)頁端等，很方便地獲取影像分析結(jié)果[22]。區(qū)別是企業(yè)級(jí)遙感平臺(tái)發(fā)布的數(shù)據(jù)和產(chǎn)品類型多是提前設(shè)計(jì)好的，且種類和數(shù)量不多，用戶不能按需獲取其他類型的數(shù)據(jù)和產(chǎn)品。而在云遙感服務(wù)平臺(tái)上，用戶可以自主地構(gòu)建輕量級(jí)的在線遙感應(yīng)用系統(tǒng)， 按需獲取由系統(tǒng)提供的軟硬件、數(shù)據(jù)、算法等并進(jìn)行行業(yè)應(yīng)用，因此它解決了桌面端軟件非專業(yè)人員應(yīng)用難和企業(yè)級(jí)遙感平臺(tái)靈活性不夠等問題，是“人人皆可遙感”的重要方向。

但從發(fā)展上來看，企業(yè)級(jí)遙感平臺(tái)經(jīng)過10 余年快速發(fā)展，從最初的在線影像服務(wù)模式，到最新一代已經(jīng)包括了在線影像服務(wù)加云計(jì)算和云存儲(chǔ)等技術(shù)，這使得其管理、處理、存儲(chǔ)和共享海量分布式存儲(chǔ)遙感數(shù)據(jù)的能力越來越強(qiáng)大。該平臺(tái)特別適合面向非專業(yè)人員提供定制化、一站式，甚至無人值守等服務(wù)，因此常被應(yīng)用在有特定需求的行業(yè)部門，如自然資源衛(wèi)星遙感云[23]。云遙感服務(wù)平臺(tái)剛剛起步，但它所需的軟硬件已經(jīng)成熟，能夠滿足行業(yè)應(yīng)用的需要。此外，放在云端的遙感數(shù)據(jù)庫也有不少建成的案例，如云地球大數(shù)據(jù)集。短板是平臺(tái)所需的算法庫、模型庫尚未建立起來，即使像在云端部署大量數(shù)據(jù)和算法的谷歌地球引擎（Google Earth Engine， GEE）， 也難以為普通用戶提供個(gè)性化的算法服務(wù)，雖然可以基于Web 代碼編輯器進(jìn)行快速、交互式地算法開發(fā)，顯然這種操作更適合專業(yè)人員。因此，下一步構(gòu)建完善高精度的算法庫和模型庫是云遙感服務(wù)平臺(tái)真正實(shí)現(xiàn)普適化應(yīng)用的關(guān)鍵。

3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分發(fā)分系統(tǒng)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分發(fā)分系統(tǒng)負(fù)責(zé)對(duì)原始數(shù)據(jù)、各級(jí)衛(wèi)星產(chǎn)品、相關(guān)算法和模型，以及其他輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行即時(shí)存儲(chǔ)和入庫管理，并為用戶提供產(chǎn)品信息查詢檢索和按需分發(fā)等服務(wù)。

在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)是目前遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要方式，國內(nèi)不少數(shù)據(jù)中心，如國家海洋科學(xué)數(shù)據(jù)中心、中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心等，均獨(dú)立建庫開展數(shù)據(jù)管理工作。這種方式方便用戶自主、高效管理數(shù)據(jù)，靈活制定數(shù)據(jù)分發(fā)策略，如表3 所示，借助于網(wǎng)絡(luò)，也可同時(shí)向多用戶分發(fā)數(shù)據(jù)。缺點(diǎn)是面對(duì)海量激增的海洋遙感數(shù)據(jù)，需要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、傳輸?shù)仍O(shè)備的大量投入，而且查詢、訪問的人次和下載的數(shù)據(jù)量也有一定限制。而云存儲(chǔ)方式則能很好地解決海量數(shù)據(jù)管理和共享的問題。無論是相比硬盤存儲(chǔ)還是數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)，它都更容易快速部署，并且允許用戶在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)、任何設(shè)備上自由共享和訪問數(shù)據(jù)， 這對(duì)快速收集全球范圍內(nèi)各站點(diǎn)接收的衛(wèi)星數(shù)據(jù)極為方便。目前云存儲(chǔ)方式在衛(wèi)星數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上應(yīng)用較少， 但未來有望成為主流。

表3 3 種類型的遙感圖像存儲(chǔ)形式

在數(shù)據(jù)分發(fā)方面，數(shù)據(jù)量激增并沒有淘汰傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分發(fā)方式，如表4 所示。未來分發(fā)策略的制定，也不應(yīng)局限于某一種分發(fā)方式，而是要綜合考慮不同用戶對(duì)獲取數(shù)據(jù)量、時(shí)效和安全性等方面的需求，將多種分發(fā)方式有機(jī)結(jié)合起來使用。如面向普通公眾提供在線數(shù)據(jù)共享服務(wù)，可采用訂單數(shù)據(jù)分發(fā)、FTP（File Transfer Protocol） 數(shù)據(jù)分發(fā)和云共享的方式；面向應(yīng)急、監(jiān)察、監(jiān)測等部門提供高時(shí)效性數(shù)據(jù)時(shí)，可選擇專線傳輸或云共享方式以加快數(shù)據(jù)分發(fā)的進(jìn)度；面向軍隊(duì)等特殊行業(yè)部門提供高保密數(shù)據(jù)時(shí)，可采用專線傳輸、硬盤拷貝等離線或點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的方式，以保證數(shù)據(jù)安全。

表4 常見的數(shù)據(jù)共享方式

4 結(jié)論

針對(duì)海洋衛(wèi)星地面應(yīng)用系統(tǒng)，尤其是國產(chǎn)系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)接收、處理、存儲(chǔ)和分發(fā)等方面存在的短板弱項(xiàng)，本文提出建立全球化的接收布局以提高數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)接收能力，提前預(yù)留天線接收余量以避免后期擴(kuò)容困難，研制高精度算法和模型以提高國產(chǎn)衛(wèi)星產(chǎn)品定量化水平，建立自動(dòng)化生產(chǎn)模式以推動(dòng)遙感圖像處理去專業(yè)化，發(fā)展云遙感技術(shù)（云計(jì)算、存儲(chǔ)和共享技術(shù)） 以提高遙感產(chǎn)品制作、存儲(chǔ)和分發(fā)效率等觀點(diǎn)。

本文認(rèn)為地面應(yīng)用系統(tǒng)未來優(yōu)化的重難點(diǎn)主要在數(shù)據(jù)處理端。一方面，不少衛(wèi)星數(shù)據(jù)，尤其是國產(chǎn)或新發(fā)射衛(wèi)星，其遙感反演算法的種類、精度、可移植性等尚存在諸多不足；另一方面，遙感圖像處理的速度與快速增長的數(shù)據(jù)量還沒有很好地匹配起來，數(shù)據(jù)獲取與產(chǎn)品生成之間還存在較大的時(shí)間差；再者，遙感圖像解譯和產(chǎn)品生產(chǎn)目前仍以桌面端軟件和專業(yè)人員為主，還未真正實(shí)現(xiàn)去專業(yè)化。未來，可充分借鑒一些智能化的遙感服務(wù)平臺(tái)，如企業(yè)級(jí)遙感平臺(tái)和云遙感服務(wù)平臺(tái)等去專業(yè)化的新思路，進(jìn)一步強(qiáng)化人工智能、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算等與遙感技術(shù)的深度融合，并在完善高精度算法庫和模型庫、提高對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的算力、構(gòu)建無人值守的自動(dòng)化遙感圖像處理模式等方面開展創(chuàng)新性的工作。