為深入貫徹黨的二十屆三中全會精神和中共中央、國務院印發的《關於全面推進美麗中國建設的意見》部署,認真落實生態環境部《關於加快建立現代化生態環境監測體系的實施意見》有關要求,生態環境部印發了《國家生態環境監測網路數智化轉型方案》,進一步提升技術裝備數智化能力,推進建成新一代國家生態環境監測網路(以下簡稱國家網),引領生態環境監測高品質發展。
一充分認識數智化轉型的重要意義
Deepseek等智慧模型的成功在全球範圍産生巨大轟動。大數據、大模型等人工智慧(AI)技術是新質生産力的核心之一,正在引發新一輪技術變革。強化基於AI的新型感知技術應用,建設形成以數智化為標準的國家網,將促進國家網高品質發展,更好地支撐美麗中國建設。
(一)數智化轉型是推動環境監測領域新質生産力發展的重要途徑
習近平總書記在全國生態環境保護大會上提出,加快建立現代化生態環境監測體系,健全天空地海一體化監測網路。黃潤秋部長在全國生態環境監測工作會議上指出,要加快建立與美麗中國建設相適應的現代化監測體系,進一步提升準確分析、精準預測的能力,持續提升從山頂到海洋的一體化監測能力,全方位、全地域推進一體化監測能力建設。數智化轉型是提升天空地海一體化監測能力的重要舉措,通過加強大數據、物聯網、區塊鏈、人工智慧等新技術整合,推動國家網升級改造,提高生態環境態勢感知、分析研判、預測預警、應急響應和監測監管的自動化、智慧化水準,促進生態環境監測領域新質生産力發展。
(二)數智化轉型是推動遙感監測模式轉變的重要指引
遙感監測是現代化生態環境監測體系的重要組成部分,是國家網數智化轉型的重要發力點。目前,遙感技術已進入高空間、高時間、高光譜、全譜段、多角度、立體化的發展和應用階段,初步形成了衛星、無人機、走航、地基觀測、地面驗證等多元化、立體化、協同化的生態環境遙感監測體系,並在內蒙古鄂爾多斯、四川寶興等地成功開展了應用實踐。推動遙感監測領域數智化轉型還要進一步推廣試點示範,不斷完善多元、立體監測體系,加快形成天地一體、央地聯動、智慧高效遙感監測新模式。
(三)數智化轉型是推動遙感監測技術創新的重要動力
為落實“全方位、高精度、短週期”生態環境遙感監測總要求,遙感監測持續開展關鍵模型演算法技術創新,推動監測智慧化和自動化,利用數字地球、機器學習及網際網路等技術,實現光學衛星數據全流程、自動化獲取與處理,突破了生態環境問題自動化識別和藍藻水華預測預警等技術,生態環境遙感監測能力極大增強。遙感監測還需繼續深化AI等技術應用,進一步加強在新型載荷數據自動化處理、智慧識別演算法迭代升級、預測預警模型精度提升等方面的技術創新,增強核心技術競爭力。
二遙感監測領域數智化轉型作用已逐步顯現
遙感監測以主動發現生態環境問題為主線,以提高時效性為重點,引入大數據、大模型等技術,不斷提升衛星數據預處理、遙感産品生産、環境問題識別和生態評估與預警的自動化、智慧化水準,在支撐生態環境監測能力提升中取得積極進展。
(一)關鍵模型演算法智慧化升級,持續提升遙感主動發現問題能力
一是優化人為活動變化檢測、人為活動精細分類等模型演算法,建立人為活動樣本庫並生産樣本54.6萬個,通過迭代訓練演算法模型,人為活動自動變化檢測精度已升至70%。二是通過構建特徵樣本庫,實現鋼鐵、水泥、焦化等重點行業企業工業熱源遙感智慧識別,識別準確率達88%,總體分類精度達86.3%。三是建立國産衛星高光譜數據的全球甲烷排放異常熱點大模型,準確率提升10%,定量監測精度達到國際先進水準。
(二)創新技術應用領域不斷拓展,不斷提升生態安全監測與預警能力
一是從簡單監測向監測管理一體化發展,構建生態干擾風險評估指標體系和大尺度評估模型,助力重要生態空間“分區分策”精細化監測和網格化監管。二是從現狀監測向預測預報發展,引入神經網路等模型突破湖庫藍藻水華預測;融合多源遙感時序數據與多光譜智慧識別技術,構建秸稈焚燒污染風險量化評估模型,實現準確率≥0.70污染事件預警。三是從以“産數”為重心向全鏈條拓展,生態環境遙感監測向處理、加工、存儲、管理、應用等全鏈條數據賦能轉變。
(三)基礎産品自動化生産能力提升,夯實生態環境監測與評估數據基礎
一是開展海量衛星影像流程式快速生産,實現光學衛星遙感數據獲取、處理和分發自動化,顯著提升工作效率,全國2米基礎影像産品生産由每年1期提升至雙月1期,有效覆蓋率達84%。二是創新“線上優選+線上判讀”遙感數據作業模式,應用空間網格引擎動態切片技術實現遙感影像快速發佈,全國2米影像切片時間從2個月壓縮到7天,研製遙感影像地圖服務插件,為生態環境遙感監測專題製圖和分析評估提供線上判讀與智慧解譯工具。
三加快推進遙感監測領域數智化轉型
國家網數智化轉型是構建現代化生態環境監測體系的關鍵舉措。要緊抓數智化轉型機遇,推動數智化轉型任務落地落實,著力提升生態環境遙感監測能力,為美麗中國建設提供堅實遙感技術支撐。
(一)提升遙感主動發現生態環境問題智慧化水準。以主動發現生態環境問題為重點,在水、大氣、土壤、生態等領域持續優化和完善監測技術,開展智慧解譯樣本標注及生産技術研究,建設多場景全國生態遙感樣本庫和遙感參數定量反演模型方法庫,構建生態環境問題遙感監測大模型並定期訓練、升級,打造國家生態環境遙感高精度快速解譯“智慧體”。
(二)建設立體遙感數據底座和數字孿生引擎。研究感知設備、數據、演算法模型等多種對象的級聯整合技術,開展多源數據一體化融合治理,構建結構化、標準化的高品質時空數據立方體,逐步形成高空間解析度、高時間解析度、高濃度解析度的多元化遙感數據産品體系,建立基於遙感大數據綜合應用的生態環境空間數據底座,研發提升預測預警能力的生態環境數字孿生引擎。
(三)提高多源遙感數據處理全流程自動化能力。加強雷達和高光譜等新型載荷數據處理能力,研發高光譜、雷達衛星批量自動化處理平臺,實現國産遙感數據産品自動化生産。引入超分重建成像、亞米數據輕量級切片、多模態數據融合等技術,開展基於“空間+光譜”先驗知識的影像超分重建大模型演算法研究,提升遙感監測數據解析度和覆蓋率。
(四)構建全方位立體遙感監測與品質管理體系。依託超長期國債項目,開展國家溫室氣體監測站網和立體監測體系建設,加強溫室氣體衛星遙感高精度連續監測能力,健全天空地海一體化監測網路。充分運用AI技術,構建數據獲取與處理、存儲與管理、産品生産與應用的全鏈條品質管理體系。加強生態環境衛星載荷的在軌定標、強化接收數據的科學性檢驗和品質檢查、強化遙感産品的真實性檢驗及與其他生態環境監測數據的協同融合,開展基於科學性原則的衛星産品持續優化和品質控制等關鍵技術研究。
(衛星環境應用中心黨委書記、主任 吳季友)