自20世纪50年代美苏两国率先将空间观测技术从航空遥感发展到航天遥感领域以后，到20世纪70至20世纪80年代，国际航天遥感技术突飞猛进，在推动经济发展、社会进步、环境改善和国防建设等方面发挥了重要作用。
美国从1960年开始就从航天器上对地球进行长期观测，发射有TIROS-1和NOAA-1太阳同步气象卫星，并于1972年起先后发射了装有MSS传感器、分辨率约80m的Landsat1、Landsat2和Landsat3等第1代陆地卫星；1982年，美国第2代陆地卫星Landsat4发射，装有TM传感器，分辨率提高到30m；1983年底，第二版《遥感手册》的出版标志着遥感技术应用的系统性成果初步形成。
在先进国家基本完成航天遥感应用体系构建的同期，我国航天实现了“两弹一星”的突破并开始转型服务社会经济方向。近10年来，随着我国开始重视遥感技术在民生领域的应用，遥感科技迎来产业发展的大好时机。得益于卫星技术的进步，如今的航空遥感、无人遥感可以在不受天气等因素干扰的情况下高质量完成监测任务。
近日，以“全球变化与区域响应”为主题的第二十二届中国遥感大会在江苏常州举行，来自全国遥感科技界近2000名专家学者、行业人士出席了此次大会，中国科学院院士、中国科学院地理科学与资源研究所研究员周成虎在会上作了“从遥感大数据到遥感大模型”主旨报告。大会打造了全国遥感领域集学术交流、技术展览、成果推广于一体的权威平台，极大促进了我国遥感事业和空间信息产业发展，为助力经济和社会发展提供了新动能。
「回顾我国遥感起步“三大战役”」
20世纪70年代末到80年代 , 我国多家单位开展团结协作 , 进行了腾冲航空遥感试验、天津—渤海湾环境遥感试验和二滩水能开发遥感试验。这三次遥感科学试验成功地将遥感综合应用系统性地引入中国 , 标志着中国多领域遥感应用的起步 , 取得了丰硕的科技成果和显著的社会经济效益，被称为中国遥感的“三大战役”。
1978年9月，由中国科学院牵头组织的腾冲航空遥感试验是我国首次航空遥感应用示范试验，被誉为“中国遥感的摇篮”。本着“一次试验、多方受益”原则，来自全国16个部委所属68个单位700余名科技人员团结协作，历经3年，完成了以下任务：检验中国自主研制的航空遥感设备，验证设计指标与性能参数；获得了系统、完整的第一手遥感图像和数据；勘察腾冲地区自然环境和自然资源，开创了中国基于遥感的自然资源与环境调查工作 ；展示了遥感在行业部门的巨大应用潜力和应用前景，开创了我国基于遥感的自然资源与环境调查工作，展示了遥感在中国巨大应用潜力和应用前景，为我国遥感应用打开了新局面。
1980年，天津—渤海湾环境遥感试验首次以城市和近海环境为背景开展城市环境遥感综合性试验，直面当时广受社会各界关注的城市环境问题，针对天津、渤海湾地区环境“天上孽龙飞，地上浊水流，废渣堆成山，噪声令人愁”等污染严重问题，在原国务院环境保护领导小组办公室的支持下，共计36个单位的400余名科技人员参与了此次以城市环境为中心、以遥感为技术手段的此次多学科综合性试验，取得了天津市水、气、土、热污染等生态环境和渤海湾近海海洋环境污染的综合性遥感监测成果，开创了中国城市遥感的先河。
同年，为加快我国西南五大江河水电资源开发，由中国科学院能源委员会牵头、中国科学院遥感应用研究所负责总体设计、中国科学院成都分院负责组织的二滩水能开发遥感试验在雅砻江二滩水电站区域开展实施。这次遥感试验是我国首次结合遥感技术和地理信息系统技术，并将其应用于大型水电工程选址前期研究，为雅砻江梯级开发和加快西南五大江河水电资源开发利用的可行性研究提供新的技术途径，不仅有效推广了遥感技术，还被大量引入其他大型水电站的后期验证工作中，发挥了显著的综合经济效益。
周成虎在报告中指出：“这‘三大战役’是我国遥感事业发展的里程碑，对我国遥感事业人才培养、学科建设、技术进步、学术交流、开拓应用等方面都产生深远影响，此后，中国遥感大规模应用蓬勃开展。”
「拥抱遥感大数据时代」
当前，人类对遥感数据的获取能力超越了以往任何一个历史时期。对地观测技术的进步和高分辨率对地观测卫星的密集发射，代表着我国已构建了自主全球观测系统，进入了遥感大数据时代。
传统的遥感数据处理方法对精细化状态的分析缺乏有效手段，对大批量数据的持续观测仍需要通过人工实现，其数据共享率低、精准服务能力弱、数据产品不完整，造成了海量遥感数据应用价值无法充分发挥。在遥感大数据时代，数据呈现出多传感器、多时相、多分辨率、多要素等新特点，向传统遥感数据智能处理提出了新挑战。遥感从数据的引接、处理、挖掘、关联、共享和应用是全链条的应用，需要解决链路长、处理环节多、关键技术复杂等问题。
“今天的遥感，不像当年只有几颗星，现在是星罗棋布，是分钟级安排卫星的星座体系运行，可以在遥远的天空对地进行无缝观测。也正因为如此，我们面临的是海量的遥感应用数据处理。”周成虎表示，“面对遥感大数据，单纯依靠传统处理方法已无法应对多元化、智能化、精细化应用。这几年，大家做了很多工作，通过突破高精度、自动化、高时效的数据处理和信息提取技术来实现精细化处理、高精度定标、样本仿真生成、要素智能提取等，从早期的数字图样处理到现在以人工智能为核心的深度学习驱动，大大提升了定量遥感的精细化、智能化水平，实现了对全球的实时处理、卫星在轨处理，我们已经从传统经典遥感进入了现代遥感。”
他进一步解释道，遥感大数据智能处理与应用是将人工智能用于遥感，贯穿海量多源异构数据，从处理分析到共享应用全链条高效精准地处理遥感数据、催生新的遥感应用，从而促进遥感数据服务模式的变革、实现定量遥感的跨越发展。采用机器学习方法取代传统人工规则和干预，大大降低了定量遥感的门槛，在特种领域、水利、交通、住建、环保等行业应用前景广阔。“通过高分遥感加海量计算，能够测量出西非300万平方公里内约有18亿棵树，这远远超越了人们对沙漠的理解，这也说明了现今遥感科技已经发展成了对地球的动态监测体系。”
2022年8月，中国科学院空天信息创新研究院发布了“空天・灵眸”大模型（RingMo，Remote Sensing Foundation Model）， 这是首个面向跨模态遥感数据的生成式预训练大模型，旨在构建一个通用的多模态多任务模型，为遥感领域多行业应用提供一套通用便捷、性能优良的解决方案。该模型在8个国际标准数据集上达到了同类领先水平，有效填补了跨模态生成式预训练模型在遥感专业领域的空白。
同时，中国科学院空天信息创新研究院与华为公司将基于昇腾AI基础软硬件平台，尤其是昇思MindSpore AI框架继续进行深度合作，联合打造灵活易用的自监督预训练通用套件，以期高效支撑大模型并行训练及下游任务的开发。周 成虎说：“有了遥感大模型就可以实现遥感大数据的实时动态处理和分析，可以帮我们实现从单一级处理到集群、从单一区域到全球、从单要素到全要素的处理。”“空天・灵眸”大模型在国防安全、实景三维等多个领域已开展试用，在目标检测识别、地物要素分类等方面的实测结果较通用视觉模型有显著提升，未来将推广至国土资源、住建交通、水利环保等行业，为天空地一体化应用提供解决方案。
「应对遥感大数据时代新挑战」
“今天语音模型已经超越了常规的自然语言理解，特别是ChatGPT的出现让人工智能应用进入了普惠时代。那么，遥感大模型是不是也可以将遥感应用带入普惠时代？这需要业内共同联手研究、攻克遥感大模型的底层技术。”周成虎说，“我们的遥感大模型不仅关注地物提取，还有定量遥感。在遥感应用界中，无论是提取、分类还是地量参数反演，都需要非常多的专业模型。如何将专业模型嵌入大模型中？这也是今天遥感大模型面临的挑战和难点。”周成虎指出，一是要在现有学习的基础上将多语义结合起来，真正将遥感的地学知识和模型组合起来；二是要将多样化的地学任务适配器建起来，争取让每一个任务都有自己的适配器，或者开拓成千上万个应用软件，在这个大模型基础上把每一项任务都做得像专家一样。
“融合大数据、大知识和大计算的慧觉遥感，能够把现代大数据、人工智能和云计算技术等紧密结合到遥感大数据分析中，通过地理智能学习方法和图谱耦合关联、分区分层分级、人机环境协同等思想，实现对遥感影像场景的理解，建立全空间多粒度的时空对象模型，达到对全球大模型的自动标注。”周成虎院士认为，要抓住时代机遇拓展遥感大模型，有了大数据、大模型，才能利用机会进一步推动中国遥感应用的变革。“未来，我们可以通过人工智能就来发现大数据中所隐含的知识和规律，最终改造现有地理信息技术，按需测量、生产时空数据，为农业、环境、国土等各行业提供科学数据，也为科研和教育提供实时、动态的地理信息数据。”周成虎说。
他表示，今后遥感大数据、遥感大模型的应用发展方向包括：一是新一代高性能遥感数据处理将实现全球影像的全自动化几何处理；二是高度智能化的专题信息提取将帮助我们认知每一寸国土的功能；三是知识化的遥感大数据管理能够实现行业精准服务、精准应用；四是云端化的遥感大数据平台将广泛应用于交易、服务、社交等。“在时空大数据领域，利用大遥感模型，一定能够把数字中国的故事讲得更好、更美，希望中国的遥感大模型能够出现在下一届遥感大会上。”
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张祖勋院士等：从控制点到控制片
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