遙感科學(xué)與技術(shù)院士演講人：日期:目錄01學(xué)科領(lǐng)域概述02關(guān)鍵技術(shù)體系03國家戰(zhàn)略貢獻04重大科研突破05學(xué)術(shù)引領(lǐng)作用06未來發(fā)展趨勢01學(xué)科領(lǐng)域概述遙感科學(xué)定義與范疇多學(xué)科交叉融合遙感科學(xué)綜合了物理學(xué)、地理學(xué)、計算機科學(xué)、環(huán)境科學(xué)等多學(xué)科理論，通過電磁波譜分析實現(xiàn)地物屬性識別與動態(tài)監(jiān)測。探測技術(shù)分類按傳感器平臺分為航天遙感（衛(wèi)星）、航空遙感（無人機/飛機）和地面遙感（固定/移動設(shè)備），覆蓋可見光、紅外、微波等全波段探測能力。應(yīng)用領(lǐng)域擴展涵蓋國土資源調(diào)查、氣象預(yù)報、災(zāi)害監(jiān)測、農(nóng)業(yè)估產(chǎn)、軍事偵察等，形成“空-天-地”一體化觀測體系。技術(shù)發(fā)展里程碑1957年人造衛(wèi)星發(fā)射21世紀(jì)高分辨率革命1972年Landsat計劃人工智能融合蘇聯(lián)Sputnik-1開啟航天遙感時代，推動遙感數(shù)據(jù)獲取從航空向太空跨越。美國發(fā)射首顆民用對地觀測衛(wèi)星，實現(xiàn)多光譜遙感數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化應(yīng)用，奠定現(xiàn)代遙感技術(shù)基礎(chǔ)。WorldView系列衛(wèi)星實現(xiàn)亞米級分辨率，InSAR、LiDAR等技術(shù)突破提升三維建模精度。深度學(xué)習(xí)算法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在影像分類、目標(biāo)檢測中廣泛應(yīng)用，推動遙感解譯自動化。院士核心研究方向定量遙感反演理論建立地表參數(shù)（如植被指數(shù)、土壤濕度）與電磁波特征的數(shù)學(xué)模型，解決大氣校正、混合像元分解等關(guān)鍵問題。高光譜遙感技術(shù)研發(fā)納米級光譜分辨率傳感器，實現(xiàn)礦物成分、污染物濃度等微觀信息提取，推動精準(zhǔn)環(huán)境監(jiān)測。雷達遙感應(yīng)用開發(fā)極化SAR、干涉SAR技術(shù)，突破云層和夜間觀測限制，應(yīng)用于地表形變監(jiān)測（如地震、滑坡預(yù)警）。全球變化遙感監(jiān)測構(gòu)建長時間序列衛(wèi)星數(shù)據(jù)集（如MODIS），研究冰川消融、城市化擴張等宏觀生態(tài)演變規(guī)律。02關(guān)鍵技術(shù)體系通過搭載多光譜、超光譜及合成孔徑雷達（SAR）等傳感器，實現(xiàn)亞米級空間分辨率的地表觀測，滿足精細(xì)農(nóng)業(yè)、城市規(guī)劃等領(lǐng)域的應(yīng)用需求。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取高分辨率成像技術(shù)利用低軌衛(wèi)星星座和靜止軌道衛(wèi)星組合，實現(xiàn)高頻次、大范圍的地表動態(tài)監(jiān)測，支持災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)和環(huán)境變化評估。動態(tài)監(jiān)測與快速響應(yīng)建立輻射定標(biāo)、幾何校正等預(yù)處理流程，確保原始數(shù)據(jù)的精度與一致性，為后續(xù)分析提供可靠基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與質(zhì)量控制多源信息融合處理多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同分析整合光學(xué)、雷達、激光雷達（LiDAR）等異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過時空配準(zhǔn)和特征級融合，提升地物分類與目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性。云計算與分布式處理利用高性能計算平臺處理海量遙感數(shù)據(jù)，優(yōu)化并行算法以縮短處理周期，支撐實時或近實時應(yīng)用場景?？仗斓匾惑w化集成結(jié)合衛(wèi)星、無人機和地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)，構(gòu)建多層次觀測網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)全域覆蓋與局部高精度互補。智能解譯與建模深度學(xué)習(xí)與自動化解譯基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和Transformer架構(gòu)，實現(xiàn)地物分割、變化檢測等任務(wù)的端到端智能化處理。知識驅(qū)動與物理模型結(jié)合三維重建與數(shù)字孿生融合專家規(guī)則與機器學(xué)習(xí)，構(gòu)建可解釋性強的解譯模型，提升復(fù)雜場景（如城市立體結(jié)構(gòu)、植被參數(shù)反演）的精度。通過傾斜攝影和點云數(shù)據(jù)處理技術(shù)，生成高保真三維場景模型，服務(wù)于智慧城市、國土測繪等領(lǐng)域的動態(tài)仿真與決策支持。12303國家戰(zhàn)略貢獻利用多光譜、高光譜及雷達遙感技術(shù)，實現(xiàn)對耕地、森林、礦產(chǎn)等資源的周期性監(jiān)測，為國土空間規(guī)劃與生態(tài)保護紅線劃定提供數(shù)據(jù)支撐，支撐國家“山水林田湖草沙”系統(tǒng)治理戰(zhàn)略。資源環(huán)境監(jiān)測應(yīng)用國土資源動態(tài)監(jiān)測通過遙感反演大氣污染物（如PM2.5、二氧化硫）濃度、水體富營養(yǎng)化指數(shù)等，建立生態(tài)環(huán)境評價模型，服務(wù)于國家污染防治攻堅戰(zhàn)與碳中和目標(biāo)。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評估結(jié)合衛(wèi)星遙感與無人機影像，監(jiān)測作物長勢、土壤墑情及病蟲害分布，為糧食安全預(yù)警和智慧農(nóng)業(yè)提供技術(shù)保障，助力鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。農(nóng)業(yè)估產(chǎn)與精準(zhǔn)管理03災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建02洪澇災(zāi)害動態(tài)監(jiān)測通過合成孔徑雷達（SAR）實現(xiàn)全天候洪水淹沒范圍提取，集成氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)預(yù)測洪峰演進路徑，為防汛指揮決策提供實時數(shù)據(jù)支持。森林火災(zāi)遙感應(yīng)急響應(yīng)開發(fā)基于熱紅外遙感的火點識別算法，結(jié)合GIS系統(tǒng)實現(xiàn)火勢蔓延模擬與救援路徑規(guī)劃，提升國家森林防火應(yīng)急響應(yīng)效率。01地質(zhì)災(zāi)害遙感識別利用InSAR技術(shù)監(jiān)測地表形變，結(jié)合光學(xué)遙感識別滑坡、泥石流隱患區(qū)，構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害早期預(yù)警平臺，支撐應(yīng)急管理部災(zāi)害防治體系。國防遙感技術(shù)創(chuàng)新隱身目標(biāo)探測技術(shù)多源情報融合分析高分辨率衛(wèi)星偵察技術(shù)突破亞米級光學(xué)衛(wèi)星成像與智能目標(biāo)識別技術(shù)，構(gòu)建軍事設(shè)施動態(tài)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，支撐國防安全與邊境管控需求。集成衛(wèi)星、無人機及地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)，開發(fā)戰(zhàn)場環(huán)境態(tài)勢感知系統(tǒng)，提升復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下的信息融合與決策支持能力。研發(fā)基于量子遙感與太赫茲波段的隱身裝備探測方法，突破傳統(tǒng)雷達探測局限，服務(wù)國防科技自主創(chuàng)新戰(zhàn)略。04重大科研突破新型傳感器研發(fā)高光譜成像傳感器技術(shù)突破激光雷達系統(tǒng)集成突破合成孔徑雷達（SAR）小型化創(chuàng)新通過納米級濾光片陣列和量子點材料應(yīng)用，實現(xiàn)400-2500nm連續(xù)光譜覆蓋，將光譜分辨率提升至5nm，顯著提高地物識別精度，在礦產(chǎn)勘探和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重大應(yīng)用。研發(fā)基于MEMS工藝的微型相控陣天線，使衛(wèi)星載SAR重量降低至50kg以下，同時保持0.5米分辨率，推動商業(yè)微小衛(wèi)星遙感應(yīng)用發(fā)展。攻克多波長激光共軸發(fā)射技術(shù)，實現(xiàn)532nm/1064nm/1550nm三波段同步探測，植被垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)反演精度提升40%，為碳匯監(jiān)測提供新手段。多源數(shù)據(jù)協(xié)同反演框架建立基于深度學(xué)習(xí)的"衛(wèi)星-無人機-地面"三級數(shù)據(jù)融合模型，解決傳統(tǒng)單源遙感反演的不確定性問題，使葉面積指數(shù)（LAI）反演精度達到90%以上。大氣校正通用算法創(chuàng)新提出基于輻射傳輸模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的RT-Net算法，實現(xiàn)復(fù)雜大氣條件下自動校正，使地表反射率產(chǎn)品精度提高30%，被納入NASA標(biāo)準(zhǔn)處理流程。時序數(shù)據(jù)重建理論突破創(chuàng)立時空張量補全理論（ST-TC），有效解決云污染導(dǎo)致的遙感數(shù)據(jù)缺失問題，實現(xiàn)長時間序列NDVI數(shù)據(jù)集連續(xù)重建，支持全球植被動態(tài)監(jiān)測。定量遙感反演算法全球變化研究支撐研發(fā)極軌衛(wèi)星與靜止衛(wèi)星協(xié)同觀測技術(shù)，建立南極冰流速實時監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，首次實現(xiàn)全南極冰蓋年際變化毫米級測量，為IPCC評估報告提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)。極地冰蓋監(jiān)測系統(tǒng)全球碳同化系統(tǒng)構(gòu)建城市熱島效應(yīng)研究集成GOSAT、OCO-2等碳衛(wèi)星數(shù)據(jù)，發(fā)展4D-Var同化算法，建成首個1km分辨率全球碳通量估算系統(tǒng)，支撐《巴黎協(xié)定》履約評估。利用Landsat時序數(shù)據(jù)和新型城市地表溫度反演算法，揭示全球1000+城市熱島強度變化規(guī)律，提出基于遙感指導(dǎo)的城市通風(fēng)廊道規(guī)劃方法。05學(xué)術(shù)引領(lǐng)作用學(xué)科建設(shè)推動理論體系完善院士團隊通過系統(tǒng)性研究，推動遙感科學(xué)理論框架的構(gòu)建，包括電磁波與地物相互作用模型、定量遙感反演理論等，為學(xué)科發(fā)展奠定理論基礎(chǔ)。跨學(xué)科融合創(chuàng)新促進遙感與地理信息系統(tǒng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的交叉融合，拓展學(xué)科邊界，例如開發(fā)深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的遙感影像自動解譯技術(shù)。國家級平臺搭建主導(dǎo)建設(shè)國家重點實驗室、遙感衛(wèi)星地面接收站等基礎(chǔ)設(shè)施，為科研提供數(shù)據(jù)支撐與實驗環(huán)境，如高分辨率對地觀測系統(tǒng)（高分專項）的協(xié)同攻關(guān)。國際標(biāo)準(zhǔn)制定牽頭制定遙感數(shù)據(jù)采集、處理與共享的國際標(biāo)準(zhǔn)（如ISO/TC211地理信息標(biāo)準(zhǔn)），推動全球遙感數(shù)據(jù)互操作性與可比性。數(shù)據(jù)協(xié)議規(guī)范化參與定義遙感傳感器性能評價指標(biāo)（如輻射分辨率、時空分辨率等），為國際衛(wèi)星載荷設(shè)計提供技術(shù)規(guī)范。技術(shù)指標(biāo)體系構(gòu)建主導(dǎo)全球碳循環(huán)遙感監(jiān)測標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)一植被指數(shù)、地表溫度等關(guān)鍵參數(shù)的計算方法，支撐《巴黎協(xié)定》履約評估。氣候變化監(jiān)測框架復(fù)合型課程體系設(shè)計與航天科技集團、自然資源部等合作建立實踐基地，指導(dǎo)學(xué)生參與衛(wèi)星載荷研制或災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測等實際項目。產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合培養(yǎng)機制國際學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)通過國際攝影測量與遙感學(xué)會（ISPRS）等平臺，選派青年學(xué)者赴海外頂尖機構(gòu)（如NASAJPL）交流，提升全球視野。構(gòu)建“遙感物理+算法開發(fā)+行業(yè)應(yīng)用”三位一體的課程體系，開設(shè)《微波遙感原理》《遙感云計算》等前沿課程，培養(yǎng)技術(shù)交叉能力。高端人才培養(yǎng)06未來發(fā)展趨勢高分辨率衛(wèi)星技術(shù)未來高分辨率衛(wèi)星將實現(xiàn)亞米級甚至厘米級成像精度，推動遙感數(shù)據(jù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、城市規(guī)劃、災(zāi)害監(jiān)測等領(lǐng)域的深度應(yīng)用，滿足高精度地表觀測需求。亞米級成像能力突破多光譜與高光譜融合小型化與星座組網(wǎng)通過整合可見光、紅外、微波等多波段數(shù)據(jù)，提升地物分類與識別能力，尤其在環(huán)境監(jiān)測、礦產(chǎn)勘探等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更高效的目標(biāo)識別與分析。低軌小衛(wèi)星星座技術(shù)將大幅提升數(shù)據(jù)獲取頻次，形成全球覆蓋的實時觀測網(wǎng)絡(luò)，支持動態(tài)監(jiān)測如氣候變化、海洋環(huán)境等長周期研究。人工智能深度應(yīng)用自動化影像解譯基于深度學(xué)習(xí)的語義分割、目標(biāo)檢測技術(shù)將實現(xiàn)遙感影像的自動化解譯，顯著提升土地利用分類、建筑物提取等任務(wù)的效率與準(zhǔn)確性。智能數(shù)據(jù)融合AI算法可整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（如衛(wèi)星、無人機、地面?zhèn)鞲衅鳎?，?yōu)化數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析，應(yīng)用于災(zāi)害預(yù)警（如滑坡、洪水）的實時決策支持。邊緣計算與實時處理結(jié)合邊緣計算設(shè)備，實現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)的在軌或近地實時處理，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，滿足軍事偵察、應(yīng)急響應(yīng)等時效性要求高的場景需求。數(shù)字孿生地球構(gòu)建碳中和監(jiān)測支持通過高時