田瑜基

（厦门精图信息技术有限公司）

1 引言

我国经济结构优化调整工作中，卫星及其应用产业发挥了重要作用，属于国家战略性先导产业。国家通过卫星应用产业，实现了传统产业的升级改造，产生了显著的经济效益，同时带动了技术水平的提高。国家为推进空间基础设施建设，先后下发了《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》等规划通知，加快智慧城市的建设和卫星应用产业的发展[1]。

新常态经济发展模式下，城市规划管理、公共服务、城市交通、环境保护、节能减排、安全监管、减灾救灾和社会治理等各领域发展迫切需要高分辨、高时效、高质量、高可靠的信息采集和信息服务保障；“一带一路”地缘经济发展规划在重点区域生态环境、地理空间与精密定位服务等方面，对空间技术的自主性、全球化、综合性、定量化、精准性提出了战略性高要求。本平台集成卫星遥感技术、卫星导航技术、卫星通信技术，构建智慧城市高分卫星综合应用服务技术体系，发挥我国空间基础设施辐射带动作用，可进一步为21世纪海上丝绸之路沿线国家和地区，提供高分卫星遥感数据和空间信息技术支撑。

2 关键技术研究

2.1 时空综合数据模型技术

城市内的所有事件和事物均具有时间和空间特征，将事件和事物的时间特征、空间特征以及其它相关特征，转换成人类所能够认知的数据模型。智慧城市的建设和管理，需要一种融合全面信息的数据模型，作者从多时态、多维度、多尺度和多专题这四个角度，提出了建设城市时空综合数据模型，如图1所示。

城市的区域划分，可以根据空间尺度，基于地理要素空间中的嵌套关系，进行不规则的多级划分。城市中的事件和事物，根据其以时间节点的进展变化关系，基于时间尺度的划分，建立能体现空间要素时序变化的空间要素单元。在城市的综合信息处理方面，结合地理空间数据和专业数据，依次进行数据的清洗、分析、共享，实现信息采集和共享服务[2]。

2.2 多源异构高分卫星遥感空间数据交换技术

高分卫星遥感空间数据的交换比非空间数据交换要复杂，对于高分卫星遥感共享平台系统的空间数据交换采用基于GML的数据互操作技术。GML（基础地理标识语言，是一种用于空间基础地理信息的传输和存储的XML应用，能够表示基础地理空间对象的空间数据和非空间属性数据）。基于GML的数据互操作是采用GML中间件实现基础地理数据的传输与交换，从技术上讲，主要是利用数据拦截，在每个数据库服务器中驻留中间件，实现各异构数据库中的数据同步[3]。

图1 智慧城市时空综合数据模型

图2 高分卫星遥感空间数据交换

图3 高分卫星遥感非空间数据交换

在非空间数据的采集、共享、交换过程中，需要利用XML建立数据共享交换规则。不同部门不同的数据库，有数据提供方，相应地也有数据需求方，由哪个系统提供哪些数据，哪个系统需要其它系统提供什么样的数据，这就是数据共享交换规则。

高分卫星的数据，具有数据源广泛、数据量大的特点。为了实现多源数据的协同利用，先要建设适用于大数据储存的硬件环境，在数据的高效储存和管理的基础上，建立地理空间数据的存储和表达模型。然后通过剖析模型，即可建立统一的时间和空间标准，将经济数据和地理空间数据融合起来[4]。

2.3 时序高分辨率遥感数据的构建

利用前五年所有可用的高分二号卫星PMS的多光谱数据，采用重采样并经辐射归一化后高分一号卫星PMS作为补充数据，基于地表反射率，建立空间分辨率达3.2m的时序遥感数据的预测模型。

在时序地表反射率的预测模型中，包含谐波分量和趋势分量，谐波分量的每个波段代表了不同的地表反射率。谐波模系数较少的模型，代表着模型的稳定和强健，即不容易受到云以及云阴影的影响，所以需要较少的观察次数即可。在公式（1）所表示的基本模型中，整体由4个系数组成。通过影像去除云、云阴影等异常值的预处理后，余下的有效像元中，如果观测次数大于模型系数的三倍，那么模型的精度和稳定程度是较好的，三种时序模型的时序表达如公式（1）所示：

在上式中，x表示日期，T代表整年的天数（T≈365.25），a0，i用作评估第i波段的整体像元值和平均值，系数a1，i、b1，i用作模拟太阳高度角和物候差异引起的i波段的年内变化。其中c1，i不同于其他普通的谐波模型，表示的是第i波段的年际变化，获得的反射率模型用于估计长期变化趋势，是获取地表渐变信息的关键系数。上式中代表第k个断点，可以采用最小二乘法（OLS）进行系数的拟合。

对于式子（1）中的模型，式子（2）中对年内双峰变化信息做了补充，增加了2个系数，分别是a2，i和b2，i。式子（2）的数学式子如下所示：

模型中包含的系数数量，与有效像元的观测数量成正比，也与模型的精度成正比。当有效像元的观测数量足够时，就可以采用较为复杂的模型。如式子（3）所示，模型中包含8个系数。对比式子（2）展示的改进模型，式子（3）中的模型多了a3，i和b3，i两个系数，用于获取年内多峰变化。

通过采集训练样本，对原始光谱波段、纹理特征、物候参数等特征进行筛选，可以获得各类专题提取的最优特征集。

3 平台建设内容

3.1 建立高分卫星遥感数据资源中心

由于智慧城市涉及的领域多杂，一般的数据资源均具有“多源、异构、动态、分散”的特点。在“多源”数据中，包含了“空间、业务、支撑、专题”等不同类型。建设国产高分卫星遥感数据中心，以高分卫星获取的遥感数据为主，采用灵活的数据源体系结构和分布式数据库，实现空间数据的共享和良好扩展，为海量数据的高效管理提供支撑[5]。

在多尺度、多时项、多分辨率的遥感数据资源共享体系建设中，城区和人口密集区的地理实体数据、数字地形模型数据、高分辨率航空遥感数据、高-中分辨率卫星遥感数据、地名地址数据、三维地图数据、城市管理专题数据，构成高分卫星综合应用数据集产品，为智慧城市建设管理的基础设施提供强有力的支撑，形成“从静态到动态、从全局到局部、从室外到室内”的高分辨率全息空间数据集。智慧城市高分辨率全息空间数据集，为智慧城市的深层次应用推广，提供了良好的基础支撑[6]。

结合传统的基础地理信息数据，通过高分卫星遥感影像服务系统，进行数据提取等处理工作，打造通用高分遥感卫星数据增值产品系列（多尺度可见光、热红外、多光谱、微波系列），以及面向不同行业的专题数据集，实现在线多类型应用服务。

3.2 研发智慧城市高分卫星综合应用服务平台

以国产高分辨率卫星遥感数据为主要数据源，以卫星导航定位和卫星通信为辅助技术支撑，先后通过高分遥感影像数据的采集，和高分遥感影像数据的提取转换，最终用于高分卫星综合应用产品制作。面向城市管理决策部门，开发智慧城市高分卫星综合服务平台，辅助城市管理机构进行合理决策工作，为专业机构提供基础服务。

图4 数据资源中心结构图

本平台紧密围绕城市各级政府部门、有关企业和个人在地理信息资源和卫星技术之上的城市管理应用需求，开发高分卫星数据处理服务系统及相关卫星应用系统，面向城市管理各领域提供业务化的数据及服务，推动发展基于高分卫星遥感资源的应用服务，构建“快速、经济”的数据处理和整合模式，解决城市管理信息化建设中“多数系统闲置、成本高难应用、快速经济数据难满足”的突出问题。面向典型行业的在线应用服务和专题数据集，高分卫星遥感数据处理服务系统，通过提供增值的高分影像产品进行应用服务或产品[6]。

4 结语

瞄准卫星应用技术国际发展前沿，面向国家全球战略部署，满足国家新型城镇化与经济转型升级发展规划中，对自主高分卫星遥感数据推广应用的迫切需求，在国家智慧城市建设工作中，特别是城市规划与精细化管理领域，建立高分辨率卫星遥感数据产学研用技术服务体系和高分产品体系，建设高分卫星遥感数据资源中心，设计一站式高分卫星综合应用服务平台，为各层次用户提供标准化、普适性、网络化的高分卫星遥感信息与应用服务，推动高分中心核心能力建设，促进高分专项数据的推广应用，推进新型智慧城市建设。通过本平台建设实现了以高分遥感数据为纽带，完整构建城市全息空间数据集；发挥了高分遥感的优势，形成时空信息云平台动态一张图；促进了高分技术的深度应用，推动了高分中心核心能力的提升；构建了国产安全技术产业链，维护了国家信息安全；扩大了高分卫星应用规模，推动了高分应用的产业化发展。