对地观测领域的发展已经步入大数据时代，对地观测数据业已成为国家基础性和战略性资源，在国民经济、社会发展和国家安全等方面发挥着不可或缺的作用。卫星遥感是对地观测数据的重要组成部分，中国遥感卫星地面站自从1986年建立以来，先后接收了30多颗国内外系列卫星数据，成为我国最长时间序列的星载陆地观测数据集。如何在大数据时代挖掘这些数据的应用潜力，发挥其应有的价值是我们义不容辞的责任，具有十分重要的意义和现实价值。本次沙龙拟以卫星遥感大数据为切入点，围绕以下三个方面议题开展讨论：

a)为什么说对地观测进入了大数据时代？

b)大数据时代卫星遥感信息服务面临的挑战是什么？

c)如何去应对这些挑战？

王杰生：今天我们邀请空天研究院的何国金研究员作主旨报告。在地面站工作时我们是同事，他是搞数据处理的工作。当年王大珩院士曾给地面站提了个很好的建议，说地面站要搞一个“坐堂大夫”。当时我国数据应用方面还没开展起来，何国金就在那个研究室当这个“坐堂大夫”，做产品，做数据服务。那时的遥感数据只是一、二、三级产品，后来出现了定性产品，他们又做一些深加工产品和应用推广的工作，为国家很多项目提供了很多的服务，做数据挖掘深加工，现在好像做数据银行了。下面我们就请何博士给我们作报告。

何国金：卫星遥感大数据如何为国家战略决策提供服务

各位领导、各位老师大家好。杰生是我的老领导，这次学术沙龙他给我定了一个题就是“卫星遥感大数据如何为国家战略决策提供服务”。这是很大的一个题，范围很广，我就把我了解的情况跟大家做一个汇报。

先讲几个遥感应用的案例，来说明卫星遥感应用技术正在为国家发展发展发挥着重要的作用。

案例一：1969年-2017年中国黑河-俄罗斯阿穆尔州布拉格市对比

图1 尔州布拉格市对比

1969年大河分割了城市与荒野、隔开了繁华与荒凉。繁华的这边是俄罗斯阿穆尔州布拉格为申斯克市，荒凉的那边是中国黑龙江省黑河市。

2017年黑河与布市融合了现代与复古。现代的这边是中国黑龙江省黑河市，复古的那边是俄罗斯阿穆尔州布拉戈维申斯克市。

在布市江边散步的本地俄罗斯人看着每年都有新变化的黑河的对面，不禁感叹中国经济崛起之迅速，羡慕中国社会基础设施建设的现代化和中国人民日益美好的生活。

案例二：遥感图中江面上的“桥”失踪了

下面这幅图是国产高分卫星2018年4月6号的图象和2018年5月29号的图象，两米左右的分辨率。

同一个江面上的位置有两个状况，这就是4月份有“桥”，到了5月份就没有了。

如果单纯从遥感图片来分析这个图，可能会引起很多的歧义，一条笔直的“桥”横跨江面，且“桥”上有来往车辆。但结合信息分析，这不是一座桥，因为之前我们跟俄罗斯江面没有桥，仅靠轮渡。原因是到了冬季，江面结了厚厚冰后，来往的人和车辆走出了一条笔直路线，就是从卫星遥感图看到的那座桥。到了春季冰化了，遥感图中江上那座“桥”就没了。

由此得出一个结论：遥感大数据应用需要有效的信息支持。不同时相遥感数据的变化监测能更准确判读目标。

案例三：监测黑河大桥建设工程

采用动态的高分图象监测黑河大桥的建设过程，一边是俄罗斯，一边是中国，从动态图上看，可看到两边建设的工程的工艺，或者还是不太一样的，中国这边规规整整的把房子建好了，从这个动态遥感图象上，我们可以看到很多的深层次的背后的东西。

小结一下，遥感进入到大数据时代，对我们很多领域的应用，需要不同分辨率，多时相，动态监测的大量遥感图像数据，以及完成信息采集与分析，才能真正的得到一个对地表或者对人类活动的一个比较准确的认识。

下面我从三个方面来汇报：第一，为什么说我们从事的对地观测技术进入大数据时代？第二，我们大数据时代遥感信息服务面临哪些挑战？第三，遥感大数据服务于国家战略决策究竟能做哪些事？

1.对地观测进入大数据时代

• 应用需求：数据的种类、分辨率和时效性要求

技术推动：对地观测数据的获取能力不断增强

数据政策：促进了对地观测数据流动

遥感大数据主要应用需求如下图。

下面说明遥感应用如何为国家战略发展部署，以及联合国可持续发展目标等重大需求服务。

1）印度洋以及南太平洋地区重要港口

大家知道，印度洋和南太平洋是“一带一路”的海上必经海域。沿途的港口是海上之路的加油站、中转站和货物集散地，也是服务“一带一路”沿途国家的门户。该海域主要港口的卫星遥感图如4，新加坡港口见图五。

图4 新加坡港口（WV图像）

印度洋和南太平洋是“一带一路”战略发展必经的海域。其中科伦坡、加尔各答、吉隆坡和新加坡是路径的重要海港。

新加坡港口是亚太地区最大的转口港，也是世界最大的集装箱港口之一，是连接太平洋与印度洋之间的航运要道，也是我国古代海上丝绸之路必经之地。

2）联合国2030可持续发展目标

联合国2030可持续发展目标是在2015年提出的，包括十几个目标，169个指标，240多个的监测指标。联合国2030可持续发展目标的图标见图6。

那么做这么庞大的一个目标，怎么去做？这几年中国和西方的科学家都认识到，对地观测的手段起到很重要的作用。当然在联合国2030可持续发展目标的指标里，有一些内容采用遥感手段是不能做到的。但随着未来十年、二十年的发展，通过不断的对地观测数据更新、经验的积累和新技术发展，将目前采用遥感手段不可能完成对联合国提出的那些“指标”的监测变为现实。

消除贫困；消除饥饿；良好健康与福祉；优质教育；性别平等；清洁饮水与卫生设施；廉价和清洁能源；体面工作和经济增长；工业、创新和基础设施；缩小差距；可持续城市和社区；负责任的消费和生产；气候行动；水下生物；陆地生物；和平、正义与强大机构；促进目标实现的伙伴关系。169个指标。

目前，郭华东院士主持的卫星遥感大数据工程项目，对我们2030可持续发展目标开展了一系列工作，影响也非常大。

3）为我国国家发展战略服务

针对我国国家战略需求，遥感大数据研究有几方面重要工作：

第一，实现生态文明的统筹协调，构建生态文明的体系。构建这个体系过程中，一是我们要建立它的指标体系，二是建立指标体系的时候怎么去做决策？需要有数据的支撑。那么数据从哪而来？很重要的手段就是卫星遥感数据和对地观测数据。

第二，国家建设规划，国土空间布局。中央提出“一张蓝图干到底”，我们的国土、生态、农业要在一张图上来规划和实施这些工作，都需要我们卫星遥感数据的支持。

第三，全球变化。为此研究了解全球变化规律，我们需要了解地球、大气圈、水圈、冰雪圈的相互作用的关系，靠人去做野外调查当然是很重要的手段，但光靠人的野外调查很不够，现代的遥感技术提供了大面积快速调查的新手段，包括遥感卫星、遥感飞机，无人机，等等。

上国际一些发达国家也提出了一系列大型的国际遥感计划，包括美国、欧空局和日本的，我们中国也提出了高分对地观测计划。

4）国际科学前沿的需求

为系统了解固体地球、大气圈、水圈、冰雪圈各个要素的时空分布及其相互作用，国际上提出了一些以遥感技术为观测手段的支撑计划。

针对全球变化与资源环境等问题提出大型国际遥感计划：

（1）美国宇航局（NASA）对地观测计划（EOS）

（2）欧洲空间局的极地平台观测计划（PO-EM）

（3）日本/美国的热带降雨量观测计划（TRMM）

（4）中国高分辨率对地观测系统重大专项

5）应对全球气候变化，提高我国的话语权

全球气候变化是全世界都关心的问题，也是国际政治斗争的重大课题，要维护我国和发展中国家的利益，构建世界人类命运共同体，必须提高我们在国际上的话语权，这不能凭空说“这个是这样，那个是那样”，背后还需要有遥感大数据数据的支持。

我们国家遥感中心一直在做全球生态环境遥感年报，发布全球性的报告，去年实际上我做了一个森林覆盖、火烧迹地的产品，在会议上发布，一方面来提高我们国际上的话语权，第二是对我们可持续发展方面也提供了一些数据的支持。

当然，要做全球的产品确实很难。覆盖全球预测采用30米分辨率的卫星遥感数据，大概要到一万级覆盖一次。统计了所需数据量，大概有400多万数据来实现一年度的森林覆盖，这跟我们上世纪的处理的对象、处理数据的量是完全不在一个数量级的，所以我们必须采用新的一些技术手段和算法，来实现这个目标。

全球对地观测已形成了强大的技术能力和系统体系，对地观测领域进入了以高精度、全天候信息获取和自动化快速处理为特征的新时代。

对地观测数据获取的天地一体化和全球化：多层、立体、多角度、全方位和全天候的新时代。

（1）我国对地观测能力的新特点

1)高空间分辨率数据的商业和民用化

2)对同一目标重复观测的时间分辨率大幅提高：宽幅、侧视

5)多角度测量、测高和成像技术亦正逐步走向实用，目标探测将由二维向三维拓展：Lidar

6)星载高光谱传感器：GF-5

7)航天、航空、地面协同观测,多模卫星、火箭回收(马斯克)

（2）我国遥感地面设施规模能力--中国遥感卫星地面站

中国遥感卫星地面站于1986年12月建成并正式运行，我国时间最长的对地观测卫星数据历史档案库，为启蒙和推动我国遥感应用的发展做出了历史性贡献；

我国空间信息关键基础设施，国际资源卫星地面站网的主要成员；

主要承担我国民用陆地观测卫星和空间科学卫星的数据接收任务。

目前，中国遥感卫星地面站的运行体系包括5个接收站点，24部大口径卫星数据接收天线，10余条光纤数据传输链路，以及数据记录、传输、处理、分发和运行管理系统，可实现覆盖我国全部国土的实时、无缝接收，并初步具备了全球陆地观测数据的快速获取能力，规模体量和卫星任务接收量位居世界民用卫星地面站世界前列。

图9  当前中国遥感卫星地面站的布局

境内地面基础设施发展规划：

1)国内站建设：提升综合能力

2)新建12部各类跟踪接收系统，改造4部现有12米天线

3)同步新建/扩建站综合控制、集中监视、数据记录和质量监测、数据存储和管理、综合网络与数据传输、运行管理等系统；

境外地面基础设施发展规划：

1)境外站建设：全球布点

2)扩建北极站，新建斯里兰卡站、肯尼亚站、智利站

3)新建5部各类12米跟踪接收系统；

4)综合控制、数据记录和质量监测、数据存储和管理、综合网络与数据传输等系统和条件保障设施。

图10 中国遥感卫星地面站的发展

（3）卫星任务与数据资源

1）国外卫星任务：7颗

2）国内卫星任务：24颗

中国遥感卫星地面站曾经和当前接收的遥感卫星如表一。

在《GEO十年发展规划》中指出“脱离数据共享无法达到地球观测的社会应用目标”。随着各国卫星遥感数据的开放政策，遥感数据共享成为现实。

2004年，中欧龙计划；

2008年，Landsat系列卫星数据实施开放共享；

2009年，GEO发布地球观测数据共享原则；

2014年，科技部发布中国国家综合地球观测数据共享平台；

2015，Sentinel系列卫星数据实施开放共享；

国产卫星数据部分开放；

2018年3月17日：《科学数据管理办法》。

如果脱离数据共享，无法达到地球观测的社会应用目标。国际上有很多的国家层面的数据共享政策，我们国家是2018年终于出台了管理办法，这是国家层面的，原来只是科技部出来一些项目的数据管理办法，2018年国家的管理办法出来以后，为了落实这个《科学数据管理办法》，2019年1月份中国科学院的数据管理办法也出台了。

2014年，自然杂志发表过一篇文章，这句话总结得非常好，它就说免费的数据可以提供更多的产品来提高我们监测的精度，这是非常重要的。

2.大数据时代遥感信息服务面临的挑战

2.1 遥感大数据具有“4V”特征

通过卫星传感器等不同途径获取的遥感数据正以每日TB级的速度增长。其中单个遥感图像数据集的数据量就可达几十GB。

多源（VARIETY）:获取平台多元化多样化。

多时相（VELOCITY）:采样间隔在缩短。

价值密度低（VALUE）

2.2 面临的四大挑战

（1）挑战一：面临“数据密集型计算”问题

我们面临“数据又多又少”的矛盾局面。

2020年1恩月17日，自然资源部发布《自然资源监测体系构建总体方案》，山水林田地全覆盖的监测，现在自然资源部调查，很重要的手段，就是靠卫星遥感来做，那自然资源部的部委跟我们单位进行对接，他说你们能不能给我提供一种手段，为支撑我们全要素的一个监管？那我们组织了很多的科研人员去研讨，发现这个是不容易的一个事，因为这不是科研，因为它是工程性项目，对精度和时效性的要求非常高。

第二点，快速反应的问题。

它对城市那块要实现随时随地随即的监测，随时对卫星时效要求高，随地对数据要求高，随即对处理的能够又提出很高要求，所以应用对我们的处理提出了非常高的要求。

第三点，深加工处理数据量剧增的问题。

对地观测数据增值服务需求日益旺盛，刚才站长提到的深加工，海量的数据量无疑对系统处理的能力提出了处理能力更高、速度更快的要求。

（2）挑战2：对地观测数据增值服务需求日益旺盛

世界卫星商把增值服务作为获取新的利润增长点的一个最重要战略加以重视和发展。SPOT、Digital Global 等

Forecast International在《年全球民用&商业遥感卫星市场》报告中认为：卫星运营商将更多地提供经过深加工处理后的信息，而不是原始数据，以进一步扩大市场。

Frost & Sullivan公司发布了“亚太地区卫星对地观测市场”研究报告：遥感市场的未来依赖于增值服务，该领域的竞争非常激烈。

卫星图像提取有用信息的增值服务将决定商品的价值。对于相关企业来说，未来发展的方向将是从卫星图像供应商转变为信息服务商。 

（3）挑战3：对地观测大数据的信息挖掘方法

对地观测大数据，其数据利用率低。

缺乏挖掘对地观测大数据背后隐藏规律或者知识的手段。

缺乏从数据到知识转化的有效手段。

（4）挑战4：需求驱动的主动遥感产品服务模式

随着云服务、认知时代的到来、人工智能3.0，我们面临的很多挑战和机遇。

（1）遥感数据处理自动化、标准化

中国遥感卫星地面站：RTU

（2）遥感数据与信息服务智能化

实际上不但是科研机构，很多的大公司也慢慢介入到遥感应用领域。比如说阿里云推出的“数字星球引擎”，大家知道它建了一个达摩院，研究AI人工智能，它是想把达摩院人工智能的力量跟遥感结合起来，来获取智能增值的平台。中国四维与华为公司合作，去年发布了一个“四维地球”的计划。商汤科技公司发布了一个智能遥感在线解译平台。还有腾讯公司推出了一个“超级地球”，为政府、科研院所、科技企业提供“开箱即用”的服务。

要实现上述目标离不开人工智能，英文缩写叫AI。美国关于人工智能的报告说，人工智能依赖于数据，当后台有偏差，我们得出的结论可能是错的。反过来又说，数据非常重要，如果缺了一个高质量的数据，那么人工智能也会失去它的作用，所以从这方面来讲，从科学院做起，把数据做好了，为我们将来的科研提供服务，未来可能还是要依赖于我们体制机制的转变。

3.卫星遥感大数服务国家战略决策

“地球大数据支撑国家宏观决策和联合国可持续发展目标”基本思想和内容源于郭华东院士的地球大数据科学工程项目的一个中期的总结。该项目由白院长亲自担任领导小组的组长，这个是A类项目里唯一一次院长亲自担任组长的情况。可以看出这个项目对于我们科学院是非常重要的，也预示着我国战略资源的重要性。

该项目涉及航天遥感数据、统计数据、航空数据、导航数据、地面调查数据等等。我们知道，一个研究室或课题组有很多的数据，PI也有很多的数据，放得久了，管理不当，可能数据就丢失了。科学院意识到这类问题，怎么去把类工作做得更好？怎么把数据变成一个完整且可持续利用的资源？为此开展了这方面的研究工作。

那么这要建设一个大数据云服务的平台，把处理好的数据、收集出来的数据，存储起来，提供一个计算、共享、服务的这么一个云的能力。围绕这些数据，要开展几个方面，开展研究的一些工作，研究本身也是获取数据的过程，形成一个良性的循环。

一方面，用这些数据做应用。另外一方面，应用过程当中产生很多数据，回馈到我们的大数据、云平台里面去，包括了生物多样性与生态安全，还包括“美丽中国”、“数字一带一路”倡议，以及“三极”（即：南极、北极、青藏高原）等与国家战略部署密切相关的内容。

另外还有信息海洋，现在都说21世纪是海洋的一个世纪，所以海洋怎么去做？集中在这几个方面，掀起开展探索，当然我们还有地质、地下的很多数据，这一期没有纳入进来，未来也许二期，慢慢的把各种数据都集中起来，统一的管理和服务，统一的标准，为我们的科研，改变我们科学研究的方式。最后要形成一个数字地图的科研平台，进行一个可视化的展示。

当然还有个要求，我们国家正谈了科学院的项目中地面的所产生的数据，也得放到我们平台里面来，为大家提供共享服务。我认为这项工作还是挺重要的，有了数据以后，原来很多的工作不能做，现在可以做了，现在落脚点在技术创新、科学发现、宏观决策，以及为社会公众提供服务。

关于遥感大数据整个项目的经费是17.6亿，盘子很大的，项目周期总共五年，郭院士是首席科学家。

该项目的工作进展仅列举几条，当然不仅仅是这些。一个是大数据云服务平台，有50TB存储，10个PF计算能力，数据交换的带宽也非常高。目前中美贸易战，对我们引进这些系统产生了很多的影响，原来要买比较好的设备，但这些设备进不来的情况下，那只能退而求其次，克服了很多的困难，也必须建成。这些数据不但是卫星遥感数据、航空遥感数据，而且还有资源环境等方面的数据。我们研究了PB级的格网引擎和DataBank系统，为其它数据的智能化服务提供示范。

此项系统技术研究里面有很多的算法，未来数据共享，我看原来的共享模式是数据下载存到本地就很高兴，一个是成本高，另外浪费的人力、物力、财力也非常高。未来大家就利用我们的平台和资源，上去做，结果你拿走就可以了，你也不用花钱买设备、买数据了，不用自己去开发一些算法。当然，我们提供一个接口，未来比如说某个科学家，说我们平台的算法不够用，没关系，我们可以提供一个接口，科学家可以到我们的平台上来做，我们也能共享到他的数据，形成一个良性的循环。

实现数据全球开放共享，截至到2020年10月17号，有115个国家和地区的用户访问，浏览量达到了1166万次，非常大的数据量，当然过程中我们非常注意数据安全，该共享的共享，不该共享的不共享，这需一套政策管理。

数字科学技术平台作为一个新的手段是非常重要的，怎么去支撑我们的决策？怎么更好的表现我们的成果？需要数字地球、科学平台来做支撑。

我们已经建成了地球大数据的圆形系统，国科图在上面，各位前辈如果有时间也欢迎大家去给我们指导。一个从遥感、获取、计算、服务一体化的技术体系，从数据，信息再到可视化，形成一个全过程。70周年国庆的时候，刘鹤副总理视察了我们的系统，影响非常大，得到了中央高层的认可。

研发“广目”科学卫星，针对人类活动来开展合作。热红外做到了300公里幅宽，微波也是300公里，分辨率达10米，这是一个很大的变化，对卫星下行的码速率也提出了很高要求，技术进步需要有配套的后台技术支撑。

那么，地球大数据怎么去支持国家决策？地球大数据项目做了两年半以后，针对我们“一带一路”倡议，“美丽中国”建设，生物生态安全，海洋强国战略等国家重大需求，提交国家省部级咨询报告102篇，被中办与国办采用59份，国家领导人批示27份。比如说我们的白院长向津巴布韦农业部一角专项高精度耕地数据产品。

另外，这几年中亚、非洲这些地方发生了很多蝗灾，那会不会进入到我们中国？有几条路线，可能会从云南那边进来，要向国家提供预警预测，这方面我们的专项也开展了大量的工作。这些成果也提供给了FAO，联合国（粮农）组织，为他们提供防治防控的决策依据。

支持可持续发展的实现。地球大数据提供了两年的报告，2019年的报告被写为中国政府参加第74届联合国大会的四个正式文件之一和2030可持续发展目标峰会的两个文件之一。

王毅国务委员在75届联合会议期间发布《报告（2020）》，为各国加强2030可持续发展议程落实监测评估提供借鉴。比如说这个（分辨率为）30米耕地的产品，不脱水面，我们的专项生成了全球30米不脱水面的城市的应用产品数据。可持续发展SDG11.3.1，它就需要监测这个指标，我们可以用数据拿出来让大家看，我们计算出来以后，我们非常硬气的跟他们说我们监测的是这样结果，所以对支撑国家的话语权方面，应该说还是起到很重要的作用。

我们进行了土地退化监测。中国的土地退化怎么样？美国老说我们中国的环境破坏怎样怎样，我们报告出来，从不同的侧面支持了国家的战略话语权。

地球大数据列入到联合国可持续发展技术促进机制在线平台，我们是24个合作平台之一。联大放了中宣部4分钟的成果宣传片，其中有接近1分钟是我们的成果（总共4分钟的宣传片，有43秒是我们专项的成果）。

另外，我们建立了很重要的国际网络。现在国际合作，各位前辈都知道，因为跟美国的关系，实际上国际合作现在越来越难。作为科学家来说，从科研的角度怎么去建立一个国际合作网络，是非常重要的一个举措。这个专项在国际上，和很多的国际组织，很多的科研机构都建立了很好的合作关系。

有一个美国的国家战略智库，向美国政府提交了一个报告，说中国科学院正在开展“数字丝路”的工作，正在扩大中国空间信息领域影响力。那从另外一个侧面反映出，这个地球大数据科学工程的工作，它在全球范围的影响力，还是在不断扩大的。

75届联大上，习近平主席宣布了建立两个“中心”，其中一个是可持续发展大数据中心，是依托于大数据科学工程的。国家领导人宣布这个中心的成立，还是挺不容易的。另外一个是要成立一个“国家重点实验室”，还有一个是“支撑发展中心”。因为主席提出来了，中办在督办这个事，这是我们在联合国可持续发展计划的一个重要的支撑，到明年4月20号这个中心必须要宣布成立

下面的两个报告是“卫星遥感大数服务国家战略决策”的2个具体案例，这些成果为我国和联合国组织的决策发挥了重要作用。

何国金：全球森林覆盖状变化

监测内容：全球森林覆盖空间分布状况及生产力现况、本世纪以来全球森林覆盖及生产力变化情况、全球林火空间分布特征、变化趋势及其对森林生产力的影响等内容。

监测范围：全球、洲际和主要森林分布区三个方面来进行分析，此外，报告还选择了近年来国际决策层面、团体组织、学者、公众等关注的热点地区，例如中国等作为重点区域进行了监测和分析。

监测时间：2000年度到2018年度。其中2018年度数据产品用于全球森林覆盖现状监测，年反映森林覆盖变化趋势。

2、全球30米分辨率森林覆盖产品

基于Landsat等多源卫星遥感数据，利用机器学习算法和影像光谱特征、纹理特征、以及时序特征提取森林覆盖信息，生成2018年森林覆盖及变化产品。

中国等重点区域使用国产高分卫星数据，高分一号（GF-1）、高分二号（GF-2）等进行局部优化处理。

2.1全球森林覆盖及生产力整体状况

（1）全球森林覆盖现状及主要特征

到2018年底，全球森林总面积约38.15亿hm²，约占陆地总面积的25.60%

全球森林呈不均衡分布，沿纬度呈条带状分布，主要集中在南美、中非和东南亚的热带雨林一带；俄罗斯、加拿大的北部森林一带；以及太平洋沿岸和大西洋沿岸一带。

（2）全球森林生产力状况及主要特征

全球森林生产力最高的区域位于亚马逊热带雨林等地区。

东南亚、中国东南部、刚果盆地也表现出了较高的NPP。

2.2 各气候带森林覆盖及生产力特征

不同气候带的森林及NPP分布特点：

各气候带森林分布严重不均衡，森林NPP总量和单位面积NPP也呈现明显的差异

单位面积NPP从高到低依次为热带、亚热带、温带和北寒带；

热带森林面积占全球森林面积的48.40%，却贡献了森林NPP总量的68.17%；北寒带森林面积占全球森林面积的26.16%，但NPP仅占森林NPP总量的10.94%

2.3 各大洲森林覆盖及生产力整体状况

各洲森林覆盖情况差异明显；南美洲的森林覆盖率最高，达到47.66%，

森林NPP总量从高到低依次为南美洲、亚洲、非洲、北美洲、欧洲和大洋洲

南美洲森林面积占全球森林面积的22.29%，但贡献了森林NPP总量的33.39%；北美森林面积虽然占全球森林面积的20.11%，但NPP只占森林NPP总量的13.44%

3、本世纪以来全球森林覆盖及生产力变化情况

3.1全球森林覆盖及生产力变化特征

年全球森林NPP总量的年均值呈现热带地区最高，亚热带和温带次之，北方森林最低的空间分布特征

年际变化趋势上，北部森林NPP年际变化无明显趋势，亚马逊热带雨林和刚果盆地热带雨林部分地区呈现降低趋势，而东南亚热带雨林在空间上呈现或降低或上升的趋势，中国东南部森林呈现较高的上升趋势。

3.2各大洲森林覆盖及生产力变化特征

年全球森林覆盖变化差异比较大，有增有减

发生显著变化的是非洲和南美洲。非洲森林净减少0.29亿公顷，占非洲森林总面积的5.53%；南美洲森林净减少0.46亿公顷，占该洲森林总面积的5.38%

北美洲、亚洲和欧洲的森林面积总体呈增加趋势。北美洲森林净增加0.20亿公顷，占北美洲森林总面积的2.61%；亚洲森林净增加0.30亿公顷，占亚洲森林总面积的2.55%；欧洲森林净增加0.09亿公顷，占该洲森林总面积的2.47%。

3.3 全球主要林区森林覆盖及生产力变化

北方针叶林变化显著，俄罗斯北部和加拿大的针叶林面积净减少0.18亿公顷，占该区森林总面积的3.36%，总体呈现减少趋势.

4、全球林火分布特征、变化趋势及其对森林生产力的影响

（1）年全球林火空间分布时空特征

5个年份全球森林火烧迹地的空间分布具有相似的规律，相对集中的分布区域主要包括非洲中部和南部、澳大利亚北部、南美洲中北部等，非洲火烧迹地远大于其他各大洲，5年平均值为73.73%。

（2）森林火烧迹地面积变化

非洲森林火烧迹地的年际变化在很大程度上决定了全球森林火烧迹地的年际变化

森林对人类福祉、可持续发展和地球系统健康至关重要。森林的保护与可持续管理对全面落实联合国《2030可持续发展议程》、气候变化《巴黎协定》和联合国《森林战略规划(年)》具有重要意义，遥感技术可为森林的监测、保护和管理提供信息支持。

结论一：进入21世纪以来，全球森林覆盖面积总体稳定略有下降，森林面积的减少在欠发达国家相对集中，中国的植树造林与森林保护成效显著，成为维持全球森林覆盖面积基本平衡的主要贡献者。

结论二：全球单位面积森林NPP空间分布具有明显的地带分异特征。本世纪以来，全球森林NPP总量整体呈缓慢下降趋势，气候变化等自然原因和人类活动扰动是引起NPP下降的主导因素。

结论三：森林火灾是影响全球森林覆盖及生产力变化的重要因素。林火分布高度集中的非洲中部地区应引起全球的关注。

郑华：全国生态系统变化评估与决策

——生态数据获取、挖掘、融合及其应用

我们项目团队是遥感大数据忠实的客户。这方面我们用了大量的数据，在这里主要是跟大家汇报我们用了哪些数据？用来做了什么工作？下面我从以下四个方面汇报。1、研究背景；2、生态数据获取、融合与应用；3、全国生态系统变化与评估；4、服务国家生态保护与政策创新。

中科院与环保部有一个协议，从2000年以来，每五年一次，针对全国的生态系统做一个全覆盖式的评估。我们生态所承担此项目，欧阳致远为负责人。

该项目目前已经评估了2000年到2010年，以及2010年、2015年，现在正在完成的评估是2015年到2020年的评估，每五年一次，我们用到了很多的遥感数据和产品。

主要任务是明确生态系统、生态环境的现状是什么？哪些区域变化了？变化的趋势是怎么样？在此基础上，为国家决策提供信息服务。

2、生态数据获取、融合与应用

项目研究的思路主要是采用自上而下与自下而上相结合的办法。这项工作中，我们首先用到了大量的多元卫星的遥感数据，以及生态系统类型的参数来分析生态系统的动态数据，这是自下而上的。那么自下而上，我们也利用环保部门在各个省里面的大量的地面调查点的数据。为评估模型提供参数，同时为数据的验证提供样本。最后来实现整个生态系统类型，生态系统功能、生态系统质量和生态问题的评估，最后取得应用分析，主要是从这个角度来开展一些研究，这是整个我们项目研究的一个总体的思路。

项目是从2011年开始起动，覆盖了31个省市区，以2000年为基准。比如我们用到了4万级的数据，同时获取了20多万个点以上的实地调查数据，观测的样本达5000多个。在全国生态数据获取的过程中，我们通过一系列的处理和检验流程，来控制整个数据的质量。

比如这是我们得出来的生态系统类型的图，通过气象方面的数据，包括降水、气温、风速、日照，通过粮食产量方面的数据来分析它的驱动力和生态系统的功能。同时包括灾害方面数据，如：干旱、洪涝、病虫害的分布等等。通过这些分布来数据，来解析生态系统变化的原因。

地面调查，比如说我们用到了有效的样点，11.45万个，在全国整个的每一个野外调查的样点，现在也制成APP，直接将调查数据放到APP上，用于汇总和遥感产品精度的验证。还有土壤调查，通过南北和东西样带，对土壤进行调查，提供最精确的参数。

这里有一个大的改进，将系统重新分类，我们以前是土地利用的分类，林地不叫林地，分为阔叶林等等，我们重新分类后，有利于我们更加准确的评估不同生态系统类型的生态功能，这样的话，这是一个很大的改进，有利于我们更好的来评估它的生态系统的状况，这里我们一共将生态系统类型划分为38类，利用遥感和专家的手段，来提供准确的生态系统分类，这样我们就得到了2010和2015年全国的生态系统类型图，现在正在做的是2020年的生态系统类型图。

由于我们用到了很多方面的参数，包括植被覆盖场地、植被指数，以及土地面积等等，使得我们的评估更加精确。

3、全国生态系统变化与评估

前面是遥感科学家做的工作，后面就是我们生态工作者要做的工作。我们主要完成：生态系统类型分布，生态系统的质量，生态系统的功能，主要的生态问题，面临的哪些影响，最后是评估。

监测质量状况。有了分析，质量怎么样？我们看哪里变好了？哪里在退化？尽管很多地方沙地或者草原退化了，但很多地方在变绿，尤其在新疆，一些绿洲大面积的采取地下水增加的制备，我后面会讲到，发现冲突非常大。比如我们自然生态系统质量非常低，局部恶化，中、差、劣等地森林和草地，占比分别在60%以上。局部地区非常严重。还有沙地分布、石漠化分布。

另外，我们用高分影像快速的识别自然海岸线和滨海实地的减少，这些突出的局部生态问题。还有流域的生态问题。还有城镇化，我们知道从总体上，我们国家是因为农业导致的水土流失，这些问题得到好的控制。但城镇化和流域的生态问题，矛盾愈加突出。还有自然海岸线的变化，矿产资源带来的影响，如：全国5万多矿产点的统一分布。我对它们的分布、影响等做了专题研究。生态安全、粮食安全和水资源的矛盾。还有气候变化的矛盾等等。

我们评价的它到底有什么？质量怎么样？第三个就是功能是什么？我们把这些功能评估了7项工程，在空间叠加，又形成了这张图，这张图我提一下，其实是和我们国家很多政策的出发点，我们把这些功能全部叠加在一起后，颜色最深的地方，表示这些地方功能特别强，需要保护，得出了我国生态保护重要性的空间格局。

那么这个过程中，提取一些重要的地方。为什么重要？我们得明确。深绿色是生态保护重要的地方，并且明确重要保护的是什么？是生物多样性还是土壤？还是防风固沙？还是水源涵养？我们要知道每一个区域它保护的重要功能是什么？

基于遥感大数据和生态系统准确评估，为国家生态安全与决策提供了有效的服务。总的来说，十年全国生态系统评估，得出四点主要结论，

第一：全国生态环境脆弱、生态系统质量“低下”。

第二：近十年间全国的生态系统总体是向好，农田变化增大，且城镇处在转型期。

第三：数年前我们是水土流失、荒漠化较严重，但近年来城镇化、工业格局、资源开发、农业发展，以及实施的退耕还林等政策，是驱动这些变化的一个主要原因。我们也一些定量的分析。

第四：实施的生态保护的重大工程，对缓解我国生态问题确实发挥了非常积极的作用。这是前面我们做的一些评价。

4、服务国家生态保护与政策创新

应用遥感大数据服务于国家战略决策，可以体现在五个方面：

第一个方面：生态安全政策。比如说我们国家生态保护红线的划定，深红色部分就知道，这是生态功能最重要的区域，保护了这些区域，就会很大程度上的保护我国的生态安全。在这个过程中，我们确定，更重要性的等级，确定了缓过生态保护红线的比例在35%左右。因为保护了这35%，就可以保护全国生态功能60%以上。自上而下的控制每一个省所需要划定的生态红线的一例，因为这里面博弈是很大的，每一个地方政府都希望划得越小越好，我们把比例分配到各个省去，有利于从整体上维护国家的生态安全。

第二个方面：自然保护地。我们也发现怎么优化自然保护地？因为以前，自然保护地主要是保护了生物多样性，但没有考虑生态功能，所以我们把生态多样性的保护跟生态功能一叠加，发现有很大一部分生态功能，在东部没有得到保护，而西部大量的保护地，它保护的生态功能非常之小，为我们优化自然保护地的空间分布提供了很重要的基础。

第三方面：生态保护红线。我们将分析评估的报告上交给环保部，由环保部制定生态保护政策与办法，并在全国范围内已经在实施。不仅仅是理论性的研究，生态保护红线已经被环保部、发改委一直在应用我们的这些依据。

第四个方面：生态功能区划。我们确定了重要的保护地之后，我们把确定划成了不同的功能区，然后每一个重点的功能是什么？这些功能又落在那些县？由国家来发布全国功能区划，来保护全国重要的生态功能。目前已经划定了全国重要的生态功能区63个，有了这些之后，给予了相应的一系列的政策，财政部对重点保护的生态功能区给予财政的转移支付，每一个县每年拿到三千万到一个亿，来协调对他们重点生态功能的保护与经济发展的平衡，所以说目前，比如每年它会给部里，由财政部直接发布，把评估功能区的划定以及配套的财政拨款政策，作为一串链条，作为区域保护与协调的关系。

2008年财政部预算了60个亿，给221个县，到2008年已经扩展了221个县，2018年到了819个县。根据财政力量来协调这些地区的关系。

第五个方面：国家公园的规划。目前国家在实施以国家公园为主体的自然保护区的体系的改革。我们依据生态功能区的生态系统功能的空间格局，再依据生物多样性的格局，我们明确了整体国家公园的保护规划，了解了国家公园的空间布局。

这样，就将我们新提出来和以前的自然保护地的整合在一起，形成目前新的自然保护地体系。提交的报告意见反馈给国家林草局，由他们提供在国家层面实施新一轮的规划。以前我们叫物种生态系统的保护、生态功能的保护、自然遗迹、自然景观，保护地门类齐全，空间上交叉重叠，都是基于我们的评估。把生态功能加在一起，又提出一个新的保护地体系，这个保护地体系主要是以国家公园为主导。

王杰生：下面请大家针对两位报告进行讨论。

李夏：我想知道，这么多的数据，现在用什么样的系统来完成处理？

何国金：这个问题是这样：它分两个层次，一个是标准产品，标准产品有国外的一些卫星，有专用的处理系统。我们现在用美国算法自己来开发再处理。对国产卫星，我们有一个处理相关的数据。

另外一个，就是杰生站长说的产品，我们建了一个深加工的处理系统，有另外一套，所以从标准产品到深加工产品都有相关的系统在做。

李夏：早年处理遥感数据用高性能微机的计算机集群，现在还在用吗？

何国金：现在技术发展很快，大量数据处理工作由原来的CPU慢慢的变成了由基于GPU技术的系统。还有新的算法、深度学习，并行的处理一直在做，而且不断在发展。

罗修岳：我提两个问题。遥感进入了大数据时代的阶段后，对我们遥感应用形成了极大挑战。我的第一个问题是：现在技术进展了，精度提高了，数据量增长非常快，这么多的数据，我们怎么充分利用？这是一个非常巨大的挑战。今天讲了一个很好的例子，就是我们遥感应用部门跟生态中心连接起来了，遥感数据变成具备了生态信息的数据，使我们更直观地了解区域的生态环境怎么变化、森林怎么变化，变得好还是变得坏？但是我觉得还不够，光跟生态遥感中心、林草部门连接起来还不够。还要把不同行业连接起来，形成一个产业链，这样我们才能够把遥感数据变成有用的数据，落实到社会应用层面去。

第二个问题：我们遥感应用，除了林业部门、生态保护，在空间、缉毒、资源调查、灾害监控防治、水体水质变化，都取得了优秀成果，是不是还需要有重点？我注意到“十四五”规划里面有八大重点工程，提到了数字中国，这也体现了遥感的重点应用，要做好中国的事，脚踏实地的在中国打基础，然后我们在世界上才能有发言权。

何国金：老师说得特别好。刚才我们举了两个例子，一个是森林，一个是生态系统，实际上遥感应用的面很广，前面我已经提到了。最近自然资源部来跟我们空天院对接，看看能不能解决全要素的地物的分类、信息的提取。我们正逐步和部委开展相关合作，包括现在应急管理部。今天空天院正在开会，就是国家减灾中心跟我们空天院准备成立一个联合实验室，开展灾害方面的遥感监测，后续评估等等。您提得特别好。

另外一个，国内的事情确实非常重要，包括我们的数字中国。去年上依托于我们的专项，召开了第一届数字中国峰会，研讨怎样做好“数字中国”，然后慢慢推向全球。把中国的事情做好了还是很重要的，我们在研究过程当中也是这样去做的。

田国良：我谈点看法。上个礼拜新闻播了吴院长的讲话，就是遥感进入大数据时代。我听了以后，觉得给遥感的发展又增加了一个腾飞的翅膀。大数据、云计算等这些新的技术，给遥感应用提供了新的发展机遇。

今天讨论的是为国家发展战略服务，那么我们要做哪些呢？首先我觉得要立足中国，面向世界。在国际上，刚才介绍了地球大数据工程。国际上最关注的有全球变化，还有一个是联合国的可持续发展目标，这两个刚才都介绍了一些。还一个，既是中国的也是国际的，就是“一带一路”。这三个方面，我们都应该考虑。

在国内，我们就要紧紧围绕着国家的战略决策，特别是“十九大”又确定了“八大目标”。我们要紧紧围绕这些目标，实现“两个一百年”目标，建设美丽中国。现在国家强调数字经济，我们怎样介入到里面，推动我国经济建设的发展。还有一个，振兴农业，每年的中央的一号文件都和农业有关，我们遥感可以在这里面发挥作用。还有城镇化问题、区域协调发展的问题，等等，都可以有所作为。

总之，我们为国家战略决策的制订、实施状况和结果评估、后续效应等等，遥感大数据都可以发挥作用。所以我觉得发展前景非常广阔，非常光明。

我问一个问题，现在的遥感大数据，它的整个架构，是不是架构在SOA这样的架构上？

何国金：其中一个方面。现在技术发展很快，比如有人基于深度学习，提出了新的架构。目前还是沿用您说的这个架构，慢慢的，新的方法出来以后，会有新的发展。

田国良：现在大数据都在考虑这个问题，像最著名的遥感软件也有一些新的改造，在新的架构上，能够建立很多的应用系统。所以我希望你们去考虑。

还有一个，我考虑服务，应该有数据服务，有数据处理功能的服务，有分析模型的服务，还有成果应用的服务。刚才讲的，生态，还有森林覆盖等等，都是成果应用的服务。服务有很多方式，有桌面的，还有网络的，还有移动的等等。我们可以做主动推送的服务，首先是对国家的决策，围绕国家的战略决策可以做大量工作。主动的给国家提供战略决策依据，和相关的部门、相关的行业结合非常重要。

另外一个是企业级的服务。现在咱们北京一号、二号（卫星）已经发展得这么多，我一直在跟踪。北京市科委围绕着提高北京一号二号应用，24个委办局，全部都应用它的数据。需要什么都由企业做好了提供给他，他把运行费作为企业为他工作的经费。这种模式，我们以后有没有可能去考虑？

还有现在大数据已经是一个产业链了，遥感大数据也是产业链，那么它就避免不了以后的商业化。现在卫星发射都可以商业化了，很多企业都投资发展卫星。未来可能有五六千颗卫星要发射，所以我们要放开讨论。当然，也不是说叫你一步都实现，我们可以慢慢的去做，把我们遥感大数据做得更大更强，除了支持国家决策以外，也这个为大众服务，为企业服务，为各个方面提供服务。因为进入到大数据时代，遥感大数据也要和其它的大数据综合起来，然后为决策、为应用提供服务，这是一个方向，也是我们发展的一个动力和前途，所以我建议进一步的研究这些问题。

最后，如何发挥我们空天院全院的综合优势。我们空天院有遥感数据接收处理，还有应用，还是有它的优势的。怎么发挥它的优势？希望今后我们逐渐逐渐的去磨合、去考虑，我就谈这么点。

何国金：谢谢田老师，我一直跟着田老师学习，田老师对我帮助很大，我会认真思考您的建议。

吴朝阳：遥感大数据，不仅仅是卫星遥感的数据，还包括各种来源的数据，包括地面观测、航空、无人机的数据，都组成了广义的遥感大数据的应用。

遥感大数据在美丽中国建设方面，有几个现在紧锣密鼓在做的：

第一个，“美丽中国建设”的第三方评估。这是今年刚开始的，全国31个省都在做，由地理所牵头的，每个省有一个评估队，这里面用到了很多的，包括遥感、地面观测，包括各种各样的大数据来对每个省的建设的情况进行评估。

第二个，青藏高原科考。这里面的数据起到了非常关键的作用。接下来还有新疆科考，马上开始的新疆科考也会大量利用这些卫星的数据。

第三个，南海的监测南海岛礁安全的监测，也是由国家地理实验室来主导的，监测岛礁对生态环境的影响，为国家提供决策支撑。

第四个，大数据为战场环境提供支撑。通常我们卫星遥感数据应用都在生态环境资源方面，现在地理所支撑研发了一套实施系统，用多元化的遥感数据综合应用到作战环境来，模拟战场环境的对话。这是一个新的尝试吧。

林世昌：我是空天院的，但我不是搞遥感的，应用方面还不太熟悉，今天确实是个学习机会。下面我作为门外汉来提个问题。

刚才何老师讲到遥感大数据，有四个明显的特征，四个“V”，海量、多元、多时相、价值密度低等四个特点。咱们吴院长提出的，他说中国进入遥感大数据时代，具有四个特点，一个特性是多传感器，一个多时相，一个多分辨率，多频谱。这两种说法怎么理解？

桂文庄：您刚才说的，吴院长说的四个特点，和他说的大数据的四个特征，其实是两个方面的问题，吴院长讲的是从传感器角度讲的，何老师是从数据角度讲的，角度不一样。

我问何老师一个问题。你做了很大的系统，应用的时候又有各种各样的模型，怎样才能把它们都集成进来，还要让不同的人方便的使用？比如说我是某个方面的应用专家，我特别熟悉的那些工具都在里边，我一下就用上了。可是对于新的人，他怎么才能方便的使用您的系统？

何国金：我们做DataBank的时候经过了很多的讨论和研讨，从三个层次提供服务。一个是针对一般用户，看看图，这是一种，他们可能不太了解这个行当的事情。比如需要森林覆盖，只要按照森林覆盖，一键就出来了，要求不会特别高，不会满足所有要求，但可以得到一个它想要的基本的东西。

第二个，行业用户，它懂得一些专业，需要多种模型结合起来，我们也提供多模型的工程流的模式。

第三个，科学家用户，他有自己的想法，我们给提供平台，他可以上来编程。

满足所有的用户估计也挺难的，所以目前我们是分三个层次来处理这个事儿。

桂文庄：刚才你也提到，现在阿里、腾讯这样的互联网公司也进入到这个行业了，在竞争越来越激烈的情况下，我们科学院怎么样和它区分？这一点您怎么考虑的？

何国金：我们做专项的时候要探讨，我们的定位是什么？比如美国的（In公司），纯商业运作的。包括中国的华为、商汤等等都进入这个行当，他们都是从商业利益的角度考虑。

我们的工作，首先是把我们科学院内部的数据整合，方便我们的科学家，改变他们的科研范式。例如，原来他要做示范系统评估的时候，先要从地面站拿到数据，叫人处理，处理完了得到结果；然后他还要找别人，比如说地理所吴老师那边，拿一些NPP数据，还要很多别的数据，单个人的，这个所的，那个所的，来做他评估所需要的数据支撑。我们做的系统，首先是围绕科学院的研究，提供一个大的平台，提供高质量的综合的数据，提供数据工具集，让科研人员做研究的时候，能很容易地拿到他所需要的数据。我们最早的想法就是这样，更多的面向社会效益这一块。

桂文庄：我理解你们现在做的，是向社会，特别是科研单位提供数据的一个基础设施。那么我再问一下，我记得三年前刘站长曾经做过一个关于虚拟地面站报告，他的这个虚拟地面站系统，和你们的大数据平台有什么沟通和联系呀？

何国金：我们主要是把分散的数据做好了，集中在一块。（刘）建波院长那块，相当于是一个桌面的地面站系统。这个系统对向产业转移转化，肯定很有作用。另外它对于一些科学家用户，比如说灾情监测的时候，可以主动的把数据及时的推送给他，科学家能及时看到数据来判别灾情的状况，等等。他的系统和我们的不矛盾。只不过是现在它的数据，还没有接入到我们这个平台里面。我们现在主要是先把分散的数据线做起来，未来功能扩展以后，也许我们的系统和它那个可以连接起来。

桂文庄：你目前还是DataBank的概念，是个很大很大的数据库。他那个是数据源。

刘建波：我来回应一下。现在咱们科学院，咱们做数据、做应用的，还有好多公司都开始往这个方向发展。目前国内的遥感卫星系统，分为军用和民用。军方有一套系统，包括卫星和地面站，做军事应用。民用遥感这一块，我们中科院是最早的，包括系统和科研队伍。现在越来越多的商业公司，如阿里、华为这些，都愿意投向这个市场，他们更多的是看能不能有经济效益回馈。现在发展很热闹，对遥感来说是好事儿。现在国内遥感卫星发展非常迅猛，质量提高很快，一些国产数据现在进步非常大，有更多人愿意往上面投钱，对产业的发展促进非常大。在这种情况下，咱们中科院的工作，一个是运行好国家“民用”的这块基础设施，给社会、给科研团队提供好的数据。还一个是咱们现在空天院，现在已是中科院第一大所了，里面各种团队、各个方向的人都有。科学家都有自己的方向，有人研究一些算法，包括深度学习的，然后向社会转化；有做火灾的，有做森林的，有做病虫害的，这些就是咱们比较适合去做的事情，也很大的影响力。为什么我们能够在联合国提交发展报告？就是因为我们很多科学家长期做分析研究，有长期科研积累。

当然，我们中科院有好多所，都非常专业，他们结合自己的专业，也能形成很好的产品。刚才生态中心的例子我觉得特别好，用遥感数据做生态分区。唯一一点，我看用的数据还是美国数据，因为美国数据时间长啊，是长期积累的，所以用这个数据比较多。未来用我国自己的数据会比较多。我国目前卫星在辐射角度、稳定性有比较大的短板，但是卫星数量、分辨率，应急都起来了。现在一发卫星就几十上百颗，跟原来大不一样了。

今天何博士报告讲的是地球大数据所涉及的各种数据，不光是遥感卫星数据，还包括生态数据、地理数据，这是咱们中科院、白院长部署的一个项目。刚才桂局长问到的虚拟地面站，是我的工作。王站长退了以后，由我负责整个地面站的工作。大的来讲，这是一个地面站系统的基础设施。我带着几个博士，指导他们做虚拟地面站。我认为这是实现快速服务的一个重要思想，我们做了有十年了，效果也不错，正在向在快速服务转化、经济效益转化，也有了不少用户订单，他们也希望用这个东西。我们这个系统强调的是“快”，何博士的这个Bank强调的是“全”和“综合”。是两个方向，都在往前发展吧。

魏成阶：刚才您提的精度90%，是怎么来的？

何国金：全球用了很多样点做支持，有大量的数据，还有原来大家觉得比较准的一些基础的产品作为支撑，另外我们国内也做了三个方面，得出来的。

田国良：现在我们能做到几级产品？

何国金：现在层次比较多，基本的产品是标准化、流程化、自动化在运行。地面关于生态系统分类、土地利用分类，不同系统不太一样，这方面也在做，但是自动化确实还是比较困难的。

田国良：后续的人工智能、机器学习等等这些东西会推动它发展。

何国金：对。我们尝试了一些。比如说变化周期，我们建样本库以后，人工智能算法很快就出来了；还有建筑物的分布，包括森林覆盖也是这样，样本建好了，很快就能出来。现在正在逐步完善。

田国良：现在各个行业纷纷的都在成立自己的遥感中心、卫星应用中心，为什么呢？它就是从自己的行业出发，我们提供的数据，不能满足它的应用，所以它才纷纷的成立。原来大家苦于遥感应用这个领域，数据不够用，解决不了它的行业应用。现在我们国家的卫星计划、国际上的卫星计划，发射了许多卫星。现在天上有几百颗卫星在运行，随着数据政策共享，获取数据变成了相对比较容易的。但是难的还是这些数据怎么转换成它行业能够应用的这个关键。正好我们地面站有这个工作基础，发挥我们的强项，我们能够尽量的往深里做，除了一级产品、二级产品，往下面，很多的应用用户，拿来就可以做了，像生态那个，它拿来的这些，就可以用它自己的专业知识建立模型，它就可以去用了。

刘建波：老遥感所现在就在干这个事情，您说得非常对。大家能拿到的数据越来越多了，就看你能用数据玩儿出什么结果来了。比如说咱们原来数据少的时候，不太可能做。现在你可以分析国外的经济发展情况，分析热、光，分析港口的发展，加上现在的深度学习，很多东西不是像我们原来搞模型，使劲研究物理关系，往往就是往计算机里一扔，就给你挑出来了。

魏成阶：郑博士，刚才我听你说生态系统，分类系统，这个系统涉及到影像库、模型库，这个东西你是正在建设还是已经作为一种行业标准来执行了？

郑  华：还没有行业标准。现在就是全国都在用，我们做内部的技术指南，控制质量，怎么样分类的程序，怎么样来验证它的精度，有一个内部的比较规范的指南，这样才能做到每五年的数据比较。

何国金：对，魏老师提的问题是深层问题。实际上二级类就有三十几类，还是挺难的。但是生态评估又需要，所以生态系统分类一方面由计算机自动分类，但是到几大片区，比如西南、东南、东北、东部，分类就不能用一个标准，野外调查样点的采集也很重要，有些地方很困难，确实是挺难的一个事。

杨仁忠：现在都在谈大数据，太虚。应该拿出实实在在满足需求的东西，我有几点建议：

第一点，遥感大数据系统，是否每年能够为国家提供一个“全国一张图”？2011年（?），环保减灾委好像用了六千万，组织多家单位做完全国一张图的项目。通过我们那套遥感大数据系统，是否每年向国家提供多分辨率的，高光谱的，雷达的，还有高分辨率的，这样的遥感一张图，给国家、包括一带一路周边国家和地区提供这种服务？

第二点，关于大数据标准。做标准要考虑包括产品的格式、包括大数据管理、包括过去的数据怎么继承。国家格式标准，要通过国标项目推动建设。

第三点，关于大数据的处理系统。这项目应该有十多亿吧，应该有处理系统建设内容。比如说卫星不同，过去一直是一个卫星一个样，一颗卫星一套处理系统，一套处理系统就有可能引发一个接收站的系统升级。过去老的数据，它的数据处理系统和它是一对一的，怎么才能延续下去继续使用？以前老的数据，没有处理成产品的原始数据怎么办？我这里提出一个对于历史数据的保护和传承问题，我觉得这也应该有所作为，建设大数据系统时不能把宝贵的历史卫星遥感数据给扔掉了。

王杰生：大家讨论的面非常宽。为什么这么宽？因为遥感数据这个事儿本身就特别宽。我觉得第一点，大家对遥感数据有了新的认识，遥感数据在新时代不简简单单是个卫星遥感数据了，这只是对地观测数据的一种；并且这个对地观测数据，在遥感大数据当中又是其中的一份子。这还不到头，作为国家来讲，应该是国家大数据的一个重要的组成部分。

所以这么重要的一个数据系统，今后应该进一步加强研究，尤其是基础的研究。数据的管理，从计算机到网络，到云，到大数据，这里有很多的科学技术的问题，很多基础工作别忽略，要做一些算法研究，否则的话你应对不了它。

另外，对于遥感大数据系统，现在已经初步展现了对国家重要决策的服务。但我认为只能说是一个初步的，只能是给出了一些结论，给出了一些图。这个系统要运行起来，今后的任务肯定是非常非常重的。你既然叫它DataBank，那肯定有存有取，现在取得多，存得多不多呢？

杨仁忠：现在的想法都是向后看的，刚才我说的和王站长说的，前面的历史遥感数据怎么办？

桂文庄：现在有没有总体数据框架？

何国金：有个总体组，负责系统框架设计。

桂文庄：这是一个很大的数据库，它本身的结构设计是非常非常的困难的。因为数据量特别大，种类也特别多，性质也很不同，你将来如何有效的去提取它？存储它？使用它？这里面的问题不简单。

何国金：现在我们有个组，有专门的项目做这个事情，如大数据云服务等，专门做系统的技术研究。

王杰生：要捋顺这个还是大有工作可做的，在科学层面上、技术层面上，都有很多工作要做。另外，在不同类型用户服务方面，如何进一步和国家部委、和应用部门去结合？这是另一层次的问题。你不能说我们出的一些展望、一些图。国家领导人用了，联合国也用了，高度也有了，但你不和下面合作。现在国家花了这么多的钱，用了这么多人，满足于数据服务还是不行的，还是要真正的将信息和数字结合起来，真正指导国家的，不光是领导决策，还有下一步的规划，如“十四五”和2035年远景目标，这些东西怎么更进一步结合起来？总之，我觉得受了很多的教育和启发，但工作任重道远，任务非常重。

张建国：我的体会，大数据，有概念问题，有系统问题，还包括使用目标问题，有几个层面不同的问题。咱们现在讨论问题，得把先弄清楚在哪个角度谈这件事儿，要不然的话，笼统的一句大数据，这事就没头了。

我们讲系统模型，除了解决了一系列连接之类的问题，重要的其实是它的应用目标，是在现有的条件下能够干什么？有个很清楚的界定。我们在谈这个事儿的时候，不能把什么东西都揽进来，都揽进来没法实施了。我们现在讨论的已经不是科学概念了，因为已经跟工程系统连接实施了。所以实际上，大数据的事情绝不仅仅是遥感的事儿，这里面牵扯到好多的问题，我们在什么范围里？怎么谈数据？

桂文庄：今天讲的主要是遥感卫星的数据。

张建国：而且是遥感卫星服务的那一段，还不到前面。

桂文庄：不久前遥感分会的另一次沙龙，讲的是遥感的应用的趋势。我觉得那个报告也非常好。现在应用是越来越细分，刚才听了何老师的报告，咱们科学院比较擅长的，比较能做的是综合性的，对国家宏观决策层面上做一些数据支撑。在各行业应用非常非常精细的时候，这个面太宽太宽了，我们无法全做到。所以我们恐怕还是要把这个目标定得具体一点，我们科学院该做什么？做哪些事情？而不是包罗万象。

用户应用的时候，不光是要有卫星遥感数据，可能还有无人机遥感数据，还有地面传感器的数据等等，全都进去了，所以对一个具体应用的系统来说，非常非常复杂，而且非常非常专业。其实这时我们科学院要做的是对共性技术的支持，要做具体的应用系统，一定要发挥全国各行各业自己的力量。人家各行各业要建自己的遥感处理系统是对的，应该是一个趋势，它更加专业化、更加能符合它自己那一行当的具体需要。我们科学院就要做更前沿、更综合的、更先进的一些处理方法，最重要的综合性的应用数据。

我觉得应该把这个分清楚。这个计划是非常宏大，很了不起，科学院花十几个亿来做这个事情，不是很小的事情。所以咱们一定要拿出来一套具体的，让中央领导认可、也让老百姓认可的成果来。

罗修岳：我再谈一点，不光是遥感，别的部门也面临这个问题，我觉得这个是不是可以借用现在流行的一句话，遥感也好，科学院也好，要精准的为基层服务，必须搞好两个循环：一个是科学院内部，咱们空天院内部，各个研究方向，这个要理顺，要形成一个开放式的内部循环。只有空天院内部的循环理顺了，我们服务于国家、服务于地方的外循环才能够畅通起来。

2015年国际局势纷繁杂乱，南海争端未平，巴黎恐怖袭击的阴霾犹存，俄土军事纠纷又紧张着国际关系。不管是出于国际安全、世界和平的考虑，还是为达成国内经济发展目标，在多重黑天鹅事件酝酿下，国家军事力量的地位将逐步提升。国内方面，11月下旬的军改是史无前例的一次深化改革，其成效将直接关系国家在世界格局中的地位和国内经济发展进程。种种因素产生的化学反应都将对军工板块带来一定支撑效果，相应有所布局的基金也将有望获益。

-- 重仓军工板块的开放式基金剖析

1、国防军工板块过去3年历史行情

        军工板块上涨力度强劲，但波动风险高。截至2015年11月27日，过去3年国防军工指数（申万）累计上涨244.24%，年化回报高达50.99%；同期沪深300指数累计上涨73.82%，年化回报为20.24%。该板块上涨力度强劲，但同时6月份股灾时下跌幅度同样较深，整体而言波动风险较高。

图 1 – 申万国防军工指数过去3年走势（截至2015年11月27日）

数据来源：Wind，金斧子投研中心

注：为增强指数可比性，沪深300指数已作同起点化处理。

2、国防军工板块今年以来走势

        军工板块反弹力度大。今年以来，国防军工指数累计上涨47.14%，大幅领先沪深300指数——7.02%。相比沪深300指数，国防军工板块波动较为剧烈，特别是在6月份股灾时期，国防军工指数一度跌回年初水平。另一方面，股灾后该板块反弹力度较为强劲，7-8月份期间涨幅最高达78.06%。

图 2 – 申万国防军工指数今年以来走势（截至2015年11月27日）

数据来源：Wind，金斧子投研中心

注：为增强指数可比性，沪深300指数已作同起点化处理。

1、国防军工板块的机会

        近10年来，我国军费开支平均增速为13.73%，今年预期增速为10%。从军费开支角度看军工板块的发展趋势，主要包括两个方面：首先，随着近年来经济增长步入新常态，军费开支的增速也可能进入了增长放缓的通道。

图 3 – 近10年军费开支增长情况（截至2015年11月27日）

数据来源：国家统计年鉴，金斧子投研中心

图 4 – 军费开支占GDP比例情况（截至2015年11月27日）

数据来源：国家统计年鉴，金斧子投研中心

        当下国际矛盾频现，问题盘根错节，严重影响着国家安全、社会安定和经济发展。特别是面对近期频频发生的恐怖袭击和地缘争端，中国有责任去维护国家利益、有义务为世界和平创造有利条件。在实施《中国制造2025》强国战略的关键阶段，任何一切不安定因素都是绊脚石，国家军力的自强将有助于中国面对国际局势的各种挑战，因此在军工方面的机遇不言而喻，投资机会主要包括以下几个方面：

-     中国航空工业研制的重大武器装备具有世界领先水平，其中受益的两机专项企业更是有望成为世界级的发动机零部件提供商；

-     卫星研制和卫星应用作为高端装备制造业，重点在于加强卫星遥感、通信和导航等空间信息服务能力；

        富国强兵是一个长期的、递进的发展目标，政策红利将有望持续释放。军民融合作为富国强兵的必经途径，将有望迎来长期的政策利好。其中，军民融合的两个机会在于“民参军”和“军转民”。随着军民融合的步步推进，具有技术优势和军品资格的民营企业以及将军用技术民用化的军工企业都将迎来风口。目前，军民融合仍处于起步阶段，经保守估计，该项举措将打造万亿市场。

        2015年11月中央军委改革工作会议顺利召开，会议上强调的精神透露了两个方面的机会：首先，深化国防和军队改革是实现强国兴军的必由之路，相关的军工企业整合将围绕着军队改革展开。其次，会议精神要求本次改革于2020年前在领导管理体制、联合作战指挥体制改革上取得突破性进展。从改革发力的方向来看，资产证券化将是军工板块的重点之一。截至2015年，国内军工行业市值规模或超8万亿，然而该市场在证券化率却在30%左右，这意味着军工板块在未来5年内的证券化空间仍然巨大。

2、国防军工板块的风险

        和以往改革不同的是，本次改革将是解放军历史上最大规模、最深层次的改革，具有跨时代、脱胎换骨的意义。这将意味着，改革将会涉及到以往所不曾到的“深水区”，随之而来的是保守力量的阻力，因此改革将可能面临政策施行效果不及预期的风险。

        另一方面，从市场估值角度看，国防军工板块的估值较高，主要体现在两个方面：首先，国防军工板块的历史平均市盈率在申万一级行业28个行业里处于最高水平；其次，目前军工板块的市盈率接近历史高位，高达227倍。

图 5 – 申万一级行业估值情况（截至2015年11月27日）

数据来源：Wind，金斧子投研中心

        从近期来看，自11月13日巴黎恐怖袭击以来，国防军工板块累计下跌3.4%，落后于沪深300指数——1%。相对沪深300指数而言，该板块走势短期波动较大，特别是上周五单日跌幅高达7.27%。

图 6 – 近期国防军工指数走势情况（2015年11月27日）

数据来源：Wind，金斧子投研中心

注：为增强指数可比性，沪深300指数已作同起点化处理。

3、短期估值修复持续，长期红利预期不改

        综合考虑上述因素，军工板块上涨预期已在前期价格有所体现，目前估值较高，短期有持续修复的可能；但中长期而言，随着国家军事力量的地位抬升以及军改的开展，军费开支投入有望进入回升通道，行业资本运作的速度和力度有望加大，中长期的结构性机会将凸显，该板块仍有较大配置空间。其中，军工行业的结构性机会主要体现在两个方面：

        首先，军民融合概念中的公众企业和民营企业更具成长性。过去3年时间里，公众企业和民营企业的利润率同比增速由负转正，并持续两年保持高增长。

图 7 – 不同企业属性平均利润增长率情况（截至2015年11月27日）

数据来源：Wind，金斧子投研中心

        其次，按资产规模口径统计，军工集团的资产证券化率普遍较低。除船舶重工集团外，其他集团的证券化水平均在50%以下，而航天科技和航天科工更是低于20%。以中航工业集团为例，2014年报显示其资产规模约为7996亿元，旗下有20家公司在国内上市，总市值约为3924亿元，因此按照资产规模口径统计的资产证券化水平约为49.07%。

图 8 – 2014年末军工集团证券化率（资产规模统计口径）情况（截至2015年11月27日）

数据来源：Wind，金斧子投研中心

        落实到基金市场上，目前该类型的主题基金不多，并且业绩表现参差不齐。因此在把握军工基金的投资机会方面上，一方面要从军民融合以及行业资产证券化率两个方向出发，对这两方面标的有所布局的基金可重点关注；另一方面也要关注基金所持有的股票标的，避免“货不对版”。

        本章使用的基金持仓数据是通过整理过去3年基金半年报和年报的前20名持仓情况，并根据申万一级行业中的国防军工板块中的32只军工股票统计而得。

1、基金布局军工板块，平均持仓比例低

这三个现象都指向了一个结论：对国防军工板块进行布局的基金数量逐年增加，但真正意义上的“军工基金”不多。

图 9 – 开放式基金对国防军工板块持仓情况（截至2015年11月27日）

数据来源：Wind，金斧子投研中心

注：2015年三季报仅使用前10持仓进行统计。

2、仅有5只基金持仓超过20%，军工基金稀缺

        在3383只开放式基金中，过去3年持仓前20名包含军工板块股票的基金类型主要有股票型（112只）、债券型（118只）、混合型（321只）和另类投资基金（2只）。其中，股票型基金和混合型基金的平均持仓最高，分别为3.15%和3.87%，最高持仓比例分别为42.29%和26.59%。

图 10 – 各种基金类型对国防军工板块持仓情况（截至2015年11月27日）

数据来源：Wind，金斧子投研中心

        将持仓比例划分4个区间，纵向来看，仅有5只基金的持仓在20%以上，占所有持有军工股票的基金的0.9%。由此可见，真正的“军工基金”实属稀缺资源。另一方面，在国防军工板块布局上，主动管理型基金仅有一只是持仓超过20%，被动管理型基金有4只。

表 1 – 主动管理型和被动管理型基金对国防军工板块持仓情况（截至2015年11月27日）

数据来源：Wind，金斧子投研中心

        2015年国际局势纷繁杂乱，南海争端未平，巴黎恐怖袭击的阴霾犹存，俄土军事纠纷又紧张着国际关系。不管是出于国际安全、世界和平的考虑，还是为达成国内经济发展目标，在多重黑天鹅事件酝酿下，国家军事力量的地位将逐步提升。国内方面，11月下旬的军改是史无前例的一次深化改革，其成效将直接关系国家在世界格局中的地位和国内经济发展进程。种种因素产生的化学反应都将对军工板块带来一定支撑效果，相应有所布局的基金也将有望获益。

在“军工基金”的挑选方面，建议依循以下思路展开：

-     国防军工主题基金：该类基金主要是通过基金名称进行辨别，并以被动指数型基金为主，其中基金管理人主要有前海开源、易方达、鹏华、富国、融通、银华和申万菱信。

-     基金在军工板块的布局：除了通过基金名称辨别外，仍可参考基金过往持仓情况以及基金经理对军工板块的展望，综合考虑所选基金是否名副其实。此外，对于在军民融合和资产证券化率较低的军工企业（如船舶工业和航天科技等）有所配置的基金，可重点关注。

-     风险和收益：大多数“军工基金”在国防军工板块方面的持仓不高，因此在挑选时仍需综合考虑基金的各项风险和收益指标，对低波动、回报平稳的基金择优而选。

-     基金经理管理经验：A股市场自从股灾以来的行情较为反复，因此经验丰富、特别是投资经历横跨牛熊的基金经理或更能在把握军工板块机会的同时，达到控制回撤风险的效果。

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