遥感大数据自动分析与数据挖掘_李德仁1
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书书书
第
４３
卷
第
１２
期
测
绘
学
报
Ｖｏｌ．４３
，
Ｎｏ．１２
２０１４
年
１２
月
Ａｃｔａ
Ｇｅｏｄａｅｔｉｃａ
ｅｔ
Ｃａｒｔｏ
ｇ
ｒａ
ｐ
ｈｉｃａ
Ｓｉｎｉｃａ
Ｄｅｃ．
，
２０１４
引文格式
：
ＬＩ
Ｄｅｒｅｎ
，
ＺＨＡＮＧ
Ｌｉａｎ
ｇｐ
ｅｉ
，
ＸＩＡ
Ｇｕｉｓｏｎ
ｇ
．Ａｕｔｏｍａｔｉｃ
Ａｎａｌ
ｙ
ｓｉｓ
ａｎｄ
Ｍｉｎｉｎ
ｇ
ｏｆ
Ｒｅｍｏｔｅ
Ｓｅｎｓｉｎ
ｇ
Ｂｉ
ｇ
Ｄａｔａ
［
Ｊ
］
．Ａｃｔａ
Ｇｅｏｄａｅｔｉｃａ
ｅｔ
Ｃａｒｔｏ
ｇ
ｒａ
ｐ
ｈｉｃａ
Ｓｉｎｉｃａ
，
２０１４
，
４３
（
１２
）：
１２１１
－
１２１６．
（
李德仁
，
张良培
，
夏桂松
．
遥感大数据自动分析与数据挖掘
［
Ｊ
］
．
测 绘 学 报
，
２０１４
，
４３
（
１２
）：
１２１１
－
１２１６．
）
ＤＯＩ
：
１０．１３４８５
／
ｊ
．ｃｎｋｉ．１１
－
２０８９．２０１４．０１８７
遥感大数据自动分析与数据挖掘
李德仁
１
，
２
，
张良培
１
，
２
，
夏桂松
１
，
２
１．
武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室
，
湖北 武汉
４３００７９
；
２．
地球空间信息技术协同创新中
心
，
湖北 武汉
４３００７９
Ａｕｔｏｍａｔｉｃ
Ａｎａｌ
ｙ
ｓｉｓ
ａｎｄ
Ｍｉｎｉｎ
ｇ
ｏｆ
Ｒｅｍｏｔｅ
Ｓｅｎｓｉｎ
ｇ
Ｂｉ
ｇ
Ｄａｔａ
ＬＩ
Ｄｅｒｅｎ
１
，
２
，
ＺＨＡＮＧ
Ｌｉａｎ
ｇｐ
ｅｉ
１
，
２
，
ＸＩＡ
Ｇｕｉｓｏｎ
ｇ
１
，
２
１．Ｓｔａｔｅ
Ｋｅ
ｙ
Ｌａｂｏｒａｔｏｒ
ｙ
ｏｆ
Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
Ｅｎ
ｇ
ｉｎｅｅｒｉｎ
ｇ
ｉｎ
Ｓｕｒｖｅ
ｙ
ｉｎ
ｇ
，
Ｍａ
ｐｐ
ｉｎ
ｇ
ａｎｄ
Ｒｅｍｏｔｅ
Ｓｅｎｓｉｎ
ｇ
，
Ｗｕｈａｎ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ
ｙ
，
Ｗｕｈａｎ
４３００７９
，
Ｃｈｉｎａ
；
２．Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ
Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ
Ｃｅｎｔｅｒ
ｏｆ
Ｇｅｏ
－
ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ
，
Ｗｕｈａｎ
４３００７９
，
Ｃｈｉｎａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ
：
Ｗｉｔｈ
ｔｈｅ
ｄｉｖｅｒｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ｏｆ
ｔｈｅ
ｉｍａ
ｇ
ｉｎ
ｇ
ｍｅｔｈｏｄｓ
ａｎｄ
ｔｈｅ
ｇ
ｒｏｗｉｎ
ｇ
ｃａｔｅ
ｇ
ｏｒｉｅｓ
，
ｑ
ｕａｎｔｉｔ
ｙ
，
ａｎｄ
ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ
ｆｒｅ
ｑ
ｕｅｎｃ
ｙ
ｏｆ
ｒｅｍｏｔｅ
ｓｅｎｓｉｎ
ｇ
ｄａｔａ
，
ｔｈｅ
ａｂｉｌｉｔ
ｙ
ｏｆ
ｌａｎｄ
－
ｃｏｖｅｒ
ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ
ｈａｓ
ｒｅａｃｈｅｄ
ａｎ
ｕｎ
ｐ
ｒｅｃｅｄｅｎｔｅｄ
ｌｅｖｅｌ
，
ｗｈｉｃｈ
ｍｅａｎｓ
ａ
ｎｅｗ
ｅｒａ
ｏｆ
ｂｉ
ｇ
ｄａｔａ
ｉｎ
ｒｅｍｏｔｅ
ｓｅｎｓｉｎ
ｇ
ｉｓ
ｃｏｍｉｎ
ｇ
．Ｈｏｗｅｖｅｒ
，
ｔｈｅ
ｅｘｉｓｔｉｎ
ｇ
ｍｅｔｈｏｄｓ
ａｎｄ
ｐ
ｒｏ
－
ｃｅｓｓｉｎ
ｇ
ｔｅｃｈｎｉ
ｑ
ｕｅｓ
ｃａｎｎｏｔ
ｆｕｌｆｉｌｌ
ｔｈｅ
ｎｅｅｄ
ｏｆ
ｔｈｅ
ｂｉ
ｇ
ｄａｔａ
ａ
ｐｐ
ｌｉｃａｔｉｏｎ
ｉｎ
ｒｅｍｏｔｅ
ｓｅｎｓｉｎ
ｇ
．Ｔｈｕｓ
，
ｔｏ
ｄｅｖｅｌｏ
ｐ
ｔｈｅ
ａｕ
－
ｔｏｍａｔｉｃ
ａｎａｌ
ｙ
ｓｉｓ
ａｎｄ
ｍｉｎｉｎ
ｇ
ｔｈｅｏｒ
ｙ
ａｎｄ
ｔｅｃｈｎｉ
ｑ
ｕｅｓ
ｆｏｒ
ｒｅｍｏｔｅ
ｓｅｎｓｉｎ
ｇ
ｂｉ
ｇ
ｄａｔａ
ｉｓ
ａｍｏｎ
ｇ
ｔｈｅ
ｍｏｓｔ
ａｄｖａｎｃｅｄ
ｉｎｔｅｒ
－
ｎａｔｉｏｎａｌ
ｒｅｓｅａｒｃｈ
ａｒｅａｓ．Ｔｈｉｓ
ｐ
ａ
ｐ
ｅｒ
ｉｎｖｅｓｔｉ
ｇ
ａｔｅｓ
ａｎｄ
ａｎａｌ
ｙ
ｓｅｓ
ｔｈｅ
ｄｏｍｅｓｔｉｃ
ａｎｄ
ｏｖｅｒｓｅａｓ
ｒｅｓｅａｒｃｈ
ｓｔａｔｕｓ
ａｎｄ
ｐ
ｒｏ
－
ｇ
ｒｅｓｓ
ａｒｏｕｎｄ
ｔｈｉｓ
ｆｉｅｌｄ
ａｎｄ
ｐ
ｏｉｎｔｓ
ｏｕｔ
ｉｔｓ
ｋｅ
ｙ
ｐ
ｒｏｂｌｅｍｓ
ａｎｄ
ｄｅｖｅｌｏ
ｐ
ｉｎ
ｇ
ｔｒｅｎｄｓ．
Ｋｅ
ｙ
ｗｏｒｄｓ
：
ｒｅｍｏｔｅ
ｓｅｎｓｉｎ
ｇ
ｂｉ
ｇ
ｄａｔａ
；
ｒｅ
ｐ
ｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ
；
ｒｅｔｒｉｅｖａｌ
；
ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎ
ｇ
；
ｄａｔａ
ｍｉｎｉｎ
ｇ
摘
要
：
成像方式的多样化以及遥感数据获取能力的增强
，
导致遥感数据的多元化和海量化
，
这意味着
遥感大数据时代已经来临
。
然而
，
现有的遥感影像分析和海量数据处理技术难以满足当前遥感大数据
应用的要求
。
发展适用于遥感大数据的自动分析和信息挖掘理论与技术
，
是目前国际遥感科学技术的
前沿领域之一
。
本文围绕遥感大数据自动分析和数据挖掘等关键问题
，
深入调查和分析了国内外的研
究现状和进展
，
指出了在遥感大数据自动分析和数据挖掘的科学难题和未来发展方向
。
关键词
：
遥感大数据
；
表达
；
检索
；
理解
；
数据挖掘
中图分类号
：
Ｐ２３７
文献标识码
：
Ａ
文章编号
：
１００１
－
１５９５
（
２０１４
）
１２
－
１２１１
－
０６
基金项目
：
国家自然科学基金
“
空间信息网络基础理论与关键技术
”
重大研究计划
（
培育项目
）；
数据驱动
的海量遥感影像高效信息挖掘
（
９１３３８１１３
）
１
大数据和遥感大数据
近年来
，
随着信息科技和网络通信技术的快
速发展
，
以及信息基础设施的完善
，
全球数据呈爆
发式 增 长
。
国 际 数 据 资 讯 公 司
（
Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ
Ｄａｔａ
Ｃｏｒ
ｐ
ｏｒａｔｉｏｎ
，
ＩＤＣ
）
的最新研究指出
，
全球过
去几年新增的数据量是人类有史以来全部数据量
的总和
，
到
２０２０
年
，
全球产生的数据总量将达到
４０ＺＢ
左右
［
１
］
，
而其中
９５％
的数据是不精确的
、
非
结构化的数据
［
２
］
。
一般而言
，
把这些非结构化或
半结构化的
、
远超出正常数据处理规模的
、
通过传
统的数据处理方法分析困难的数据称为大数据
（
ｂｉ
ｇ
ｄａｔａ
）。
大数 据 具有 体 量大
（
ｖｏｌｕｍｅ
）、
类型 杂
（
ｖａｒｉｅｔ
ｙ
）、
时效强
（
ｖｅｌｏｃｉｔ
ｙ
）、
真伪难辨
（
ｖｅｒａｃｉｔ
ｙ
）
和潜在价值大
（
ｖａｌｕｅ
）
等特征
［
３
］
。
大数据隐含着巨大的社会
、
经济
、
科研价值
，
被誉为未来世界的
“
石油
”，
已成为企业界
、
科技界
乃 至 政 界 关 注 的 热 点
。
２００８
年 和
２０１１
年
《
Ｎａｔｕｒｅ
》
和
《
Ｓｃｉｅｎｃｅ
》
等国际顶级学术刊物相继
出版专刊探讨对大数据的研究
［
４
－
５
］
，
标志着大数据
时代的到来
。
在商业领域
，
ＩＢＭ
、
Ｏｒａｃｌｅ
、
微软
、
谷
歌
、
亚马逊
、
Ｆａｃｅｂｏｏｋ
等跨国巨头是发展 大 数 据
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