对地观测大数据开放共享：挑战与思考

中国网/中国发展门户网讯 科学大数据成为驱动地球科学创新与知识发现的新引擎，作为科学大数据重要组成部分的对地观测数据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中发挥着不可或缺的作用。全球对地观测已具备大气、海洋和陆地高精度、高时空分辨率的数据获取能力，对地观测领域已经步入大数据时代。据统计，截至 2017 年 8 月，全球共发射了 4 635 颗卫星，仅 2017 年上半年就发射了 357 颗。目前，1 738 颗卫星在轨正常运行，其中对地观测卫星 596 颗，约占目前在轨正常运行卫星的 1/3。近年来，以 Planet Labs-Flock、“吉林一号”等为代表的微小卫星、多星星座逐渐成为遥感市场的新热点，开启了对地观测大数据获取的新时代，如 2017 年 2 月15 日，88 颗 Planet Labs-Flock 卫星就通过一箭多星的方式搭载升空。

国际对地观测数据开放共享的现状及趋势

科学大数据是科学发现与知识创新的新引擎，它将改变人类生活及对世界的深层认知与理解。作为科学大数据重要组成部分的对地观测大数据在国家战略、行业应用、科学研究等方面发挥了重要作用。对地观测大数据的开放共享推动了全球尺度的科学和环境监测产品的研究与发展，驱动学科创新，促进人类可持续发展。2008 年美国地质调查局（USGS）实施的 Landsat 系列卫星数据开放共享使得全球尺度 30 米分辨率的森林覆盖、水体、火烧迹地、土地覆盖分类等专题产品的生产成为可能。郭华东在 Nature 发表题为《构建数字丝路》的评论文章中指出，为满足庞大且日益快速增长的“一带一路”地球大数据应用需求，既要建立能够共享数据、代码、方法的开放平台，实现对已有对地观测数据的科学分析及未来卫星数据的集成应用，提高“一带一路”数据共享和互通互用能力；又要探索大数据驱动的科学研究新范式，推广地球大数据应用服务，服务于全球可持续发展。

国际上，许多国家日益重视对地观测数据共享政策的制定。以美国和一些欧洲国家为代表的发达国家先后制定了国家或行业对地观测数据开放共享的政策，以提高国际竞争力和规范国内市场。美国对政府拥有和资助生产的数据采取“完全开放”的共享管理机制，同时提出了边际成本补偿原则以保护数据提供者的利益；对商业公司投资生产的数据采取“平等竞争”的市场化管理机制。这种分级式的共享管理机制极大地促进了对地观测数据的开放共享和广泛应用。欧洲的对地观测数据政策强调以共享为核心，欧洲航天局（ESA，以下简称“欧空局”）发布了修正的 ESA 对地观测数据政策，将遥感数据使用分为自由使用和有限使用两类，2013 年发布的GMES“哨兵”数据政策则明确了“无歧视性访问”原则，所有用户均可免费获取。

1991 年由美国国家航空航天局（NASA）牵头，多国参与建立的地球观测系统（EOS）计划的提出和实施掀起了对地观测技术发展的浪潮，该系统由ACRIMSAT、Aqua、Terra、Landsat7、Jason-1 等多颗卫星组成，在大气、海洋、陆地、生物等多学科领域进行综合应用。其中 NASA 的 EOSDIS 系统提供了 MODIS TERRA 和 AQUA 卫星数据及相关产品的共享服务，在国际遥感科学研究中发挥了重要作用。2003 年，欧空局实施了“哥白尼计划”（GEMS，原称“全球环境与安全监测计划”），强调对地观测平台数据的协调和使用。2008 年，美国地质调查局（USGS）开始提供全球陆地卫星数据的共享和下载服务，近年来逐步提供高时空一致性的 ARD（Analysis Ready Data）产品共享，便于用户直接分析使用。2013 年欧空局开始实施 Sentinel 系列卫星数据的共享，为欧洲乃至全球的可持续发展、环境治理以及安全政策提供高质量的数据、信息和知识。

21 世纪以来，对地观测数据迅猛增长，对地观测数据的共享呈现出资源整合全球化、技术规范标准化、共享服务信息化等发展趋势，国家之间大规模的共享体系开始形成，如全球综合对地观测系统（GEOSS）等。GEOSS 通过全球范围的数据整合与集成实现对地观测数据全球性开放共享，并向用户提供数据、信息和知识 3 大类产品和技术服务。

纵观全球对地观测大数据的发展态势，在需求牵引、政策驱动和技术推动下，对地观测数据的流动性在逐步提高，对地观测数据开放共享的深度和广度都在不断加强。但由于政策、制度和技术等多方面的原因，对地观测数据的共享程度和数据应用深度还有较大提升空间，对地观测大数据的潜在价值还没有被充分挖掘出来。随着对地观测领域进入大数据时代，对地观测数据开放共享从单纯的数据共享模式转变成以“谷歌地球引擎”（Google Earth Engine）和澳大利亚地球科学“数据立方体”（Data Cube）为代表的新型对地观测数据开放共享服务。Google Earth Engine 将全球历史存档的长时间序列的多源遥感数据整合在一起，用户不仅可以免费下载数据，还能对大规模影像进行在线分析（如变化检测、趋势分析等）。Data Cube 实现了澳大利亚多源对地观测数据的无缝整合、时间序列快速分析以及定量信息产品的应用。