生態(tài)環(huán)境部力推數(shù)智化轉(zhuǎn)型，提升生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)裝備水平
時(shí)間：2025-04-14 16:32:11來(lái)源：杰恒蠕動(dòng)泵 閱讀數(shù)：
生態(tài)環(huán)境部力推數(shù)智化轉(zhuǎn)型，提升生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)裝備水平
為深入踐行黨的二十屆三中全會(huì)精神，積極響應(yīng)中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于全面推進(jìn)美麗中國(guó)建設(shè)的意見》相關(guān)部署，切實(shí)落實(shí)生態(tài)環(huán)境部《關(guān)于加快建立現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)體系的實(shí)施意見》要求，生態(tài)環(huán)境部正式印發(fā)《國(guó)家生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)智化轉(zhuǎn)型方案》。這一方案的出臺(tái)，旨在大力提升生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)裝備的數(shù)智化能力，全力推動(dòng)建成新一代國(guó)家生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)（以下簡(jiǎn)稱“國(guó)家網(wǎng)”），為生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)力，助力美麗中國(guó)建設(shè)。
一、數(shù)智化轉(zhuǎn)型意義重大，引領(lǐng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域新變革
隨著Deepseek等智能模型在全球范圍內(nèi)引發(fā)廣泛關(guān)注，大數(shù)據(jù)、大模型等人工智能（AI）技術(shù)已成為新質(zhì)生產(chǎn)力的核心要素之一，正驅(qū)動(dòng)著新一輪技術(shù)革命浪潮。在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，強(qiáng)化基于 AI 的新型感知技術(shù)應(yīng)用，構(gòu)建以數(shù)智化為標(biāo)準(zhǔn)的國(guó)家網(wǎng)，對(duì)推動(dòng)行業(yè)發(fā)展、助力美麗中國(guó)建設(shè)具有深遠(yuǎn)意義。
（一）驅(qū)動(dòng)環(huán)境監(jiān)測(cè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展
習(xí)近平總書記在全國(guó)生態(tài)環(huán)境保護(hù)大會(huì)上明確提出，要加快建立現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)體系，完善天空地海一體化監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。生態(tài)環(huán)境部部長(zhǎng)黃潤(rùn)秋也在全國(guó)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)工作會(huì)議上強(qiáng)調(diào)，需建立與美麗中國(guó)建設(shè)相適配的現(xiàn)代化監(jiān)測(cè)體系，提升精準(zhǔn)分析與預(yù)測(cè)能力，推進(jìn)全方位一體化監(jiān)測(cè)能力建設(shè)。數(shù)智化轉(zhuǎn)型正是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵舉措，通過(guò)整合大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能等前沿技術(shù)，推動(dòng)國(guó)家網(wǎng)的升級(jí)改造，能夠有效提升生態(tài)環(huán)境態(tài)勢(shì)感知、分析研判、預(yù)測(cè)預(yù)警、應(yīng)急響應(yīng)以及監(jiān)測(cè)監(jiān)管的自動(dòng)化、智能化水平，為生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展開辟新路徑。
（二）推動(dòng)遙感監(jiān)測(cè)模式革新
作為現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)體系的重要組成部分，遙感監(jiān)測(cè)是國(guó)家網(wǎng)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵著力點(diǎn)。當(dāng)前，遙感技術(shù)已邁入高空間、高時(shí)間、高光譜、全譜段、多角度、立體化的發(fā)展與應(yīng)用新階段，初步形成了衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)、走航、地基觀測(cè)、地面驗(yàn)證等多元、立體、協(xié)同的生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)體系，并在內(nèi)蒙古鄂爾多斯、四川寶興等地取得了成功應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。推動(dòng)遙感監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，不僅需要進(jìn)一步擴(kuò)大試點(diǎn)示范范圍，持續(xù)優(yōu)化多元立體監(jiān)測(cè)體系，更要加速構(gòu)建天地一體、央地聯(lián)動(dòng)、智慧高效的遙感監(jiān)測(cè)新模式。
（三）激發(fā)遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)創(chuàng)新活力
為滿足“全方位、高精度、短周期”的生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)要求，遙感監(jiān)測(cè)領(lǐng)域不斷開展關(guān)鍵模型算法技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)監(jiān)測(cè)智能化與自動(dòng)化進(jìn)程。借助數(shù)字地球、機(jī)器學(xué)習(xí)以及互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了光學(xué)衛(wèi)星數(shù)據(jù)全流程的自動(dòng)化獲取與處理，成功攻克生態(tài)環(huán)境問(wèn)題自動(dòng)化識(shí)別、藍(lán)藻水華預(yù)測(cè)預(yù)警等關(guān)鍵技術(shù)，大幅提升了生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)能力。然而，為進(jìn)一步增強(qiáng)核心技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力，遙感監(jiān)測(cè)仍需深化 AI 等技術(shù)應(yīng)用，持續(xù)在新型載荷數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理、智能識(shí)別算法迭代升級(jí)、預(yù)測(cè)預(yù)警模型精度提升等方面發(fā)力創(chuàng)新。
二、遙感監(jiān)測(cè)數(shù)智化成果初顯，助力監(jiān)測(cè)能力提升
近年來(lái)，遙感監(jiān)測(cè)以主動(dòng)發(fā)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境問(wèn)題為核心，以提高監(jiān)測(cè)時(shí)效性為重點(diǎn)，積極引入大數(shù)據(jù)、大模型等前沿技術(shù)，在衛(wèi)星數(shù)據(jù)預(yù)處理、遙感產(chǎn)品生產(chǎn)、環(huán)境問(wèn)題識(shí)別以及生態(tài)評(píng)估與預(yù)警等方面的自動(dòng)化、智能化水平顯著提升，為生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)能力的增強(qiáng)提供了有力支撐。
（一）關(guān)鍵模型算法智能化升級(jí)，精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)環(huán)境問(wèn)題
通過(guò)優(yōu)化人為活動(dòng)變化檢測(cè)、精細(xì)分類等模型算法，建立包含54.6萬(wàn)個(gè)樣本的人為活動(dòng)樣本庫(kù)，并對(duì)算法模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，人為活動(dòng)自動(dòng)變化檢測(cè)精度已提升至70%。同時(shí)，構(gòu)建特征樣本庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鋼鐵、水泥、焦化等重點(diǎn)行業(yè)企業(yè)工業(yè)熱源的遙感智能識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)88%，總體分類精度達(dá)到86.3%。此外，建立的國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)全球甲烷排放異常熱點(diǎn)大模型，準(zhǔn)確率提高了10%，定量監(jiān)測(cè)精度達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。
（二）創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域拓展，強(qiáng)化生態(tài)安全預(yù)警
在技術(shù)應(yīng)用方面，遙感監(jiān)測(cè)正從簡(jiǎn)單監(jiān)測(cè)向監(jiān)測(cè)管理一體化轉(zhuǎn)變，構(gòu)建了生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系和大尺度評(píng)估模型，為重要生態(tài)空間的精細(xì)化監(jiān)測(cè)與網(wǎng)格化監(jiān)管提供有力支持。同時(shí)，從現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)向預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)發(fā)展，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型突破湖庫(kù)藍(lán)藻水華預(yù)測(cè)難題；融合多源遙感時(shí)序數(shù)據(jù)與多光譜智能識(shí)別技術(shù)，構(gòu)建秸稈焚燒污染風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確率≥0.70的污染事件預(yù)警。此外，生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)正從以 “產(chǎn)數(shù)” 為核心向全鏈條拓展，實(shí)現(xiàn)了向數(shù)據(jù)處理、加工、存儲(chǔ)、管理、應(yīng)用等全流程的賦能轉(zhuǎn)變。
（三）基礎(chǔ)產(chǎn)品自動(dòng)化生產(chǎn)升級(jí)，夯實(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
在基礎(chǔ)產(chǎn)品生產(chǎn)方面，通過(guò)開展海量衛(wèi)星影像流程式快速生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)了光學(xué)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取、處理和分發(fā)的自動(dòng)化，大幅提升了工作效率。全國(guó) 2 米基礎(chǔ)影像產(chǎn)品生產(chǎn)周期從每年1期縮短至雙月1期，有效覆蓋率達(dá)到84%。同時(shí)，創(chuàng)新采用“線上優(yōu)選 + 在線判讀”的遙感數(shù)據(jù)作業(yè)模式，運(yùn)用空間網(wǎng)格引擎動(dòng)態(tài)切片技術(shù)實(shí)現(xiàn)遙感影像快速發(fā)布，將全國(guó)2米影像切片時(shí)間從2個(gè)月壓縮至7天，并研制了遙感影像地圖服務(wù)插件，為生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)專題制圖和分析評(píng)估提供了在線判讀與智能解譯工具。
三、多舉措加快遙感監(jiān)測(cè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，支撐美麗中國(guó)建設(shè)
國(guó)家網(wǎng)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型是構(gòu)建現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)體系的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。面對(duì)數(shù)智化發(fā)展機(jī)遇，需扎實(shí)推進(jìn)各項(xiàng)轉(zhuǎn)型任務(wù)，全面提升生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)能力，為美麗中國(guó)建設(shè)提供堅(jiān)實(shí)的遙感技術(shù)保障。
（一）提升環(huán)境問(wèn)題發(fā)現(xiàn)智能化水平
聚焦于主動(dòng)發(fā)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，在水、大氣、土壤、生態(tài)等多個(gè)領(lǐng)域持續(xù)優(yōu)化監(jiān)測(cè)技術(shù)。開展智能解譯樣本標(biāo)注及生產(chǎn)技術(shù)研究，建設(shè)多場(chǎng)景全國(guó)生態(tài)遙感樣本庫(kù)和遙感參數(shù)定量反演模型方法庫(kù)，構(gòu)建并定期訓(xùn)練升級(jí)生態(tài)環(huán)境問(wèn)題遙感監(jiān)測(cè)大模型，打造國(guó)家生態(tài)環(huán)境遙感高精度快速解譯“智能體”，實(shí)現(xiàn)對(duì)生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的精準(zhǔn)、高效識(shí)別。
（二）構(gòu)建立體數(shù)據(jù)底座與數(shù)字孿生引擎
深入研究感知設(shè)備、數(shù)據(jù)、算法模型等多對(duì)象的級(jí)聯(lián)集成技術(shù)，開展多源數(shù)據(jù)一體化融合治理，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化的高質(zhì)量時(shí)空數(shù)據(jù)立方體。以此為基礎(chǔ)，逐步形成高空間分辨率、高時(shí)間分辨率、高濃度分辨率的多元化遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系，建立基于遙感大數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用的生態(tài)環(huán)境空間數(shù)據(jù)底座，并研發(fā)能夠提升預(yù)測(cè)預(yù)警能力的生態(tài)環(huán)境數(shù)字孿生引擎。
（三）實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)處理全流程自動(dòng)化
加強(qiáng)對(duì)雷達(dá)和高光譜等新型載荷數(shù)據(jù)的處理能力，研發(fā)高光譜、雷達(dá)衛(wèi)星批量自動(dòng)化處理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品的自動(dòng)化生產(chǎn)。引入超分重建成像、亞米數(shù)據(jù)輕量級(jí)切片、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等先進(jìn)技術(shù)，開展基于“空間 + 光譜”先驗(yàn)知識(shí)的影像超分重建大模型算法研究，進(jìn)一步提升遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分辨率和覆蓋率。
（四）完善監(jiān)測(cè)與質(zhì)量管理體系
依托超長(zhǎng)期國(guó)債項(xiàng)目，推進(jìn)國(guó)家溫室氣體監(jiān)測(cè)站網(wǎng)和立體監(jiān)測(cè)體系建設(shè)，強(qiáng)化溫室氣體衛(wèi)星遙感高精度連續(xù)監(jiān)測(cè)能力，完善天空地海一體化監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。充分利用 AI 技術(shù)，構(gòu)建涵蓋數(shù)據(jù)獲取、處理、存儲(chǔ)、管理、產(chǎn)品生產(chǎn)與應(yīng)用全鏈條的質(zhì)量管理體系。加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境衛(wèi)星載荷在軌定標(biāo)工作，嚴(yán)格檢驗(yàn)接收數(shù)據(jù)的科學(xué)性和質(zhì)量，強(qiáng)化遙感產(chǎn)品的真實(shí)性檢驗(yàn)以及與其他生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的協(xié)同融合，深入開展基于科學(xué)性原則的衛(wèi)星產(chǎn)品持續(xù)優(yōu)化和質(zhì)量控制關(guān)鍵技術(shù)研究。
