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及時準確地獲得災害的地理定位，這對高效的應急響應至關重要，也是災害風險防控與韌性發展的關鍵。2月6日，《中國科技信息》雜志專訪了在定量遙感、地球大數據及天空地一體化對地觀測領域取得卓越成就的薛勇院士，薛勇院士介紹了如何加快空天信息與低空系統技術融合，從而迅速獲取災害地理定位的相關研究。

采寫：執行主編 鄭挺穎

薛勇院士

薛院士，您好！近年來，隨著全球氣候變化和城市化進程加快，自然災害、公共衛生事件等突發應急事件呈現出跨區域、復雜化的特征。在傳統的應急響應體系中，信息獲取滯后、資源調度不暢、跨區域協同困難等問題日益凸顯。作為空天領域權威專家，請您介紹一下，當前從空天信息到低空系統的技術融合，為跨區域應急協同帶來了哪些新的解決方案？

您提到的這些問題確實是當前應急管理體系面臨的突出挑戰。近年來，從空天信息到低空系統的技術融合，特別是無人機技術的快速發展，為跨區域應急協同提供了全新的解決方案。空天信息系統包括衛星遙感、導航定位、通信等天基平臺，具有覆蓋范圍廣、監測尺度大的優勢，能夠提供宏觀、連續的災害監測數據。然而，其分辨率有限、重訪周期較長、受天氣影響較大，難以滿足應急響應中對實時性、精細化的需求。

低空無人機系統則填補了這一空白。無人機具有部署靈活、響應迅速、分辨率高、成本相對較低的特點，能夠在災害發生后第一時間抵達現場，獲取高精度實時數據。將空天信息與低空無人機系統相結合，就形成了“宏觀監測+精細偵查”的立體化感知體系，為應急決策提供了多層次、多維度的信息支撐。

01

空天地一體化：

構建三層立體感知網絡

提問

這個“立體化感知體系”具體是

如何構建的？請您詳細介紹一下

回答

好的。空天遙感、衛星數據與無人機低空感知的協同機制，核心在于構建“宏觀—中觀—微觀”一體化感知體系。這個體系可以分為三個層次，我們稱之為“三層立體感知網絡” 。

第一層是高空/太空層，主要包括衛星、空間站等平臺。這一層的優勢在于全球覆蓋、周期性觀測、大尺度監測，可以實現對地球表面的宏觀監測。但局限性也很明顯：分辨率有限、重訪周期固定，難以捕捉突發事件的細節信息。第二層是中空層，包括高空無人機、飛艇等航空平臺。這一層能夠實現區域靈活覆蓋、較高分辨率，可以彌補衛星觀測的不足。但受空域管制、續航限制等因素影響，其應用范圍也有一定局限。第三層是低空層，包括多旋翼和固定翼無人機。這一層的最大優勢是可以達到厘米級分辨率、實時響應、靈活部署，能夠在災害發生后第一時間抵達現場，獲取高精度實時數據。但覆蓋范圍相對較小、載荷有限，需要與其他層次協同配合。

提問

這三個層次如何實現有效協同？

回答

協同的核心環節包括四個方面。第一是任務協同規劃。比如衛星發現異常區域后，自動生成預警坐標，無人機接令進行精細勘查；或者無人機對衛星識別的地物變化進行實地驗證，提高遙感解譯精度。這種“衛星引導無人機”和“無人機驗證衛星數據”的協同模式，可以大幅提升監測效率和準確性。

第二是數據融合與互補。這包括三種融合方式：尺度融合——衛星提供大范圍背景信息，如氣象云圖、地形數據，無人機補充局部細節，如橋梁裂縫、單株作物狀態；時空融合——衛星周期性監測與無人機按需機動觀測結合，實現“持續監測+瞬時抓取”；光譜融合——衛星多光譜/高光譜數據與無人機高分辨率RGB（是紅Red、綠Green、藍Blue三種顏色的英文縮寫，是一種基于色光加色法的多光譜組合）、熱紅外數據結合，提升地物分類與反演精度，如土壤濕度監測、污染物擴散追蹤等。

第三是信息的實時傳輸與處理。通過邊緣計算+云平臺架構，無人機在邊緣端實時處理數據，進行目標識別、變化檢測等，關鍵信息上傳至云平臺與衛星數據融合分析。同時，無人機還可以作為空基通信節點，中轉衛星指令或數據，解決偏遠地區的信息傳輸瓶頸問題。

第四是智能決策反饋閉環。形成“衛星監測異常—無人機現場核實—數據融合分析—AI生成決策建議—指揮調度響應—效果評估反饋”的完整鏈條，實現從感知到行動的智能化閉環。

提問

您能列舉幾個具體的應用場景嗎？

回答

比如在森林火災場景中，衛星首先發現熱源點，無人機抵近確認火勢、定位火線，然后融合風向地形數據預測蔓延路徑，最后調度救援力量。

在城市應急中，衛星識別洪澇區域后，無人機巡查受災社區、排查隱患，通過三維建模輔助制定疏散方案。

在精準農業領域，衛星反演大面積作物長勢，無人機定點噴灑農藥/施肥，融合數據優化農田管理。

在環境保護方面，衛星監測水體污染擴散，無人機采樣分析污染源，動態追蹤生態變化。

提問

這些應用背后需要哪些關鍵技術

支撐？

回答

主要有四大關鍵技術。一是智能任務分配算法，能夠動態優化衛星與無人機的觀測任務，減少冗余，提高響應效率。二是統一時空基準，基于北斗/GPS實現多源數據時空對齊，確保融合一致性。三是AI解譯模型，聯合訓練衛星與無人機數據，提升地質災害識別、農作物估產等模型的泛化能力。四是跨平臺通信協議，制定空天地一體化網絡協議，保障指令與數據實時互通。

提問

在實際應用中，這種協同體系會

面臨哪些挑戰？

回答

挑戰主要來自四個方面。首先是數據標準不統一，不同平臺、不同傳感器采集的數據格式各異，要實現融合處理的難度不小；其次是空域管制沖突，特別是在跨區域、多無人機協同飛行時，空域快速審批與動態避讓機制尚不完善；再次是跨平臺通信延遲，在偏遠地區或惡劣氣象條件下，通信鏈路穩定性仍有待提升；最后是海量數據處理能力不足，空天地一體化產生TB級甚至PB級數據（1PB=1024TB，而1TB=1024GB），對存儲和計算能力提出很高要求。

提問

未來發展趨勢是什么？

回答

我認為主要有三個趨勢。第一是星座化無人機集群與低軌衛星星座深度協同，形成“衛星寬帶+無人機感知”網絡，如與星鏈（Starlink）等低軌星座的融合；第二是數字孿生驅動，空天地數據實時映射至三維城市/地理模型，實現虛實互動的監測預警；第三是自主協同智能體，在AI驅動下，衛星與無人機自主交互任務，實現“感知—決策—行動”全鏈路自動化。

02

空天地一體化信息體系的

技術路徑

提問

您剛才提到了“空天地一體化”

這個概念，能否詳細介紹一下

構建這種一體化信息體系的技

術路徑？

回答

構建“空—天—地”一體化信息體系是一個系統性工程，核心是通過多平臺、多傳感器、多源數據的深度融合與協同，實現廣域覆蓋、實時感知、智能決策。我們提出了“三層三網一云一腦”的架構設計。

“三層”指的是天基層、空基層和地表層。天基層包括高/中/低軌衛星星座、空間站，負責全球覆蓋、周期性觀測、通信導航；空基層包括平流層飛艇、高空無人機、有人/無人航空平臺，負責區域持續監測、中繼通信、靈活補盲；地表層包括地面傳感器網、車載/船載移動平臺、物聯網，實現厘米級精度、實時監測、終端接入。

“三網”指的是通信網、算力網和數據網。通信網整合衛星通信、5G/6G、微波中繼、自組網，實現全域無縫互聯；算力網包括邊緣計算節點、云計算中心、超算，實現數據分級處理、智能分析；數據網通過分布式云平臺、時空數據庫、區塊鏈存證，實現數據匯聚、共享、安全可信。“一云”是數據云，“一腦”是智能腦，包括AI中樞、數字孿生、協同決策模型，負責任務調度、態勢推演、自主決策。

提問

這樣的體系如何實現多平臺

協同觀測？

回答

主要通過動態任務編排和跨平臺標定與校驗。在動態任務編排方面，基于災害預警、目標追蹤等需求，通過智能算法如強化學習，動態分配衛星、無人機、地面傳感器的觀測任務，實現資源最優配置。比如山火預警場景：氣象衛星監測溫度異常，調度光學衛星確認火點，無人機抵近評估火勢，地面傳感器監測空氣質量。在跨平臺標定與校驗方面，建立統一時空基準，利用地面控制點、標定場實現多源數據幾何與輻射一致性校正。

提問

那么，不同來源的異構數據

如何融合處理？

回答

異構數據融合是核心技術之一。我們采用多模態數據融合技術，融合光學、雷達、高光譜、激光點云等多源數據，可提升地物識別精度，比如地質災害識別誤報率可降低至5%以下。同時采用邊緣—云協同計算模式：邊緣端由無人機、地面站實時處理原始數據，提取關鍵特征如目標檢測、變化發現；云端匯聚多源數據，進行大規模時空分析、趨勢預測和模式挖掘。

提問

空天地一體化通信網絡如何保障？

回答

空天地一體化通信網絡的建設有幾個突破點。一是星間激光通信技術，傳輸速率可達100Gbps（每秒100G比特）級；二是無人機動態組網，適應復雜地形應急通信；三是整合衛星通信、5G/6G地面網絡、無人機空中中繼，構建無縫覆蓋的通信鏈路。通過軟件定義網絡技術動態優化路由，融合AI預測鏈路質量，提升通信可靠性。

提問

那智能決策又是如何實現的呢？

回答

智能決策主要通過數字孿生引擎和自主任務閉環實現。數字孿生引擎構建城市、流域等場景的虛擬映射，實時接入空天地數據，實現災害模擬、預案推演，比如對洪水淹沒場景的模擬，其精度可達厘米級。自主任務閉環形成“衛星發現異常—AI生成偵察任務—調度決策—無人機核實—數據融合分析—生成處置方案—自動調度資源—效果評估反饋”的全鏈路自動化。

提問

目前看來，這樣的體系建設需要

多長時間？

回答

我們規劃了三個階段。階段一是平臺與網絡建設，大約需要1至3年。天基方面，補充低軌SAR（合成孔徑雷達）衛星、高光譜衛星，實現重點區域每日重訪；空基方面，部署長航時無人機網絡，覆蓋關鍵基礎設施走廊；地表方面，布設智能化地面傳感器，包括地質災害、氣象、生態監測；通信方面，建設“5G+衛星”融合示范網絡。

階段二是數據融合與智能升級，大約需要3至5年。構建時空大數據平臺，實現多源數據自動匯聚、清洗、關聯；研發領域專用AI模型，如地質災害預警、農作物產量預估；開展典型場景示范應用，如智慧城市、防汛抗旱。

階段三是自主協同與全域應用，大約需要5至10年。實現跨平臺自主任務調度，衛星、無人機、機器人協同作業；建成數字孿生地球核心系統，支持全球尺度模擬預測；拓展國際合作，參與全球生態環境監測、防災減災。

薛勇，定量遙感和地球大數據專家，國際歐亞科學院院士、國際宇航科學院通訊院士、入選國家高層次人才（A類）、江蘇省重大人才工程個人和團隊領軍人才，“英國皇家物理學家”榮譽稱號獲得者。國家科學技術進步二等獎獲得者（2010），2014年獲中國科學院“優秀研究生指導教師”榮譽稱號，2012年和2017年獲得了中國科學院研究生院BHP Billiton導師科研獎。“國際數字地球學會中國國家委員會數字能源專業委員會”副主任，“中國測繪學會—大數據與人工智能工作委員會”副主任委員，“中國地球物理學會—韌性減災與應急專業委員會”副主任，“中國氣象學會—公共氣象服務委員會”副主任，二級教授。

編輯：柯欣

審核：王汝霖

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