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2023年,将注定是值得纪念的年份,至少近几个月让我印象深刻。疫情放开后,各种学术会议如雨后春笋,应接不暇。同时,各类演唱会、全国旅游市场也是火爆,导致不少专家买不到参加学术会议的票。对于这种复苏,乐见其成,但也有所触动。在如同赶考似地参加几个和遥感有关的会议中间,我在不停思考,定量遥感应该何去何从。因为只有把握住未来发展大势,顺势而为,乘势而上,方能少走弯路;如果能引领一个小小的方向,那当然更好。
先说几个自己观察到的现象。
一是参加定量遥感论坛的人数显著增加。这表明,各行各业从自身需求出发,都发现了定量遥感的价值,遥感的定量化已经逐渐成为共识。去年遥感科学与技术交叉学科(1404)的出现,好似一针强心剂,加速了这个共识的形成。
二是定量遥感的内涵泛化。定量遥感最初不过是光学和热红外波段的产物,为了解决辐射定标、大气纠正、多角度效应、时间变化带来的影响,因此需要把电磁波辐射传输过程搞清楚。研究对象也多是植被-土壤-大气系统。后来,导师李小文院士进一步提出了尺度效应问题。然而,目前似乎只要是能够定量化反演产品的都是定量遥感。打个比方,传统从多角度反射的辐射量来反演森林高度,属于定量遥感范畴;现在直接用激光雷达进行几何测量,得到森林高度,这是不是定量遥感呢?在定量遥感专委会和成都遥感科学与技术教学研讨会上,专家们也都表达了对定量遥感的不同理解。
三是做机理建模的人越来越少。随着机器学习和人工智能等技术的发展,传统的基于定量遥感建模的反演思路受到了巨大的冲击。深度学习的发展,加上大语言模型的出现,让基于数据驱动的方法更加简单实用,用户无需经过特别专业的学习就可以开展反演,逐渐成为大多数人的选择。而机理模型的开发和使用均有一定的门槛,用于反演的时候,精度也没有明显优势。相应的国家级人才也很难冒出来。
四是和定量遥感相关的遥感会议增多。目前至少出现了全国热红外定量遥感学术研讨会、全国数字山地学术研讨会、植被病虫害遥感大会、生态系统遥感学术研讨会、全国激光雷达大会等学术会议品牌。至少在一些分会场上,一定会出现定量遥感的内容。
这些现象预示着什么?
我感觉,这预示着定量遥感的发展处于一个供需不平衡的状态,一个表面繁荣但是需要变革的时期。外界需求强烈,但是原本研究定量遥感的模式、成果不能满足速度、精度、易用性等需求。定量遥感正面临内涵扩展、服务能力亟需提升的挑战。在追求响应外界需求的同时,定量遥感的核心竞争力也在弱化,存在完全倒向深度学习的风险。这个值得高度警惕,核心竞争力千万不能丢失,不能人云亦云。
实际上,随着国家科技体制的改革,应用基础研究越来越鼓励面向国家需求开展技术攻关,并突破卡脖子中面临的核心基础理论难题;完全依靠个人兴趣的自由探索模式在弱化。在基金委“鼓励探索、突出原创;聚焦前沿、独辟蹊径;需求牵引、突破瓶颈;共性导向、交叉融通”四类科学问题属性中,“需求牵引、突破瓶颈”特别受到钟爱。
怎么办?
一是合理接纳AI,创新结合模式。原则是互相补台,深度融合。比如,通过定量遥感模型帮助AI产生高质量的样本数据;或者利用AI替换掉机理模型中计算复杂度高的部分;或者利用AI产生适合三维遥感机理模型的三维场景。试着想象一下这样的场景,用户敲入一段文字“请生成一个大小100米,高度约为20米,郁闭度为0.6的阔叶红松林三维obj格式的虚拟场景”,AI就帮助产生了四个场景文件,如果不满意还可以继续生成。
二是提出定量遥感的真正前沿问题,找出不可替代的部分,增强核心竞争力。鼓励更多的青年人来攻关这些真问题。我在第二届植被三维辐射传输模型研讨会上提出了四维辐射传输模型的想法,用于解决三维空间和时间耦合的建模难题(B站上有回放)。遥感机理模型和遥感观测各自具有不同的优势和短板,如何通过数字孪生形成一个整体,也是肖老师和我们正在思考解决的问题。“辐射传输+”的模式应该是当前发现问题、解决问题的可能方法。比如,“辐射传输+灾害”“辐射传输+生长”“辐射传输+物理碰撞”“辐射传输+实景三维”“辐射传输+生理过程”“辐射传输+美术”“辐射传输+计算机视觉”等等。在交叉中,就会发现当前辐射传输本身的局限性,不能陷落在局部修修补补,而要格局放大,看到外面更加广阔的天空。即使是辐射传输本身,也存在一些地表类型没有触及、一些波段没有充分开发利用、一些成像模式没有探索等空白区。
三是面向国家需求,解决服务国家战略中的重大基础理论问题。比如,面向国家尺度的自然资源调查,定量遥感能否形成战斗力,哪怕一个模型用于某个重要参数的论证;面向重大自然灾害,定量遥感能否帮助提前预报,哪怕是类似西医出一张扫描CT图片。比如,今年暑假京津冀大暴雨期间,定量遥感能干什么?传统的植被-土壤体系的模型能用上吗?没有微波,能看见什么?相应的微波散射模型是完整的吗?这里面,涉及的遥感技术的整个产业链太长,遥感机理和下游应用的距离更长。因此,推动星上处理技术发展,推进定量遥感模型上天,完成智能卫星设计和即时遥感响应成为最有可能落实落地的方向。而相应的机理模型研究则是定量遥感人需要攻克的难题。
四是面向具体行业,融进去,走出来。在不同行业,让定量遥感原理更加深入人心,让遥感机理模型更加好用。在融入的过程中,找到定量遥感在特殊条件下的不足,并跳出来进行完善。我提出林业定量遥感,其本意也是在融进林业的过程中,发现模型没有针对性,没有解决病虫害监测、火点识别、复杂森林的资源调查、林草湿的统一建模和多样性反演等问题。我也发现用户更愿意直接用无人机去所见即所得,也愿意直接用样地数据去和遥感数据直接回归。实际上,这就反映了定量遥感模型上手难,不好用的现状;我们的用户多数还是科学家,还没有到行业用户;因此还需要我们继续努力。
总结起来,就是面对AI的冲击和巨大的市场需求,定量遥感需要守好自己的责任田,交叉创新、兼蓄并收、内外兼修,从已知难题中找新方法持续攻坚,从行业中找未知问题实现特色发展,从服务国家需求角度做出亮点完成成果落地。不过,以上只是自己的一时感悟、一家之言,可能有失偏颇,欢迎探讨交流。
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GMT+8, 2024-11-23 19:59
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