《測(cè)繪學(xué)報(bào)》

搭建與學(xué)者的橋梁，縮短與權(quán)威的距離

從專(zhuān)業(yè)遙感到大眾遙感

單街1,2

1. 普渡大學(xué)土木工程學(xué)院， 西拉斐特， IN 47907, 美國(guó)； 2. 武漢大學(xué)地理空間信息協(xié)同創(chuàng)新中心， 湖北武漢430079

收稿日期：2017-06-27；修改日期：2017-08-10

第一作者簡(jiǎn)介：?jiǎn)谓?1961-),男，博士，教授，研究方向：攝影測(cè)量與激光掃描測(cè)量數(shù)據(jù)處理、地理空間大數(shù)據(jù)挖掘與建模

摘要： 受智能手機(jī)日益普及和開(kāi)放科學(xué)快速發(fā)展的影響，遙感技術(shù)正從專(zhuān)業(yè)化開(kāi)發(fā)應(yīng)用走向大眾化開(kāi)發(fā)應(yīng)用。這一趨勢(shì)主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)使用的普及化上。本文對(duì)這三個(gè)特點(diǎn)進(jìn)行了討論和分析，介紹了國(guó)內(nèi)外近期的一些代表性工作和進(jìn)展，還列出了許多國(guó)際開(kāi)放的數(shù)據(jù)處理工具，包括攝影測(cè)量處理、激光掃描測(cè)量處理、圖像機(jī)器學(xué)習(xí)等。此外，文章還詳細(xì)介紹了開(kāi)放數(shù)據(jù)的好處，并列出了眾多用于科學(xué)研究的全球數(shù)據(jù)倡議和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。本文最后指出，遙感的普及不僅會(huì)產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益，還會(huì)產(chǎn)生巨大的社會(huì)效益，最終將改變產(chǎn)業(yè)格局和公眾的生活方式。

遙感：從受過(guò)培訓(xùn)的專(zhuān)業(yè)人員到普通公眾

單杰1,2

Abstract: 受智能手機(jī)日益普及和開(kāi)放科學(xué)快速發(fā)展的影響，遙感技術(shù)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用更多地是由普通公眾而不是經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的專(zhuān)業(yè)人員進(jìn)行的。這一趨勢(shì)主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)收集的民主化、數(shù)據(jù)處理的民主化和數(shù)據(jù)使用的民主化。本文對(duì)上述三個(gè)特點(diǎn)進(jìn)行了討論和分析，介紹了近年來(lái)的一些代表性工作和進(jìn)展。它還列出了眾多國(guó)際開(kāi)放的數(shù)據(jù)處理工具，包括攝影測(cè)量處理、激光掃描處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和空間信息管理。此外，文章還詳細(xì)描述了開(kāi)放數(shù)據(jù)的好處，并列出了一些用于科學(xué)研究的全球數(shù)據(jù)計(jì)劃和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。本文最后指出，遙感民主化不僅會(huì)產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益，還會(huì)帶來(lái)巨大的社會(huì)效益，最終改變產(chǎn)業(yè)面貌和人們的生活方式。

關(guān)鍵詞：遙感測(cè)繪智能手機(jī)開(kāi)放數(shù)據(jù)開(kāi)放科學(xué)

自19世紀(jì)攝影測(cè)量出現(xiàn)以來(lái)，專(zhuān)業(yè)遙感（如測(cè)繪遙感）已有近200年的歷史。在這段漫長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)，專(zhuān)業(yè)遙感通常作為一種專(zhuān)業(yè)或產(chǎn)業(yè)來(lái)發(fā)展、管理和使用。作為專(zhuān)業(yè)，有相對(duì)穩(wěn)定的教育框架、課程體系和培養(yǎng)計(jì)劃；作為一個(gè)行業(yè)，它有相應(yīng)的就業(yè)對(duì)口企事業(yè)單位，特別是各級(jí)政府，特別是垂直管理的政府部門(mén)，有具體的管理部門(mén)，龐大的生產(chǎn)隊(duì)伍。

長(zhǎng)期以來(lái)，這些測(cè)繪遙感部門(mén)的日常工作都是測(cè)繪地形圖（包括相應(yīng)的數(shù)字產(chǎn)品）或制作其他相關(guān)專(zhuān)題圖、規(guī)劃圖等。一個(gè)明顯的特點(diǎn)是，每部門(mén)擁有自己的遙感專(zhuān)業(yè)人員、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法和流程、標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品和具體的產(chǎn)品使用范圍，專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)。具體來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)生產(chǎn)和產(chǎn)品生產(chǎn)通常由測(cè)繪遙感專(zhuān)業(yè)人員按照一定的標(biāo)準(zhǔn)和流程完成。產(chǎn)品主要為地形圖或其他類(lèi)型的專(zhuān)題圖。服務(wù)對(duì)象主要是政府和軍事機(jī)構(gòu)，用于政府控制和管理國(guó)家基礎(chǔ)地理信息和陸地、海洋資源。此外，各政府部門(mén)基于其職能和職責(zé)積累了大量的數(shù)據(jù)和信息，而這些信息分散在眾多數(shù)據(jù)和信息所有者手中。存在重復(fù)生產(chǎn)、集成度低、數(shù)據(jù)共享不足等問(wèn)題。

然而，這種多年來(lái)確立的局面在近10年里正在悄然發(fā)生變化。隨著互聯(lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的快速發(fā)展以及移動(dòng)智能終端的快速普及，數(shù)字城市、智慧城市以及以位置服務(wù)為代表的數(shù)字技術(shù)已經(jīng)滲透到大眾的日常生活中，測(cè)繪遙感在現(xiàn)在和將來(lái)。發(fā)展的顯著趨勢(shì)和特點(diǎn)是從專(zhuān)業(yè)化走向大眾化，具體體現(xiàn)在：數(shù)據(jù)采集的大眾化； 數(shù)據(jù)處理（工具）的普及； 數(shù)據(jù)使用的普及化。在這些流行特征下，我們正在迎來(lái)一個(gè)民主化、開(kāi)放的遙感時(shí)代。下面將根據(jù)上述特點(diǎn)，介紹和討論國(guó)內(nèi)外測(cè)繪遙感領(lǐng)域的一些典型發(fā)展。

1 數(shù)據(jù)采集普及化

數(shù)據(jù)采集普及的一個(gè)顯著標(biāo)志就是移動(dòng)智能終端的使用和普及。與此同時(shí)，一些廉價(jià)的固定或移動(dòng)平臺(tái)，如無(wú)人機(jī)、便攜式或可穿戴傳感器等，也正在推動(dòng)大眾數(shù)據(jù)采集的快速發(fā)展。簡(jiǎn)單便攜的分析設(shè)備正在進(jìn)入我們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€(gè)方面，例如個(gè)人醫(yī)療保健、醫(yī)學(xué)分析、食品安全和環(huán)境監(jiān)測(cè)。智能手機(jī)作為最流行的移動(dòng)設(shè)備，在分析和測(cè)試方面具有最大的潛力。它們配備了越來(lái)越多的傳感器：加速度計(jì)、麥克風(fēng)、攝像頭、陀螺儀、定位設(shè)備等，可以輕松獲取各種數(shù)據(jù)和信息[1]，例如捕捉人類(lèi)行為數(shù)據(jù)、記錄位置信息、感知環(huán)境變化、甚至為相關(guān)科學(xué)研究記錄和分析數(shù)據(jù)，成為人人擁有的無(wú)處不在的質(zhì)量傳感器，成為人們生活中最流行的電子設(shè)備。研究人員發(fā)現(xiàn)，使用手機(jī)傳感器進(jìn)行傳感是一種令人興奮的方法，不可低估，可以在許多研究領(lǐng)域的數(shù)據(jù)收集和處理中發(fā)揮重要作用[2]。以下是最近報(bào)道的一些與測(cè)量、測(cè)繪和遙感相關(guān)的例子。

1.1 攝影測(cè)量

英國(guó)埃克塞特大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一款A(yù)ndroid手機(jī)應(yīng)用程序，可以將智能手機(jī)轉(zhuǎn)換成獨(dú)立的遙感設(shè)備。該計(jì)劃使用智能手機(jī)中的加速計(jì)、GPS、指南針和攝像頭等傳感器，使智能手機(jī)能夠自主操作，并可以使用從無(wú)人機(jī)或風(fēng)箏等輕型空中平臺(tái)獲得的數(shù)據(jù)來(lái)繪制地形圖。此類(lèi)系統(tǒng)成熟并普及后，可以支持全球范圍內(nèi)以公眾為主要參與者的測(cè)繪活動(dòng)，助力災(zāi)區(qū)的人道主義救援工作。需要注意的是，這是一個(gè)開(kāi)源軟件，可以從歐洲非營(yíng)利研究機(jī)構(gòu)FoAm Kernow（https://fo.am/kernow/）免費(fèi)下載。

文檔[3]提出了一個(gè)“Rebuild Rome in a Day”系統(tǒng)（https://grail.cs.washington.edu/rome/），該系統(tǒng)通過(guò)搜索給定的城市（例如（羅馬））從大量在線照片中搜索圖像，并對(duì)它們進(jìn)行圖像匹配，以實(shí)現(xiàn)城市場(chǎng)景的三維重建。該系統(tǒng)使用新穎的并行分布式匹配和重建算法來(lái)最大化處理流程中各個(gè)階段的并行性，同時(shí)最小化串行化瓶頸。在擁有500 個(gè)計(jì)算核心的計(jì)算機(jī)集群上，不到一天就可以重建15 萬(wàn)張圖像。

文獻(xiàn)[4]提出了一個(gè)系統(tǒng)框架，實(shí)現(xiàn)從城市規(guī)模3D重建到世界規(guī)模3D重建的轉(zhuǎn)變（http://www.cs.unc.edu/~jheinly/reconstructing_the_world.html），只需一個(gè)數(shù)據(jù)就可以處理數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)電腦。數(shù)以千計(jì)的圖片來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)。該方法通過(guò)使用基于流模型的組件進(jìn)行圖像鏈接檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)了高可擴(kuò)展性，在不犧牲重構(gòu)模型完整性的情況下可以達(dá)到甚至超過(guò)其他大規(guī)模建模方法的結(jié)果，具有更高的效率和可擴(kuò)展性。作者從Flickr 網(wǎng)站獲取了9600 萬(wàn)張圖像并進(jìn)行了處理?？偣埠臅r(shí)5.26天，獲得世界規(guī)模的三維重建結(jié)果。

文獻(xiàn)[5]介紹了利用眾包圖像通過(guò)大規(guī)模協(xié)作進(jìn)行在線3D城市重建，并在谷歌和蘋(píng)果應(yīng)用商店推出了相關(guān)應(yīng)用。該方法不會(huì)立即重建整個(gè)城市場(chǎng)景，而是使用可用的建筑輪廓（例如OpenStreetMap）以分塊增量重建城市。該方法將利用運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)（SfM；相當(dāng)于攝影測(cè)量中的光束法平差）將點(diǎn)云與建筑物輪廓配準(zhǔn)以獲得相應(yīng)的地理參考，并在相對(duì)坐標(biāo)系下通過(guò)塊統(tǒng)一重建結(jié)果。該系統(tǒng)可以快速響應(yīng)用戶新上傳的圖像，判斷其是否可以應(yīng)用于場(chǎng)景重建，并且可以有效處理惡意圖像和GPS信息中的噪聲[5]。

文獻(xiàn)[6]介紹了一種基于智能手機(jī)的海岸監(jiān)測(cè)技術(shù)。首先，相機(jī)被校準(zhǔn)。依靠智能手機(jī)內(nèi)置的GPS提供的三維坐標(biāo)，利用加速度計(jì)和磁力計(jì)計(jì)算出的姿態(tài)參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差在0.33~2.04范圍內(nèi)。然后，利用地面控制點(diǎn)對(duì)智能手機(jī)拍攝的圖像進(jìn)行三角測(cè)量，精度達(dá)到0.681像素，而使用測(cè)量相機(jī)的中值誤差為0.404像素；校準(zhǔn)智能手機(jī)攝像頭后，可以獲得與測(cè)量攝像頭相當(dāng)?shù)木?。最后，利用地面激光掃描獲得的數(shù)字高程模型（DEM）來(lái)計(jì)算海岸剖面并提取海岸線。這種基于智能手機(jī)的監(jiān)測(cè)技術(shù)具有成本低的優(yōu)點(diǎn)，可以作為一種新的海岸監(jiān)測(cè)方法得到廣泛應(yīng)用。

該研究小組還研究了智能手機(jī)作為攝影測(cè)量無(wú)人機(jī)有效載荷的可行性[7]。他們利用開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)分別獲取靜態(tài)和動(dòng)態(tài)條件下的圖像、位置和姿態(tài)數(shù)據(jù)，并對(duì)它們進(jìn)行三角測(cè)量生成相應(yīng)的正射影像以進(jìn)行精度評(píng)估。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，靜態(tài)條件下，考慮相機(jī)內(nèi)部參數(shù)時(shí)，各類(lèi)智能手機(jī)采集圖像的三角測(cè)量誤差均小于1.28像素；與不考慮內(nèi)參的情況相比，至少提高了47%。在動(dòng)態(tài)條件下，即使考慮內(nèi)部參數(shù)，智能手機(jī)圖像三角測(cè)量的準(zhǔn)確性也不會(huì)顯著提高。這是因?yàn)橹悄苁謾C(jī)CMOS傳感器中的電子快門(mén)自動(dòng)對(duì)焦技術(shù)可能會(huì)因無(wú)人機(jī)的振動(dòng)和速度而對(duì)使用立體圖像生成DEM產(chǎn)生負(fù)面影響?？紤]到這是僅使用智能手機(jī)即可實(shí)現(xiàn)的，因此智能手機(jī)有可能用作無(wú)人機(jī)的有效載荷。

武漢大學(xué)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)研究了利用智能手機(jī)拍攝的建筑立面照片來(lái)補(bǔ)充機(jī)載激光點(diǎn)云缺失的立面信息的可行性[8]。首先利用多視角圖像立體匹配技術(shù)從手機(jī)照片生成建筑立面三維點(diǎn)云，然后將立面三維點(diǎn)云與直接獲得的屋頂點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)和融合通過(guò)航空激光掃描，最終形成包含三維點(diǎn)云的三維點(diǎn)云。完整的建筑表面和屋頂3D 點(diǎn)云。該團(tuán)隊(duì)利用立面點(diǎn)云和屋頂點(diǎn)云之間建筑輪廓的相似性進(jìn)行配準(zhǔn)，解決了兩個(gè)點(diǎn)云通常只有少量重疊而帶來(lái)的融合困難問(wèn)題。

1.2 多光譜遙感

參與式傳感是一個(gè)類(lèi)似于“大規(guī)模遙感”的概念，這意味著非專(zhuān)業(yè)人士或外行人可以使用標(biāo)準(zhǔn)的低成本移動(dòng)設(shè)備輕松收集地理數(shù)據(jù)。馬克斯等人。提出了基于參與感知的作物高度評(píng)估[9]。 19名參與者使用智能手機(jī)和手持GPS設(shè)備在德國(guó)海德堡的一片玉米田中測(cè)量了作物高度，然后將其與地面激光掃描提供的參考數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)作物高度高度模型的精度為10.45厘米（ GPS 設(shè)備）和14.69 厘米（智能手機(jī)）。此外，他們認(rèn)為將參與者的認(rèn)知能力納入數(shù)據(jù)收集過(guò)程可能會(huì)提高參與式感知方法捕獲的數(shù)據(jù)的質(zhì)量；這些數(shù)據(jù)是農(nóng)業(yè)參數(shù)實(shí)地采集的基礎(chǔ)，與遙感等其他方法相結(jié)合，可以開(kāi)辟支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的新視角。

人們普遍認(rèn)為，高昂的成本限制了高光譜遙感技術(shù)在主流市場(chǎng)的廣泛應(yīng)用，其中規(guī)模、可重復(fù)性和費(fèi)用尤為重要。日常智能手機(jī)的廣泛使用為移動(dòng)多光譜圖像分析應(yīng)用的開(kāi)發(fā)提供了有利的平臺(tái)，該應(yīng)用可以提取感興趣的特定信息，并且成本低廉，易于標(biāo)準(zhǔn)化，易于在全球范圍內(nèi)傳播。

文獻(xiàn)[10]展示了一種基于智能手機(jī)的快速檢測(cè)光譜儀，通過(guò)檢測(cè)不同蘋(píng)果品種果皮中存在的葉綠素的紫外熒光來(lái)分析果實(shí)成熟度，并獲得了滿意的結(jié)果。該設(shè)備在智能手機(jī)上提供了一個(gè)應(yīng)用程序界面，用于通信、接收、繪制和分析光譜數(shù)據(jù)。金等人。探索了基于智能手機(jī)的多光譜成像在皮膚病變定量早期診斷和治療方面的潛力[11]。

以色列特拉維夫大學(xué)創(chuàng)立的Unispectral 公司(http://www.unispectral.com/) 的研究人員正在開(kāi)發(fā)用于智能手機(jī)的小型高光譜相機(jī)。通過(guò)照片捕捉材料獨(dú)特的電磁頻譜信息，結(jié)合獨(dú)特的算法，實(shí)現(xiàn)在農(nóng)業(yè)、銀行、醫(yī)藥、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的廣泛商業(yè)應(yīng)用。

2017年4月，美國(guó)伽利略集團(tuán)宣布推出基于ARMADATM智能手機(jī)的高光譜系統(tǒng)。該公司已成功將機(jī)載光學(xué)、處理和分析功能的核心組件擴(kuò)展到普通智能手機(jī)。該系統(tǒng)用于農(nóng)業(yè)科學(xué)應(yīng)用和研究，為作物表型、疾病檢測(cè)和特征建模能力開(kāi)辟了道路。它還可以提供作物健康的實(shí)時(shí)狀態(tài)分析，并進(jìn)行必要的營(yíng)養(yǎng)調(diào)整、雜草識(shí)別和除草。代理應(yīng)用程序等。ARMADATM收集的數(shù)據(jù)可以從田間發(fā)送到辦公室、實(shí)驗(yàn)室或家庭計(jì)算機(jī)，以便立即審查并迅速響應(yīng)作物整體表現(xiàn)。值得注意的是，這項(xiàng)技術(shù)適用于大規(guī)模農(nóng)場(chǎng)的農(nóng)民，其意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了工業(yè)化國(guó)家。

1.3 城市導(dǎo)航定位

由于城市建筑物的遮擋，全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）用戶設(shè)備在城市中的定位效果很差，特別是在垂直于街道的方向上。為了解決這個(gè)問(wèn)題，Wang等人。來(lái)自倫敦大學(xué)的等人提出使用三維城市模型來(lái)預(yù)測(cè)衛(wèi)星盲點(diǎn)，并研究了一種稱(chēng)為陰影匹配的定位方法[12]。它開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)可以在接收GPS 和GLONASS 的智能手機(jī)上進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像匹配。由于建筑物邊界的網(wǎng)格是預(yù)先計(jì)算并存儲(chǔ)在手機(jī)中的，或者網(wǎng)格中的數(shù)據(jù)是根據(jù)需要從網(wǎng)絡(luò)下載的，因此其一般處理時(shí)間僅為1~2 s。測(cè)試表明，采用該預(yù)測(cè)定位方法，垂直于街道方向的定位誤差可從14.81 m減小到3.33 m，定位精度提高約4倍。這項(xiàng)工作的意義在于，將城市三維模型與導(dǎo)航定位相結(jié)合，是傳統(tǒng)基于地圖匹配的導(dǎo)航定位方法的延伸，也是一種逆向數(shù)據(jù)生產(chǎn)過(guò)程的定位方法。垂直于街道方向獲得米級(jí)定位精度有利于智能交通系統(tǒng)（ITS）、自動(dòng)車(chē)道識(shí)別、視障者和游客的及時(shí)導(dǎo)航、基于位置的廣告（LBA）服務(wù)等。

城市交通擁堵嚴(yán)重影響了車(chē)輛駕駛，傳統(tǒng)導(dǎo)航系統(tǒng)不考慮實(shí)時(shí)交通狀況，難以為用戶推薦最佳行車(chē)路線。印度學(xué)者Dhar 等.提出了一種用于海量共享交通信息的手機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)[13]。該系統(tǒng)旨在利用大量用戶上傳的GPS定位信息來(lái)估計(jì)各個(gè)交通節(jié)點(diǎn)的擁堵情況，并向用戶推薦最節(jié)省時(shí)間的駕駛路線。使用該系統(tǒng)，他們比較了谷歌地圖推薦的三種駕駛路線，發(fā)現(xiàn)在考慮交通擁堵時(shí)，其中一條路線明顯優(yōu)于其他兩條路線。其中，最短和最長(zhǎng)行駛時(shí)間分別為613秒和1025秒。未來(lái)，他們的工作重點(diǎn)將是為不同的用戶自動(dòng)推薦不同的路線，以將交通擁堵降至最低。

1.4 災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)

美國(guó)伯克利大學(xué)的研究人員最近報(bào)告了通過(guò)眾籌利用手機(jī)檢測(cè)地震并實(shí)現(xiàn)預(yù)警的可能性。他們開(kāi)發(fā)的MyShake 智能手機(jī)應(yīng)用程序使用加速度計(jì)和GPS 來(lái)測(cè)量發(fā)生的震動(dòng)，當(dāng)足夠多的用戶使用該應(yīng)用程序時(shí)，個(gè)人手機(jī)就變成了地震儀[14]。當(dāng)MyShake 檢測(cè)到類(lèi)似于地震的晃動(dòng)時(shí)，信息會(huì)發(fā)送到服務(wù)器，如果有足夠多的手機(jī)檢測(cè)到晃動(dòng)，則可以將數(shù)據(jù)匯集到計(jì)算機(jī)中并進(jìn)行分析。如果發(fā)生大地震，距離震中最近的人的手機(jī)可以發(fā)送警報(bào)，讓人們遠(yuǎn)離。研究人員估計(jì)，為了準(zhǔn)確探測(cè)某個(gè)地點(diǎn)大地震的起源和開(kāi)始時(shí)間，至少需要在約12,331平方公里的區(qū)域安裝300部手機(jī)。一個(gè)地區(qū)使用MyShake 的手機(jī)越多，您獲得的信息就越準(zhǔn)確。需要注意的是，這項(xiàng)技術(shù)除了高精度傳感技術(shù)外，還需要先進(jìn)的模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。為了讓智能手機(jī)中的傳感器正確區(qū)分日常振動(dòng)（例如跑步）和地震之間的區(qū)別，研究人員通過(guò)將一系列裝有該應(yīng)用程序的智能手機(jī)放在模擬地震的實(shí)驗(yàn)臺(tái)上來(lái)“訓(xùn)練”該應(yīng)用程序。使手機(jī)能夠正確識(shí)別地震信號(hào)。全球大約有10億部智能手機(jī)，因此研究人員希望將這項(xiàng)技術(shù)擴(kuò)展到地震監(jiān)測(cè)甚至早期檢測(cè)系統(tǒng)中，在地震基礎(chǔ)設(shè)施有限的地區(qū)建立基于大量手機(jī)的新地震網(wǎng)絡(luò)。例如，尼泊爾在2016 年遭受了大地震，造成8,000 多人死亡，類(lèi)似的情況可能會(huì)受益于MyShake 等早期預(yù)警系統(tǒng)。因?yàn)?，尼泊爾只有幾個(gè)地震臺(tái)，卻有600萬(wàn)部智能手機(jī)。鑒于這次大地震距離首都加德滿都約80公里，研究人員估計(jì)，智能手機(jī)預(yù)警系統(tǒng)可以在地震開(kāi)始前20秒通知該市，為挽救生命贏得寶貴時(shí)間。

2 數(shù)據(jù)處理的普及化

除了上述數(shù)據(jù)采集的普及之外，數(shù)據(jù)處理（方法和工具）也日益普及。許多由個(gè)人和組織、專(zhuān)業(yè)人士和非專(zhuān)業(yè)人士開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)處理工具都可以免費(fèi)向公眾開(kāi)放。這一趨勢(shì)與數(shù)據(jù)科學(xué)和開(kāi)放科學(xué)的發(fā)展目標(biāo)是一致的。極大地促進(jìn)了測(cè)繪遙感在研發(fā)、教學(xué)、生產(chǎn)等方面的全面快速發(fā)展。也促進(jìn)了跨學(xué)科融合的深化和深化。廣泛。

2.1 攝影測(cè)量處理

維基百科有一份詳盡的攝影測(cè)量和計(jì)算機(jī)視覺(jué)軟件列表。為了適應(yīng)本文的內(nèi)容，我們對(duì)開(kāi)放軟件部分進(jìn)行了稍微的編輯，并在此基礎(chǔ)上添加了幾個(gè)最近打開(kāi)的軟件，如表1所示。完整的列表可以在https://en.wikipedia.org/wiki/找到攝影測(cè)量軟件比較。從表1可以看出，2010年以來(lái)，開(kāi)放攝影測(cè)量和計(jì)算機(jī)視覺(jué)軟件呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，這在一定程度上反映了數(shù)據(jù)處理大眾化的趨勢(shì)。

表1 打開(kāi)攝影測(cè)量和計(jì)算機(jī)視覺(jué)軟件（按時(shí)間排序，部分摘自維基百科） 1 開(kāi)放攝影測(cè)量和計(jì)算機(jī)視覺(jué)軟件（按啟動(dòng)日期排序）

名稱(chēng)平臺(tái)自動(dòng)建模可擴(kuò)展性攝影測(cè)量類(lèi)型Inception供應(yīng)商/creatore-fotoLinux是多幅圖像航空，UAS2002未知ARC3D基于網(wǎng)絡(luò)是多幅圖像近距離2005KU LeuvenMicmacLinux、OS X、Microsoft Windows半自動(dòng)多幅圖像2005IGNPhotosynthMicrosoft Windows否多幅圖像近距離2008華盛頓大學(xué)Microsoft Live LabsPHOTOMOD LiteMicrosoft Windows是4 0 圖片航空、衛(wèi)星、UAS2009RacursCeres SolverLinux、OS X、Microsoft Windows——2010Google IncHypr3D(Cubify Capture)基于網(wǎng)絡(luò)是多張圖像2010Viztu TechnologiesMy3DScanner基于網(wǎng)絡(luò)是多張圖像近距離2010My3DScannerPHOV基于網(wǎng)絡(luò)是多張圖像近距離2010XLABS立體掃描未知是2張圖像2010Agisoft123D CatchAndroid、iOS、Microsoft Windows、基于網(wǎng)絡(luò)是多張圖像近距離20 11AutodeskDroneMapperWeb基于，桌面是多個(gè)圖像航空，傾斜，UAS2011DroneMapperPix4Dmapper DiscoveryMicrosoft Windows，基于網(wǎng)絡(luò)是多個(gè)imagesAerial, Close-range, UAS2011Pix4D SADataMapper基于網(wǎng)絡(luò)是多幅圖像UAS2012DataMapperMementifyiOS是多幅圖像2012Tretja dimenzija, OS X是多幅圖像Aerial, Close-range, UAS2014Technische Universit t DarmstadtCOLMAPMicrosoft Windows, Linux, OS , UAS2015Johannes L. Sch nbergerTheiaMicrosoft Windows、Linux、OS X是多幅圖像航空、近距離、UAS2015Chris SweeneyopenMVGLinux、OS X、Microsoft Windows是多幅圖像2015Pierre MoulonopenMVSLinux、OS 5Roman HiestandVINS-MobileOS X是手機(jī)2017HKUST Aerial Robotics GroupOpenDroneMapLinux、OS X、Microsoft Windows是多幅圖像UASPython 攝影測(cè)量工具箱Linux、操作系統(tǒng)衛(wèi)星未知NASA 表選項(xiàng)

需要注意的是，在這些開(kāi)放軟件中，很多產(chǎn)品并不是由傳統(tǒng)攝影測(cè)量公司開(kāi)發(fā)或發(fā)布的，而是由計(jì)算機(jī)公司、新興無(wú)人機(jī)公司、網(wǎng)絡(luò)公司、土木工程和設(shè)計(jì)公司以及社交媒體公司開(kāi)發(fā)或發(fā)布的。其中大部分是已開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品。這里我們選擇性地介紹幾個(gè)有特色的軟件工具。

（1）ARC3D（http://www.arc3d.be）是比利時(shí)魯汶大學(xué)開(kāi)發(fā)和研究的攝影測(cè)量軟件和服務(wù)。用戶除了能夠像其他開(kāi)放攝影測(cè)量軟件一樣下載使用之外，還可以將需要處理的圖像提交到其網(wǎng)站。后臺(tái)計(jì)算機(jī)經(jīng)過(guò)立體匹配等處理后，會(huì)返回自動(dòng)生成的三維點(diǎn)云。

（2）Ceres Solver是Google開(kāi)發(fā)的非線性最小二乘問(wèn)題求解工具包，可用于建模和解決大型復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。它已在Google 產(chǎn)品中使用多年。功能強(qiáng)大豐富，計(jì)算高效穩(wěn)定，自2010年起得到Google持續(xù)開(kāi)發(fā)和支持。 Ceres Solver的應(yīng)用

非常廣泛，表 1中COLMAP、Theia和openMVG都使用Ceres Solver進(jìn)行平差解算。 (3) Colmap(https://colmap.github.io/index.html)是一個(gè)通用的SfM和多視立體(MVS)生產(chǎn)流程，具有圖形和命令行界面。它提供了一系列攝影測(cè)量的功能，支持航空影像、傾斜多視影像和近景無(wú)序圖像的重建。 (4) OpenDroneMap是一個(gè)用于處理無(wú)人機(jī)圖像的開(kāi)源工具包。它可以處理大眾無(wú)人機(jī)獲取的非量測(cè)相機(jī)影像，生成點(diǎn)云、數(shù)字表面模型、紋理數(shù)字表面模型、正射成像、分類(lèi)點(diǎn)云、數(shù)字高程模型等。該軟件可在http://opendronemap.org/https://github.com/OpenDroneMap/OpenDroneMap下載。 (5) Regard3D(http://www.regard3d.org)是一個(gè)由業(yè)余愛(ài)好者開(kāi)發(fā)的攝影測(cè)量軟件。其開(kāi)發(fā)者Roman Hiestand是一家瑞士公司的軟件工程師，專(zhuān)注于使用C/C++、多線程、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、科學(xué)計(jì)算和信息安全進(jìn)行多平臺(tái)開(kāi)發(fā)。他自稱(chēng)為一個(gè)業(yè)余的攝影測(cè)量愛(ài)好者，通過(guò)集成幾個(gè)優(yōu)秀的軟件庫(kù)和程序，開(kāi)發(fā)了攝影測(cè)量軟件Regard3D，目前已經(jīng)發(fā)布了0.9.1版本。Regard3D使用從不同角度拍攝的照片創(chuàng)建3D模型，為此完成了一系列攝影測(cè)量工作，包括：特征點(diǎn)檢測(cè)(如角點(diǎn)、邊緣等)、特征描述、特征匹配、確定相機(jī)的三維位置和姿態(tài)、稀疏點(diǎn)云生成、密集點(diǎn)云或表面生成。Regard3D完全免費(fèi)使用，由Regard3D創(chuàng)建的所有工作也可以自由使用。 (6) VINS-Mobile(https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mobile)是由香港科技大學(xué)航空機(jī)器人研究小組成員開(kāi)發(fā)的實(shí)時(shí)單目視覺(jué)輔助的慣性狀態(tài)估計(jì)器。它在iOS設(shè)備上運(yùn)行，并為增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(augmented reality)應(yīng)用程序提供本地化服務(wù)。VINS-Mobile使用基于滑動(dòng)窗口優(yōu)化的構(gòu)想，提供高精度的視覺(jué)慣性測(cè)距，具備自動(dòng)初始化和故障恢復(fù)功能，并使用全局姿態(tài)圖SLAM實(shí)時(shí)校正積累的測(cè)距誤差。 值得注意的是，以上開(kāi)放軟件中，有一些軟件可以完成從影像到紋理模型的整個(gè)處理過(guò)程，而其他軟件則只完成其中的一個(gè)或幾個(gè)中間流程，如SfM、密集點(diǎn)云匹配和三維三角網(wǎng)構(gòu)建等。為此，英國(guó)利物浦約翰摩爾斯大學(xué)(Liverpool John Moores University)的Peter Falkingham博士專(zhuān)門(mén)對(duì)這些開(kāi)放軟件進(jìn)行了測(cè)試(https://pfalkingham.wordpress.com/2016/09/14/trying-all-the-free-photogrammetry/)，試圖通過(guò)組合多個(gè)開(kāi)放軟件，以完成從影像到模型的整個(gè)攝影處理處理流程。具體如圖 1所示，如果把從影像到模型的整個(gè)處理流水線分為SfM、密集點(diǎn)云匹配、三維三角網(wǎng)構(gòu)建和后處理(主要是紋理貼圖)4個(gè)工序，那么每個(gè)軟件可以或多或少地與其他1~3個(gè)軟件相結(jié)合，完成整個(gè)處理流程。圖中紅色箭頭銜接的工序之間工作得很好，綠色箭頭銜接的工序存在問(wèn)題，藍(lán)色的還沒(méi)有進(jìn)行嘗試。從圖中可以看出，商業(yè)軟件PhotoScan可以完成整個(gè)處理流程，開(kāi)放軟件MVE也可以完成整個(gè)處理流程，其他軟件則需要進(jìn)行工序上的組合從而完成整個(gè)處理流程，如OpenMVG+OpenMVS組合、VirsualSFM+PMVS+MeshLab組合等。 圖 1 開(kāi)放攝影測(cè)量軟件流程組合測(cè)試(https://pfalkingham.wordpress.com/2016/09/14/trying-all-the-free-photogrammetry/)Fig. 1 Test on the workflows of open photogrammetry software 圖選項(xiàng) 2.2 激光掃描測(cè)量處理 激光掃描測(cè)量數(shù)據(jù)需要高效的軟件平臺(tái)進(jìn)行展示、處理和分析。目前已有很多開(kāi)放的激光掃描測(cè)量數(shù)據(jù)處理軟件，以下是一些典型代表。 (1) Quick Terrain Reader(https://www.idaholidar.org/tools/bcal-lidar-tools/)快速地形閱讀器是Quick Terrain Modeler的免費(fèi)配套軟件?？梢源蜷_(kāi)DEM和點(diǎn)云，并允許用戶以快速和直觀的方式自由漫游地形。 (2) BCAL LiDAR(https://bcal.boisestate.edu/tools/lidar)是由愛(ài)達(dá)荷州立大學(xué)博伊西中心航空實(shí)驗(yàn)室(BCAL)開(kāi)發(fā)的開(kāi)源工具，可用于處理、分析和可視化LiDAR數(shù)據(jù)。它由IDL編程語(yǔ)言編寫(xiě)，旨在用作ENVI遙感軟件包中的附件。 (3) FugroViewer(http://www.fugroviewer.com/)是一款功能強(qiáng)大，易于使用的免費(fèi)軟件，可以用于柵格和矢量數(shù)據(jù)，如攝影測(cè)量、LiDAR和IFSAR的數(shù)據(jù)，支持美國(guó)攝影測(cè)量和遙感學(xué)會(huì)(ASPRS)定義的用于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和交換的開(kāi)放文件格式的最新版本LAS1.4。 (4) MARSFreeView(http://www.merrick.com)支持基本的LiDAR數(shù)據(jù)導(dǎo)航和瀏覽，免費(fèi)使用。 (5) Points2Grid(https://github.com/OpenTopography/points2grid)是一個(gè)強(qiáng)大、可擴(kuò)展的用于由激光雷達(dá)點(diǎn)云生成DEM的工具，是OpenTopography點(diǎn)云處理系統(tǒng)默認(rèn)的DEM生成算法，已通過(guò)數(shù)千個(gè)DEM生成作業(yè)的測(cè)試。 (6) LAStools(https://github.com/LAStools/LAStools)是一款強(qiáng)大的機(jī)載LiDAR處理軟件套件，可方便地用于LiDAR數(shù)據(jù)的分類(lèi)、濾波、柵格化、等高線生成、三角化和多邊形化等。 (7) CloudCompare(https://github.com/cloudcompare/cloudcompare)是一個(gè)開(kāi)源的3D點(diǎn)云和網(wǎng)格處理軟件。它提供了大量手工編輯、渲染三維點(diǎn)云和三角網(wǎng)的基礎(chǔ)工具，并允許用戶在上面集成自己的插件。 2.3 影像機(jī)器學(xué)習(xí) (1) ImageNet(http://www.image-net.org/)是目前圖像識(shí)別領(lǐng)域最大的數(shù)據(jù)庫(kù)，由美國(guó)斯坦福計(jì)算機(jī)科學(xué)家模擬人類(lèi)的識(shí)別系統(tǒng)建立。整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)根據(jù)WordNet層次結(jié)構(gòu)組織，擁有多個(gè)節(jié)點(diǎn)(Node)，平均每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含超過(guò)500張的訓(xùn)練圖像。 (2) KITTI數(shù)據(jù)集(http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/)是由卡爾斯魯厄理工學(xué)院與芝加哥豐田技術(shù)研究所聯(lián)合發(fā)布的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集，用于立體匹配、光流、視覺(jué)計(jì)程(visual odometry)、三維物體檢測(cè)和三維跟蹤。其中包括由一對(duì)立體相機(jī)采集的高分辨率彩色和灰度視頻影像，以及由Velodyne激光掃描儀和GPS定位系統(tǒng)采集的三維路面實(shí)況，數(shù)據(jù)遍及卡爾斯魯厄城的農(nóng)村和高速公路區(qū)域。 (3) NYU Depth Dataset V2(http://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html)是由紐約大學(xué)發(fā)布的深度影像數(shù)據(jù)集，包含3個(gè)城市的464個(gè)場(chǎng)景，1449對(duì)經(jīng)過(guò)配準(zhǔn)和標(biāo)記的彩色與深度影像，以及407 024個(gè)未標(biāo)記的影像幀，被廣泛用于室內(nèi)三維場(chǎng)景理解的研究。 (4) Thepascal voc數(shù)據(jù)集(http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/)由利茲大學(xué)、魯汶大學(xué)、愛(ài)丁堡大學(xué)、牛津大學(xué)和微軟劍橋研究院聯(lián)合提供。它提供了用于目標(biāo)檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)化圖像影像集，以及用于訪問(wèn)數(shù)據(jù)集的通用工具。該數(shù)據(jù)集能對(duì)不同的方法進(jìn)行評(píng)估和比較，同時(shí)能夠?qū)δ繕?biāo)的識(shí)別性能進(jìn)行評(píng)估。 (5) Middlebury數(shù)據(jù)集(http://vision.middlebury.edu/stereo/data/scenes2014/)是由米德?tīng)柌飳W(xué)院提供的立體匹配數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)包含亞像素級(jí)精度的真值，廣泛用于立體匹配算法的性能測(cè)試和評(píng)估。 (6) COCO(http://mscoco.org/)是微軟團(tuán)隊(duì)獲取的一個(gè)用于圖像識(shí)別、分割和字幕生成的大型數(shù)據(jù)集。它以場(chǎng)景理解為目標(biāo)，從復(fù)雜的日常場(chǎng)景中截取，通過(guò)分割實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的精確標(biāo)定。數(shù)據(jù)集中圖像包括91類(lèi)目標(biāo)，328 000張影像和2 500 000個(gè)標(biāo)簽。 (7) Cityscapes數(shù)據(jù)集(https://www.cityscapes-dataset.com/)包含來(lái)自50個(gè)不同城市街景場(chǎng)景中錄制的多種立體視頻序列，用于像素級(jí)和實(shí)例級(jí)語(yǔ)義標(biāo)記性能評(píng)價(jià)。 (8) MPI Sintel數(shù)據(jù)集(http://ps.is.tue.mpg.de/research_projects/mpi-sintel-flow)解決了現(xiàn)有光流基準(zhǔn)測(cè)試的局限性，包含流場(chǎng)、運(yùn)動(dòng)邊界、不匹配區(qū)域和圖像序列。它旨在促進(jìn)長(zhǎng)距離運(yùn)動(dòng)、運(yùn)動(dòng)模糊、多幀分析和非剛性運(yùn)動(dòng)的研究。 (9) SUN3D(http://sun3d.cs.princeton.edu/)是普林斯頓大學(xué)提供的大規(guī)模RGB-D視頻數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集包括多個(gè)完整的室內(nèi)場(chǎng)景以及對(duì)應(yīng)的攝像機(jī)參數(shù)和物體標(biāo)簽，可用于場(chǎng)景理解和三維重建研究。 (10) ShapeNet(https://www.shapenet.org/)是由普林斯頓大學(xué)、斯坦福大學(xué)和TTIC的研究人員聯(lián)合提供的大型3D形狀數(shù)據(jù)集。它涵蓋55個(gè)常見(jiàn)對(duì)象類(lèi)別，大約51 300個(gè)獨(dú)特的3D模型。該數(shù)據(jù)集為世界各地研究人員提供數(shù)據(jù)，以便能夠在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和其他相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行研究。 (11) YouTube-8M(https://research.google.com/youtube8m/index.html)是一個(gè)大規(guī)模視頻標(biāo)注數(shù)據(jù)集，包含上百萬(wàn)個(gè)YouTube視頻鏈接及對(duì)應(yīng)標(biāo)簽。它旨在推動(dòng)大規(guī)模視頻理解、特征學(xué)習(xí)、噪聲數(shù)據(jù)建模、遷移學(xué)習(xí)和域自適應(yīng)方法的研究。 (12) HandNet數(shù)據(jù)集(http://www.cs.technion.ac.il/~twerd/HandNet/)包含RealSense RGB-D相機(jī)記錄的10個(gè)工作人員的手部非剛性變形深度圖像，包含以手和五指為中心的6D姿態(tài)信息。 (13) MegaFace(http://megaface.cs.washington.edu/)是華盛頓大學(xué)收集的一百萬(wàn)張人臉圖片，代表 690000個(gè)獨(dú)特的人。MegaFace是第一個(gè)百萬(wàn)規(guī)模級(jí)別的面部識(shí)別算法測(cè)試基準(zhǔn)。 2.4 地理空間信息管理 多源、多類(lèi)、多時(shí)相的遙感和地理數(shù)據(jù)需要一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行管理和分析。目前已有很多開(kāi)放的地理信息平臺(tái)，以下是一些典型的代表。 (1) GDAL是一個(gè)用于讀寫(xiě)各種柵格和矢量數(shù)據(jù)的開(kāi)放軟件庫(kù)。此外，它還支持一定的投影和轉(zhuǎn)換。GDAL開(kāi)始時(shí)主要由Frank Warmerdam開(kāi)發(fā)，后來(lái)其維護(hù)移交到開(kāi)源地理空間基金會(huì)下的GDAL/OGR項(xiàng)目管理委員會(huì)，成為一個(gè)主要的開(kāi)放軟件項(xiàng)目。 (2) QGIS是一個(gè)跨平臺(tái)的免費(fèi)和開(kāi)源地理信息系統(tǒng)。它除了匯總和導(dǎo)出地圖之外，還允許用戶分析和編輯空間信息，支持多種格式的柵格圖像并實(shí)現(xiàn)地理配準(zhǔn)。此外，QGIS還支持個(gè)人地理數(shù)據(jù)庫(kù)、DXF、MapInfo、PostGIS等格式，允許通過(guò)Web服務(wù)使用外部來(lái)源的數(shù)據(jù)。 (3) SAGA GIS是一種用于編輯空間數(shù)據(jù)的免費(fèi)和開(kāi)源地理信息系統(tǒng)。它起初由德國(guó)哥廷根大學(xué)自然地理系開(kāi)發(fā)，目前已由一個(gè)國(guó)際開(kāi)發(fā)社區(qū)來(lái)維護(hù)和擴(kuò)展。SAGA GIS旨在為科學(xué)家提供一個(gè)有效學(xué)習(xí)和實(shí)現(xiàn)各種地球科學(xué)原理和方法的平臺(tái)，目前，已有越來(lái)越多的庫(kù)建成并可供使用。 (4) GRASS GIS于1982年由美國(guó)陸軍施工工程研究室(USA-CERL)研發(fā)，1985年發(fā)布第一個(gè)版本。1990年，CERL停止對(duì)GRASS的官方支持，隨后GRASS開(kāi)始走下坡路。1999年，GRASS實(shí)行開(kāi)源，由此GRASS開(kāi)發(fā)和應(yīng)用形成一大批活躍的開(kāi)發(fā)社區(qū)。2006年，GRASS項(xiàng)目組加入開(kāi)源地理空間基金會(huì)，自此成為開(kāi)源地理基金會(huì)的正式項(xiàng)目。目前，GRASS的最新版本為7.2.1，可以運(yùn)行在Mac OSX、Windows及Linux 3個(gè)平臺(tái)上，具有良好的平臺(tái)移植性和拓展性。GRASS可用于空間數(shù)據(jù)管理和分析、圖像處理、地圖制圖、空間建模和可視化等方面，在全球?qū)W術(shù)界、工業(yè)界及有關(guān)政府機(jī)構(gòu)中得到了廣泛應(yīng)用。 (5) OSSIM是一個(gè)用于遙感、圖像處理、地理信息系統(tǒng)、攝影測(cè)量方面的開(kāi)源軟件。它主要使用C++編寫(xiě)完成，支持Linux、Windows、Mac OSX及Solaris等多種平臺(tái)。由于OSSIM使用了模型-控制器-視圖的結(jié)構(gòu)，所以算法的實(shí)現(xiàn)和圖形化界面(GUI)是分離的，這使得OSSIM可以支持多種GUI接口。 (6) SharpMap是基于.Net平臺(tái)，用C#語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的GIS開(kāi)源項(xiàng)目，是一套簡(jiǎn)單易用的小型GIS平臺(tái)。SharpMap與系統(tǒng)龐大、成本過(guò)高的商用WebGIS產(chǎn)品相比，具有小巧、開(kāi)源、靈活的特點(diǎn)，適合小規(guī)模GIS軟件的二次開(kāi)發(fā)。它體積雖小，卻實(shí)現(xiàn)了一個(gè)GIS軟件的所有基本功能，支持多種GIS數(shù)據(jù)格式、支持空間查詢；使用簡(jiǎn)單，只要在.Net項(xiàng)目中引入相應(yīng)的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(DLL)即可，沒(méi)有復(fù)雜的安裝過(guò)程；拓展性強(qiáng)，可以用于開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)和桌面GIS應(yīng)用程序。 (7) World Wind是一款由NASA開(kāi)發(fā)的開(kāi)源三維地理信息系統(tǒng)，它既可以作為獨(dú)立的單機(jī)GIS應(yīng)用程序從互聯(lián)網(wǎng)上訪問(wèn)空間信息數(shù)據(jù)，也可以作為其他應(yīng)用程序的插件。World Wind可以將Landsat 7、SRTM、MODIS等多顆衛(wèi)星的數(shù)據(jù)及其他網(wǎng)絡(luò)地圖服務(wù)(web map service，WMS)服務(wù)提供商提供的圖像通過(guò)一個(gè)三維的地球模型展現(xiàn)。World Wind功能強(qiáng)大、可拓展性強(qiáng)、全部代碼開(kāi)源，以其為平臺(tái)開(kāi)發(fā)特定功能的GIS應(yīng)用程序比較方便。 (8) MapWindow GIS是一款以MPL(Mozilla Public License, Mozilla公共許可證)為授權(quán)協(xié)議，基于.Net環(huán)境開(kāi)發(fā)的開(kāi)源地理信息系統(tǒng)和應(yīng)用程序編程接口，使用它可以瀏覽和編輯多種GIS數(shù)據(jù)格式。不僅如此，MapWindow并不僅僅局限于提供純粹的基本功能，其最大優(yōu)勢(shì)在于還提供了一個(gè)充分可拓展的插件接口，使用戶自己可以對(duì)MapWindow的功能進(jìn)行組合、增減，并且可以通過(guò)插件將各種與地理信息系統(tǒng)有一定依存關(guān)系的計(jì)算、模擬程序與MapWindow無(wú)縫整合，從而滿足用戶自己的特殊需求。美國(guó)環(huán)保署(EPA)已經(jīng)采用它作為其BASINS(Better Assessment Science Integrating Point and Nonpoint Sources)流域分析和建模軟件的主要平臺(tái)。 (9) GeoTools是一個(gè)純Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的開(kāi)源GIS中間件，該項(xiàng)目隸屬于開(kāi)源地理空間基金會(huì)。GeoTools類(lèi)庫(kù)遵循OGC(Open Geospatial Consortium)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范開(kāi)發(fā)，提供了從數(shù)據(jù)訪問(wèn)層到數(shù)據(jù)渲染層的GIS操作的實(shí)現(xiàn)，并定義了一系列標(biāo)準(zhǔn)的接口對(duì)外提供調(diào)用。GeoTools可用來(lái)構(gòu)建不同種類(lèi)的GIS系統(tǒng)，包括網(wǎng)絡(luò)GIS應(yīng)用服務(wù)器、桌面應(yīng)用客戶端等，是開(kāi)源GIS產(chǎn)品中較為優(yōu)秀的代表。GeoTools支持多種GIS數(shù)據(jù)源的訪問(wèn)，具體包括：矢量文件、柵格文件、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、OGC規(guī)范下WMS地圖圖片服務(wù)、OGC規(guī)范下WFS矢量要素服務(wù)等。 (10) uDig是Refractions Research公司開(kāi)發(fā)的一款用于瀏覽和編輯地理信息的開(kāi)源桌面GIS系統(tǒng)，用于顯示和編輯地理數(shù)據(jù)。它遵循OGC標(biāo)準(zhǔn)，適用于WMS、網(wǎng)絡(luò)要素服務(wù)(WFS)等網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。uDig為用戶提供了熟悉的操作環(huán)境，可以在Windows、Mac OSX和Linux這三大平臺(tái)上運(yùn)行，支持網(wǎng)絡(luò)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)和主流產(chǎn)品，并為復(fù)雜的分析功能提供了一套框架。對(duì)于開(kāi)發(fā)人員而言，uDig還提供了一套開(kāi)源的通用Java GIS開(kāi)發(fā)平臺(tái)，開(kāi)發(fā)人員可以基于uDig開(kāi)發(fā)GIS應(yīng)用程序，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)uDig的擴(kuò)展。 需要說(shuō)明的是，除了上述基于本機(jī)的地理信息系統(tǒng)外，尚有許多基于網(wǎng)絡(luò)的地理信息系統(tǒng)，如谷歌地球、谷歌地圖、ArcGIS Online、天地圖等為大眾提供的地理信息服務(wù)平臺(tái)。 3 數(shù)據(jù)使用的大眾化 數(shù)據(jù)使用的大眾化是指政府和非營(yíng)利組織將他們收集或獲取到的地理空間數(shù)據(jù)向大眾開(kāi)放，以用于不同科學(xué)目的或社會(huì)性項(xiàng)目。 首先要說(shuō)明一個(gè)問(wèn)題，為什么要開(kāi)放數(shù)據(jù)，開(kāi)放數(shù)據(jù)有什么好處？對(duì)此Open Data Institute(ODI)(https://theodi.org/the-value-of-open-data)進(jìn)行了大量的研究和報(bào)道。據(jù)橫向經(jīng)濟(jì)學(xué)(Lateral Economics)(https://lateraleconomics.com.au)的研究，開(kāi)放數(shù)據(jù)可以比付費(fèi)數(shù)據(jù)多創(chuàng)造了0.5%的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)。2013年，麥肯錫(McKinsey)曾預(yù)計(jì)，各個(gè)行業(yè)的開(kāi)放數(shù)據(jù)將為全球市場(chǎng)提供動(dòng)力，每年將使其增加3萬(wàn)億至5萬(wàn)億美元。根據(jù)Capgemini在歐洲數(shù)據(jù)門(mén)戶網(wǎng)站上的研究報(bào)告，到2020年，使用開(kāi)放數(shù)據(jù)將使歐盟的公共管理成本降低17億歐元。此外，開(kāi)放數(shù)據(jù)的有效利用可節(jié)省6.29億小時(shí)不必要的等候時(shí)間，進(jìn)而減少16%的能源消耗。開(kāi)放數(shù)據(jù)研究所的研究還表明，使用、生產(chǎn)或投資開(kāi)放數(shù)據(jù)的英國(guó)公司雇用了50多萬(wàn)人，年?duì)I業(yè)額超過(guò)920億英鎊；美國(guó)Landsat數(shù)據(jù)每年可節(jié)省3.5億至4.36億美元。 世界銀行集團(tuán)(World Bank Group)的研究表明，世界各國(guó)政府正在將他們?cè)谠S多地區(qū)收集的數(shù)據(jù)作為一種新型的公眾資源向社會(huì)開(kāi)放[15]。開(kāi)放數(shù)據(jù)是在線免費(fèi)提供的數(shù)據(jù)，任何人可以將其用于商業(yè)用途以外的任何目的和重新發(fā)布。雖然社會(huì)媒體、公司和非政府組織都可以作為開(kāi)放數(shù)據(jù)的來(lái)源，然而最廣泛的來(lái)源仍然是政府和政府支持的機(jī)構(gòu)。他們發(fā)現(xiàn)，這種開(kāi)放的政府?dāng)?shù)據(jù)可以用來(lái)創(chuàng)造社會(huì)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值、確定社會(huì)和經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)、改進(jìn)公共服務(wù)、建立政府信任、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。世行開(kāi)發(fā)了幫助世界各國(guó)政府評(píng)估和建立開(kāi)放數(shù)據(jù)計(jì)劃的方法，開(kāi)放數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值可能會(huì)達(dá)到每年數(shù)萬(wàn)億美元。開(kāi)放數(shù)據(jù)的主要優(yōu)點(diǎn)在于：開(kāi)放數(shù)據(jù)可以幫助發(fā)起新業(yè)務(wù)、優(yōu)化現(xiàn)有的業(yè)務(wù)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)，改善外商投資氣氛；它也可以使就業(yè)市場(chǎng)更加高效，促進(jìn)關(guān)鍵技術(shù)工作培訓(xùn)。 3.1 美國(guó)Landsat影像 時(shí)間早、規(guī)模大、影響廣的數(shù)據(jù)大眾共享是美國(guó)政府決定自2008年12月起將Landsat全球數(shù)據(jù)全部共享，向所有用戶免費(fèi)提供。Landsat是世界上收集時(shí)間最長(zhǎng)的中等分辨率土地遙感數(shù)據(jù)，40多年來(lái)為農(nóng)業(yè)、地質(zhì)、林業(yè)、區(qū)域規(guī)劃、教育、測(cè)繪和全球變化研究提供了重要資源。 截至2017年3月31日，全球用戶已下載超過(guò)5600萬(wàn)景影像(https://landsat.usgs.gov/total-landsat-distribution)。約73%的用戶是國(guó)際用戶，其余來(lái)自美國(guó)；其中2008年以來(lái)新用戶占43%，大多數(shù)用戶是最終用戶；超過(guò)一半的用戶在學(xué)術(shù)界工作。就環(huán)境和社會(huì)效益而言，80%以上的用戶看到了環(huán)境效益，如實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期規(guī)劃或監(jiān)測(cè)、保護(hù)與改善環(huán)境條件、維護(hù)改善生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)等。約90%的用戶通過(guò)使用Landsat圖像能夠更好地交流并進(jìn)行決策，75%的人用來(lái)支持執(zhí)行法規(guī)或政策，減少人身危險(xiǎn)，增加人的安全；近70%的用戶用來(lái)解決糾紛減少?zèng)_突[16]。 就經(jīng)濟(jì)效益而言，科羅拉多州立大學(xué)和美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局2015年的研究表明，2011年免費(fèi)下載的238萬(wàn)景Landsat影像，使美國(guó)經(jīng)濟(jì)受益達(dá)到18億美元[17]，幾乎是Landsat 8建設(shè)和發(fā)射成本的2倍。這個(gè)估計(jì)被認(rèn)為是保守的，因?yàn)樗鼪](méi)有考慮到Landsat數(shù)據(jù)的任何下游用戶，即那些沒(méi)有直接從USGS下載Landsat數(shù)據(jù)的用戶。研究認(rèn)為，Landsat的大部分價(jià)值來(lái)自于免費(fèi)和開(kāi)放的數(shù)據(jù)政策，為用戶提供了大量的無(wú)成本數(shù)據(jù)，而即使少量的數(shù)據(jù)收費(fèi)也將大大減少用戶的數(shù)量。 歐共體也在考慮類(lèi)似的衛(wèi)星數(shù)據(jù)開(kāi)放政策(https://theodi.org/the-value-of-open-data)。2012年歐空局的研究表明，政府的衛(wèi)星數(shù)據(jù)開(kāi)放政策在中長(zhǎng)期內(nèi)是有益的，到2030年，估計(jì)有300億歐元的市場(chǎng)和數(shù)以萬(wàn)計(jì)的新工作。歐盟委員會(huì)計(jì)劃公開(kāi)所有公共數(shù)據(jù)——地理、統(tǒng)計(jì)、氣象和公共資助的研究數(shù)據(jù)等。他們的目標(biāo)是使納稅人低成本或零成本訪問(wèn)和重新使用收集的數(shù)據(jù)。修改數(shù)據(jù)政策以使歐洲公共部門(mén)機(jī)構(gòu)可用的成本較低的數(shù)據(jù)使用量增加10~100倍。開(kāi)放數(shù)據(jù)可以激發(fā)新的數(shù)據(jù)用途、吸引新的數(shù)據(jù)用戶、創(chuàng)造新的工作機(jī)會(huì)。 3.2 全球數(shù)字地面模型(DEM) 最早的全球數(shù)字地面模型是1996年由美國(guó)USGS發(fā)布的GTOPO30，其分辨率較低(約1000 m)，由8類(lèi)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)融合而成，高程精度優(yōu)于30 m。類(lèi)似于GTOPO30, 由美國(guó)USGS發(fā)布的GMTED2010也是多種數(shù)據(jù)融合而成，包括約1000 m、500 m和250 m 3個(gè)分辨率，精度相對(duì)于GTOPO30有一些提升。隨著數(shù)據(jù)獲取與處理技術(shù)的發(fā)展，全球DEM的精度也越來(lái)越高。目前中等分辨率(30~90 m)開(kāi)放的全球DEM主要有3個(gè)來(lái)源：一是美國(guó)航空航天局于2000年2月用航天飛機(jī)干涉合成孔徑雷達(dá)(InSAR)技術(shù)生成30 m分辨率的數(shù)字高程模型(SRTM DEM)。從2014年底開(kāi)始，30 m分辨率的SRTM DEM數(shù)據(jù)已向全球逐步公開(kāi)發(fā)布，目前已經(jīng)覆蓋包括中國(guó)在內(nèi)的世界絕大部分地區(qū)，其高程精度優(yōu)于16 m[18]。事實(shí)上，德國(guó)宇航中心利用SRTM X波段數(shù)據(jù)生產(chǎn)的DEM比美國(guó)利用SRTM C波段數(shù)據(jù)生產(chǎn)的DEM精度更高，但其呈網(wǎng)狀覆蓋全球(即有較多的數(shù)據(jù)缺失)的特點(diǎn)極大地限制了其應(yīng)用。二是美國(guó)與日本聯(lián)合推出的基于攝影測(cè)量的產(chǎn)品ASTER Global DEM(分辨率為30 m)，覆蓋面更廣(占地球陸地面積的99%)，但在有云遮擋的地區(qū)存在漏洞。2011年10月，ASTER Global DEM版本2公開(kāi)發(fā)布，在版本1上大大改善, 被認(rèn)為是崎嶇山區(qū)比SRTM高程模型更準(zhǔn)確的表示。三是ALOS World 3D，是由日本宇宙航空研究開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)(JAXA)通過(guò)攝影測(cè)量方法生產(chǎn)的全球30 m空間分辨率數(shù)字表面模型，這一數(shù)據(jù)原始分辨率為5 m，其標(biāo)稱(chēng)高程精度為5 m，經(jīng)過(guò)采樣后生成的30 m的DEM最近也已經(jīng)向公眾免費(fèi)提供。 3.3 美國(guó)USGS 3-D Elevation Program 美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(USGS)自2012年開(kāi)始實(shí)施3D高程計(jì)劃(3DEP)[19]，以應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的對(duì)高質(zhì)量地形數(shù)據(jù)及數(shù)字三維自然和人工地物的需求。3DEP的主要技術(shù)手段是采用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)測(cè)量，計(jì)劃8年完成。需要說(shuō)明的是，3DEP計(jì)劃實(shí)施前曾調(diào)查了34個(gè)聯(lián)邦機(jī)構(gòu)、所有50個(gè)州、一些地方政府和區(qū)域性辦事處以及私營(yíng)和非營(yíng)利組織等的600多個(gè)業(yè)務(wù)用途。調(diào)查表明，全面資助和實(shí)施3DEP將為政府機(jī)構(gòu)、私營(yíng)部門(mén)和公民提供每年6.9億美元的新效益。目前，所有公共機(jī)構(gòu)每年投入大約5000萬(wàn)美元用于高程數(shù)據(jù)獲取，但僅僅約有14%的州擁有滿足所需質(zhì)量水平的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)。因此，每年需要額外的9600萬(wàn)美元來(lái)實(shí)施3DEP。但是，這項(xiàng)投資將導(dǎo)致近1:5的回報(bào)率。普遍認(rèn)為，這個(gè)計(jì)劃將為美國(guó)提供全覆蓋的1~3 m分辨率的數(shù)字高程模型，并且向大眾免費(fèi)開(kāi)放。 3.4 美國(guó)USGS土地覆蓋數(shù)據(jù) 美國(guó)國(guó)家土地覆蓋數(shù)據(jù)庫(kù)(NLCD)[20]是美國(guó)用Landsat圖像生產(chǎn)的30 m分辨率的土地覆蓋數(shù)據(jù)庫(kù)。NLCD提供了地表特征的空間參考和描述性數(shù)據(jù)，如專(zhuān)題類(lèi)(如城市，農(nóng)業(yè)和森林)、不透水百分比及樹(shù)冠覆蓋率等。NLCD支持各種聯(lián)邦、州、地方和非政府應(yīng)用，旨在評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)和健康，了解生物多樣性的空間格局，預(yù)測(cè)氣候變化的影響，并制定土地管理政策。NLCD產(chǎn)品由多分辨率土地特征(MRLC)聯(lián)盟創(chuàng)建，該聯(lián)盟是由美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局牽頭的聯(lián)邦機(jī)構(gòu)的合作伙伴。所有NLCD數(shù)據(jù)產(chǎn)品均可從MRLC網(wǎng)站(http://www.mrlc.gov)免費(fèi)下載。美國(guó)土地覆蓋數(shù)據(jù)有16類(lèi)，自2001年開(kāi)始，每5年更新和發(fā)布一次，目前的時(shí)間節(jié)點(diǎn)是2001、2006、2011、2016(待發(fā)布)。 3.5 全球土地覆蓋數(shù)據(jù)集 全球土地覆蓋數(shù)據(jù)(30-meter Global Land Cover Dataset)[21]由中國(guó)國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心在2014年發(fā)布，是863計(jì)劃“全球地表覆蓋遙感制圖與關(guān)鍵技術(shù)研究”重點(diǎn)科研項(xiàng)目的產(chǎn)品之一，該項(xiàng)目由國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心牽頭，來(lái)自國(guó)家測(cè)繪地理信息局、中科院、教育部、農(nóng)業(yè)部、林業(yè)局等7個(gè)部門(mén)的18家單位共同參與。這一數(shù)據(jù)集的分辨率為30 m，由以2010年為基準(zhǔn)年的Landsat衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)分類(lèi)得到，將土地劃分為耕地、森林、草地、灌木叢、濕地、水體、凍原、人工地物表面、裸地、永久雪地和冰地共10類(lèi)，總體分類(lèi)精度達(dá)到83.51%。 3.6 世界城市數(shù)據(jù)庫(kù) 世界城市數(shù)據(jù)庫(kù)(World Urban Database，http://www.wudapt.org/)的目的是通過(guò)眾籌建立一個(gè)開(kāi)放、共享的城市數(shù)據(jù)庫(kù)[22]。城市化對(duì)城市、區(qū)域和全球范圍氣候的影響是一個(gè)頗有爭(zhēng)議的話題。但是，目前大部分相關(guān)研究集中在使用人口和行政信息結(jié)合遙感數(shù)據(jù)來(lái)繪制城市地圖，然而，這些數(shù)據(jù)難以提供關(guān)于城市內(nèi)部組成的信息，這對(duì)于了解其對(duì)環(huán)境的影響及它們對(duì)變化的脆弱性至關(guān)重要。世界城市數(shù)據(jù)庫(kù)在門(mén)戶網(wǎng)站中提供基本工具，以便研究人員將本地?cái)?shù)據(jù)匯總到指定的參考網(wǎng)格。該數(shù)據(jù)庫(kù)以本地氣候區(qū)(LCZ)作為分類(lèi)框架，使用Geo-Wiki對(duì)不透水表面(如建筑物、道路、其他)、透水表面，草地等的土地覆蓋和土地利用類(lèi)型進(jìn)行采樣；采用在線和基于移動(dòng)的工具以獲得建筑材料、建筑尺寸、冠層寬度等其他信息。由于數(shù)據(jù)集的開(kāi)放性，世界各地的研究人員可以將數(shù)據(jù)用于許多不同類(lèi)型的應(yīng)用，從氣候和天氣模型到能量平衡研究。第一屆WUDAPT研討會(huì)在都柏林大學(xué)(2014年7月7—9日)舉行，其中16個(gè)城市參加為L(zhǎng)CZ，會(huì)議討論了數(shù)據(jù)收集協(xié)議，并期望有更多的城市專(zhuān)家和研究人員加入到這一計(jì)劃中。 3.7 面向研究的開(kāi)放數(shù)據(jù) 這些數(shù)據(jù)一般是或者含有地理真值，或者帶有原始的觀測(cè)數(shù)據(jù)、抑或沒(méi)有經(jīng)過(guò)過(guò)多的處理，覆蓋范圍較小，或有多種數(shù)據(jù)的覆蓋，因此多用于科學(xué)研究。這里選擇性地列出作者熟悉的一些參考數(shù)據(jù)供讀者參考。 建筑物立面地面激光掃描數(shù)據(jù)集(http://www.ikg.uni-hannover.de/)。由Institute of Cartography and Geoinformatics at the Leibniz University of Hannover提供。 兩個(gè)老建筑物的地面激光掃描數(shù)據(jù)(http://www.ifp.uni-stuttgart.de/publications/software/laser_splatting/index.html)。由Institute for Photogrammetry, University of Stuttgart, Germany提供。 NASA Scanning Lidar Imager of Canopies by Echo Recovery(SLICER)激光波形數(shù)據(jù)：https://denali.gsfc.nasa.gov/research/laser/slicer/slicer.html。 ISPRS點(diǎn)云濾波數(shù)據(jù)集(http://www.itc.nl/isprswgIII-3/filtertest/DownloadSites.htm)。目的是評(píng)價(jià)現(xiàn)有點(diǎn)云濾波的各種算法，共有8個(gè)數(shù)據(jù)樣區(qū)的數(shù)據(jù)。 土地利用數(shù)據(jù)集(http://vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html)。由加州大學(xué)Merced分校提供。這是一個(gè)用于研究目的的21類(lèi)土地利用圖像數(shù)據(jù)集，每類(lèi)有100張圖片，每個(gè)圖片256×256像素，像素分辨率為1 ft(1 ft=0.30 m)。其從USGS城市地圖集中手工提取。 普渡大學(xué)高光譜影像數(shù)據(jù)集(含類(lèi)別標(biāo)注)：https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/hyperspectral.html。 ISPRS城市分類(lèi)、建筑物三維重建和語(yǔ)義標(biāo)注數(shù)據(jù)集：http://www2.isprs.org/commissions/comm3/wg4/detection-and-reconstruction.html。 ISPRS各類(lèi)影像數(shù)據(jù)集(http://www.isprs.org/data/)。其中包括近景、航空和衛(wèi)星影像，如IKONOS和ZY-3。 EuroSDR航空影像密集匹配數(shù)據(jù)(http://www.ifp.uni-stuttgart.de/ISPRS-EuroSDR/ImageMatching/index.en.html)。鑒于自動(dòng)影像匹配軟件的不斷發(fā)展，該測(cè)試數(shù)據(jù)集旨在評(píng)估攝影測(cè)量三維數(shù)據(jù)采集的潛力。試驗(yàn)數(shù)據(jù)包括兩組垂直攝影和一組傾斜攝影。傾斜數(shù)據(jù)的覆蓋區(qū)域是瑞士蘇黎世，地面分辨率為6~13 cm，垂直影像的覆蓋區(qū)域分別是德國(guó)Vaihingen(地面分辨率為20 cm)和慕尼黑(地面分辨率為10 cm)。 IEEE-GRSS每年都組織數(shù)據(jù)融合競(jìng)賽(Data Fusion Contest)。為此，他們也和其他單位公開(kāi)發(fā)布一些獨(dú)特的競(jìng)賽數(shù)據(jù)集。以正在進(jìn)行的2017年競(jìng)賽為例，其實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)由前述世界城市數(shù)據(jù)庫(kù)組織(WUDAPT，http://www.wudapt.org)提供。其目標(biāo)是促進(jìn)多源遙感數(shù)據(jù)融合和分析方法的進(jìn)展。2017年數(shù)據(jù)融合大賽的任務(wù)是在各種城市地方氣候區(qū)環(huán)境中進(jìn)行土地利用分類(lèi)，并且評(píng)價(jià)所研究的方法在世界各地泛化的能力。競(jìng)賽數(shù)據(jù)除了多時(shí)相、多模態(tài)的影像數(shù)據(jù)外，還包括其他輔助數(shù)據(jù)，如具有土地利用信息的開(kāi)放街道地圖(OSM)。 4 結(jié)束語(yǔ) 遙感由專(zhuān)業(yè)遙感(含測(cè)繪遙感)向大眾遙感過(guò)渡是一種必然，其內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力是多方面的。首先，小型、多功能、廉價(jià)、輕便傳感器的出現(xiàn)與普及，尤其是智能手機(jī)的日益普及和網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的增強(qiáng)，智能手機(jī)已經(jīng)被用作一種無(wú)所不在、隨時(shí)隨地由大眾個(gè)人來(lái)獲取數(shù)據(jù)的有效手段。實(shí)際上，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的獲取在很大程度上取決于使用機(jī)動(dòng)、功能齊全的傳感器，而智能手機(jī)恰好滿足了這種特性，因此，大眾使用的智能手機(jī)使得大眾遙感無(wú)處不在的數(shù)據(jù)采集成為可能。 其次，城鎮(zhèn)化、日益突出的環(huán)境、資源和氣候問(wèn)題，以及時(shí)常發(fā)生的惡性突發(fā)事件，使得在大尺度上來(lái)認(rèn)識(shí)和監(jiān)測(cè)我們居住的地球成為需要。日臻成熟的航空航天及地面遙感技術(shù)為滿足這種需要提供了可能，而隨著信息化向各行各業(yè)的融入，社會(huì)對(duì)各種基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)的需求也越來(lái)越迫切，這必將推進(jìn)測(cè)繪行業(yè)的跨行業(yè)服務(wù)和發(fā)展，促進(jìn)數(shù)據(jù)、信息和資源的共享，使其在國(guó)家發(fā)展和人民生活中起到越來(lái)越重要的作用。 最后，遙感數(shù)據(jù)和處理工具與平臺(tái)的開(kāi)放化可以帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)生新的就業(yè)機(jī)會(huì)，逐步成為數(shù)據(jù)科學(xué)和開(kāi)放科學(xué)新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。數(shù)據(jù)和處理工具的開(kāi)放一方面為研究人員提供了更好的研究環(huán)境，極大地促進(jìn)了學(xué)科交叉融合發(fā)展，為科學(xué)技術(shù)、領(lǐng)域應(yīng)用甚至產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和服務(wù)方式提供了新的可能；另一方面，數(shù)據(jù)和工具的開(kāi)放，打開(kāi)了各部門(mén)各學(xué)科研究與應(yīng)用的壁壘，減少了資源浪費(fèi)，降低了地域間、行業(yè)間、學(xué)科間等的信息不對(duì)稱(chēng)，極大地促進(jìn)科學(xué)技術(shù)的跨越式創(chuàng)新和普及。 總之，遙感正在從多個(gè)維度以前所未有的速度由專(zhuān)業(yè)走向大眾。如果說(shuō)，Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)的開(kāi)放開(kāi)啟了遙感大規(guī)模的行業(yè)應(yīng)用、產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益；那么，以智能手機(jī)為代表的大眾傳感器和大眾科學(xué)正在使遙感從行業(yè)應(yīng)用走向大眾應(yīng)用，在產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，也終將產(chǎn)生巨大的社會(huì)效益。在這種大趨勢(shì)下，一方面遙感科學(xué)的外延在不斷擴(kuò)大，正在改變行業(yè)的格局和大眾的生活方式；另一方面，相關(guān)學(xué)科對(duì)遙感科學(xué)的貢獻(xiàn)和影響也在與日俱增并不斷注入新的思想和方法。所有這些都對(duì)遙感科學(xué)本身的發(fā)展與進(jìn)步提出了新的挑戰(zhàn)，時(shí)代正在給我們測(cè)繪遙感一個(gè)跨越式、全方位發(fā)展的機(jī)遇。 致謝:本文作者系武漢大學(xué)客座教授; 本文初稿經(jīng)多位研究生補(bǔ)充和潤(rùn)色。 【引文格式】單杰。從專(zhuān)業(yè)遙感到大眾遙感[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào)，2017，46(10)：1434-1446. DOI: 10.11947/j.AGCS.2017.20170361