遙感就是遙遠的感知，聽起來是專業詞匯。但我們對感知卻不陌生，每個人與生俱來都有感知的能力，我們的耳朵可以聽，眼睛可以看，鼻子可以聞。

但是人類并也不滿足于這樣的一些感知能力，我們希望到更高的地方去看，像鳥一樣從天空的視角俯瞰大地，所以我們對自身能力的想象。

遙感也是這樣，它既包括人眼看到的可見光，也包括人眼看不到的更多的電磁波信息。空間技術賦予了我們更多更強的感知能力，能在更高、更遠的地方探測地表信息。

利用遙感技術為生產生活服務，比如氣象預報、減災防災、區域規劃、對國土資源的探測和管理以及智慧城市等。

今天，越來越成熟的空間技術，加上3S技術，即遙感（RS）和地理信息系統（GIS）、全球定位系統（GPS），為AI智能的應用準備了海量的空間數據，加上5G移動通信和萬物互聯時代的來臨，這些數據將為我們帶來對未來AI時代的憧憬。

地球上空每天飛行著上千個衛星，各種模式的衛星載荷遙感監測，每時每刻都產生著新的各類數據及其圖像構成了 "空間大數據"。我們的衛星觀測、通常說的空間遙感，已經達到很高的分辨率。合成孔徑雷達圖像空間分辨率可達到分米量級。

通過雷達對地球上的大氣、地表、海洋、空間等進行目標識別，這個過程就是信息感知。在這之中，我們獲得了什么信息，這些信息又能形成什么知識產品？這是在空間觀測和空間遙感得到重要應用的主要問題。

而AI智能的發展，為信息感知提供了新的途徑。今天主要看看如何用AI智能的方法來處理空間遙感大數據，從而對目標精細特征進行感知，并形成知識產品。

遙感就是遙遠的感知。從地球遙感來說，可分為早期的光學遙感（即飛機上的航空攝影）、衛星平臺上的空間遙感、紅外遙感、微波遙感。

從主被動來說，可分為被動遙感和主動遙感。

被動遙感在氣象預報、海洋預報方面發揮著很大作用；主動遙感可以達到分米量級的分辨率，通過發射并接收電磁波，感知、反演、重建目標的物理特征。

要想仔細觀測某個地方，需具備比較大的雷達孔徑，進而獲得較高的分辨率。大孔徑有賴于合成技術，七十年代第一個合成孔徑雷達運用于海洋衛星，開啟了在民用上的應用，九十年代，合成孔徑雷達技術蓬勃發展，我們稱其為多源多模式合成孔徑雷達。

至今，它已發展成為一個多源多模式高分辨率全極化合成孔徑雷達。多源，即數據有各種目的、各種頻率；多模式，即數據采集、測量有不同方式；高分辨率，指雷達可以達到分米量級；全極化，即測量后可以得到電場、磁場不同方向上的反應。

通過全天時、全天候、高分辨率、多維度獲取數據成像，我們對天、空、地、海上的目標進行識別，得到信息感知和特征的反演、重構。

需強調的是，這里討論的是微波、毫米波等電磁波，而不是光學的照片——它是個非視覺的過程，不是通過人眼去"看"能明了的，必須經過科學研究和分析來獲取。

如何識別雷達轉化的數據圖像？一個研究方式是做模型，例如，通過各種物理參數對復雜的地表進行計算和成像，這也叫做正向的模擬。

可是即便所成的像和光學照片有一定相似性，除非是依靠有經驗的人，普通百姓依然無法靠肉眼識別信息。

而AI智能技術提供了信息感知的新途徑。以人臉識別為例，機器可以從眾多人臉中快速識別所需的人臉，在雷達圖像中，我們同樣希望可以通過大數據感知所需識別的內容。

目前，人工智能已助力于雷達圖像識別中，在智慧城市、災害監測評估、偵察定位跟蹤等方面都有廣泛的應用。

AI智能實際上是模擬人腦、人眼視網膜，通過對局部或整體的數據分析，建立感知機制。通過深度學習、大量的數據輸入，AI智能產生特征性的矢量分布，進而獲取了感知信息的能力。

實際上，我們從電磁物理學，加上人工智能AI形成了微波視覺，其中包括了電磁波的仿真反演的研究，包括類腦智能以及物理世界相互作用方面的結合，從而產生交叉科學的電磁方面的人工智能技術，這是我們所提出的人工智能技術特別是在空間電磁學、空間遙感科學，或者目標的自動識別技術方面的進展。

總體來說，衛星技術和其它相關技術提供了大量的數據，但大量的數據和信息的感知不能劃等號，特別是多維度、精細的信息感知。

我們可以再發展人工智能新的模型、新的算法，并在契合空間遙感的物理學需求的情況下，產生一個交叉的新科學。

長期以來，理論、實驗和計算構成了科學的三大支柱，現在增加了一個新的支柱，就是智能的支柱。

理論，是科學的基本理論；

實驗，是科學理論的一個實現和佐證；

計算，是由于計算機的發展；

智能，是由于科學技術的發展。

這些科技的應用將帶動許多相關學科和相關產業的發展，比如我們正在進行的用來目標識別的人工智能芯片，一方面帶動了許多原先沒有的產業的新發展，同樣，也會促進許多基礎研究。基礎研究將進入一個新的領域。

本文圖片來源：互聯網；

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