清华团队构建的全球民用遥感卫星数据库, 超2000颗卫星详细信息

论文介绍

题目：GEOSatDB: global civil earth observation satellite semantic database

期刊：Big Earth Data

论文：https://doi.org/10.1080/20964471.2024.2331992

数据：https://doi.org/10.57760/sciencedb.11805

门户网站：http://www.geosatdb.cn

年份：2024

作者单位：清华大学

创新点

1. 语义数据库的构建

• 统一的本体模型：基于国际标准（如ISO/TC211），构建了涵盖卫星、传感器、波段和观测操作的语义本体模型。这种设计不仅提高了信息的共享性和互操作性，还显著扩展了现有数据库的覆盖范围。

• 大量语义描述：GEOSatDB包含127,949条语义描述，全面描述了地球观测卫星和传感器的能力，是目前最完整的数据库之一。

2. 跨数据库信息整合

• 多源数据融合：整合了多个权威数据库（如WMO OSCAR、CEOS、NASA GCMD等）的数据，提出了基于发射时间和文本相似度的匹配方法，解决了多数据库异构信息的对接问题。

• 多模型相结合：引入Jaro-Winkler和Ratcliff-Obershelp相似度算法，提升了信息匹配的准确性。

3. 大语言模型（LLM）应用

• 结构化提示策略：首次采用结构化提示策略指导大语言模型（如GPT-4）从非结构化文本中提取传感器信息（如分辨率、重访时间、波段范围等）。

• 自动化信息提取与修正：结合正则表达式和投票机制，从非结构化数据中自动提取并修正传感器信息，显著减少了人工干预需求。

4. 全球能力的量化分析

提供了详细的全球地球观测能力分析，揭示了南北半球在卫星资源分布上的显著差异，尤其是非洲等发展中国家对全球地球观测资源的依赖。

数据库构建

设计理念

• 统一本体模型：基于国际标准（如ISO/TC211），设计了一个统一的语义本体模型，以确保数据的共享性和互操作性。

• 四大核心类别：

• Satellite（卫星）：描述卫星的基本信息、轨道参数及附加特性。

• Sensor（传感器）：涵盖观测技术和性能参数（如分辨率、波段范围）。

• Operational Band（操作波段）：表示传感器的波段范围及其观测能力。

• Operation（观测操作）：描述观测模式及性能（如重访时间、覆盖宽度）。

数据整合方法

• 多数据源融合：

• 整合了WMO OSCAR、CEOS、NASA GCMD等权威数据库。

• 采用基于发射时间和文本相似度的匹配方法（如Jaro-Winkler和Ratcliff-Obershelp算法）关联数据源。

传感器信息提取：

• 使用大语言模型（如GPT-4）从非结构化文本中提取传感器参数（如空间分辨率、波段范围）。

• 提取结果通过正则表达式和投票机制修正，确保数据质量。

• 动态更新与专家校验：

• 数据库每季度更新一次，包括新增卫星、传感器以及改进信息。

• 自动提取的信息由领域专家校验和补充。

技术实现

• 语义表示：

• 使用RDF（资源描述框架）和OWL（Web本体语言）构建知识图谱。

• 采用SKOS（简单知识组织系统）对术语进行标准化定义。

• 开放性：

• 数据库以RDF Turtle格式分发，支持SPARQL查询语言，确保兼容性和可扩展性。

数据库内容

相比WMO OSCAR、CEOS等现有数据库，GEOSatDB在卫星数量和信息丰富度方面具有显著优势。

数据规模

语义描述：127,949条。

卫星：包含2,340颗地球观测卫星的详细信息。

传感器：记录了1,021种传感器及其观测性能。

波段：涉及2,331个波段范围及其特性。

数据类别与属性

1. 卫星信息

• 基本信息：名称、国际标识符（COSPAR ID）、发射时间、退役时间。

• 轨道参数：轨道类型、高度、倾角、重复周期等。

• 辅助信息：重量、应用领域、制造商。

2. 传感器信息

• 性能参数：空间分辨率、时间分辨率、覆盖宽度。

• 观测能力：波段范围（光学、红外、雷达）、极化方式、入射角。

• 波段信息

• 电磁频率范围：波段名称、对应频率范围。

• 波段性能：光谱分辨率、信噪比。

3. 观测操作信息

• 操作模式：被动或主动遥感。

• 性能描述：观测稳定性、校准精度。

分析和应用

对地观测能力分析

• 地球观测能力趋势：自2014年以来，EO卫星数量显著增加，主要得益于低成本小型卫星星座（如Planet Dove）的发展。

• 空间分辨率改进：雷达技术的进步显著提升了图像分辨率。Sentinel-1A等卫星实现了高分辨率雷达测量，商业卫星（如Capella Space）达到了亚米级分辨率。

• 能力分布的地理差异：南半球，尤其是非洲国家的地球观测能力有限，大多依赖其他国家的全球卫星观测资源。

• 合作建议：呼吁航天国家加强与“地球观测组织”（GEO）的合作，开放共享卫星数据。提供技术支持，帮助发展中国家特别是非洲建立地球观测能力。

应用实例

查询热红外波段空间分辨率优于Landsat-8/9 TIRS的卫星和传感器

关键结果：

• SDGSAT-1：30米分辨率，300公里宽幅，拥有创新的三波段设计。

• ZY-1-02E：16米分辨率，特殊的宽波段范围（8–10μm）。

• HOTSAT-1：3.5米分辨率，但2023年12月后数据生产中断。

• CBERS-4 和 HJ-2A/B：80米分辨率，重访时间较短，宽幅较大。

更多图表分析可见原文

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本文转载自“遥感与深度学习”，原标题《BEDJ | 清华团队构建的全球民用遥感卫星数据库, 超2000颗卫星详细信息》。

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