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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