薛勇院士：立体化感知体系破解救灾难题（上）

编者：

及时准确地获得灾害的地理定位，这对高效的应急响应至关重要，也是灾害风险防控与韧性发展的关键。2月6日，《中国科技信息》杂志专访了在定量遥感、地球大数据及天空地一体化对地观测领域取得卓越成就的薛勇院士，薛勇院士介绍了如何加快空天信息与低空系统技术融合，从而迅速获取灾害地理定位的相关研究。

采写：执行主编 郑挺颖

薛勇院士

薛院士，您好！近年来，随着全球气候变化和城市化进程加快，自然灾害、公共卫生事件等突发应急事件呈现出跨区域、复杂化的特征。在传统的应急响应体系中，信息获取滞后、资源调度不畅、跨区域协同困难等问题日益凸显。作为空天领域权威专家，请您介绍一下，当前从空天信息到低空系统的技术融合，为跨区域应急协同带来了哪些新的解决方案？

您提到的这些问题确实是当前应急管理体系面临的突出挑战。近年来，从空天信息到低空系统的技术融合，特别是无人机技术的快速发展，为跨区域应急协同提供了全新的解决方案。空天信息系统包括卫星遥感、导航定位、通信等天基平台，具有覆盖范围广、监测尺度大的优势，能够提供宏观、连续的灾害监测数据。然而，其分辨率有限、重访周期较长、受天气影响较大，难以满足应急响应中对实时性、精细化的需求。

低空无人机系统则填补了这一空白。无人机具有部署灵活、响应迅速、分辨率高、成本相对较低的特点，能够在灾害发生后第一时间抵达现场，获取高精度实时数据。将空天信息与低空无人机系统相结合，就形成了“宏观监测+精细侦查”的立体化感知体系，为应急决策提供了多层次、多维度的信息支撑。

01

空天地一体化：

构建三层立体感知网络

提问

这个“立体化感知体系”具体是

如何构建的？请您详细介绍一下

回答

好的。空天遥感、卫星数据与无人机低空感知的协同机制，核心在于构建“宏观—中观—微观”一体化感知体系。这个体系可以分为三个层次，我们称之为“三层立体感知网络” 。

第一层是高空/太空层，主要包括卫星、空间站等平台。这一层的优势在于全球覆盖、周期性观测、大尺度监测，可以实现对地球表面的宏观监测。但局限性也很明显：分辨率有限、重访周期固定，难以捕捉突发事件的细节信息。第二层是中空层，包括高空无人机、飞艇等航空平台。这一层能够实现区域灵活覆盖、较高分辨率，可以弥补卫星观测的不足。但受空域管制、续航限制等因素影响，其应用范围也有一定局限。第三层是低空层，包括多旋翼和固定翼无人机。这一层的最大优势是可以达到厘米级分辨率、实时响应、灵活部署，能够在灾害发生后第一时间抵达现场，获取高精度实时数据。但覆盖范围相对较小、载荷有限，需要与其他层次协同配合。

提问

这三个层次如何实现有效协同？

回答

协同的核心环节包括四个方面。第一是任务协同规划。比如卫星发现异常区域后，自动生成预警坐标，无人机接令进行精细勘查；或者无人机对卫星识别的地物变化进行实地验证，提高遥感解译精度。这种“卫星引导无人机”和“无人机验证卫星数据”的协同模式，可以大幅提升监测效率和准确性。

第二是数据融合与互补。这包括三种融合方式：尺度融合——卫星提供大范围背景信息，如气象云图、地形数据，无人机补充局部细节，如桥梁裂缝、单株作物状态；时空融合——卫星周期性监测与无人机按需机动观测结合，实现“持续监测+瞬时抓取”；光谱融合——卫星多光谱/高光谱数据与无人机高分辨率RGB（是红Red、绿Green、蓝Blue三种颜色的英文缩写，是一种基于色光加色法的多光谱组合）、热红外数据结合，提升地物分类与反演精度，如土壤湿度监测、污染物扩散追踪等。

第三是信息的实时传输与处理。通过边缘计算+云平台架构，无人机在边缘端实时处理数据，进行目标识别、变化检测等，关键信息上传至云平台与卫星数据融合分析。同时，无人机还可以作为空基通信节点，中转卫星指令或数据，解决偏远地区的信息传输瓶颈问题。

第四是智能决策反馈闭环。形成“卫星监测异常—无人机现场核实—数据融合分析—AI生成决策建议—指挥调度响应—效果评估反馈”的完整链条，实现从感知到行动的智能化闭环。

提问

您能列举几个具体的应用场景吗？

回答

比如在森林火灾场景中，卫星首先发现热源点，无人机抵近确认火势、定位火线，然后融合风向地形数据预测蔓延路径，最后调度救援力量。

在城市应急中，卫星识别洪涝区域后，无人机巡查受灾社区、排查隐患，通过三维建模辅助制定疏散方案。

在精准农业领域，卫星反演大面积作物长势，无人机定点喷洒农药/施肥，融合数据优化农田管理。

在环境保护方面，卫星监测水体污染扩散，无人机采样分析污染源，动态追踪生态变化。

提问

这些应用背后需要哪些关键技术

支撑？

回答

主要有四大关键技术。一是智能任务分配算法，能够动态优化卫星与无人机的观测任务，减少冗余，提高响应效率。二是统一时空基准，基于北斗/GPS实现多源数据时空对齐，确保融合一致性。三是AI解译模型，联合训练卫星与无人机数据，提升地质灾害识别、农作物估产等模型的泛化能力。四是跨平台通信协议，制定空天地一体化网络协议，保障指令与数据实时互通。

提问

在实际应用中，这种协同体系会

面临哪些挑战？

回答

挑战主要来自四个方面。首先是数据标准不统一，不同平台、不同传感器采集的数据格式各异，要实现融合处理的难度不小；其次是空域管制冲突，特别是在跨区域、多无人机协同飞行时，空域快速审批与动态避让机制尚不完善；再次是跨平台通信延迟，在偏远地区或恶劣气象条件下，通信链路稳定性仍有待提升；最后是海量数据处理能力不足，空天地一体化产生TB级甚至PB级数据（1PB=1024TB，而1TB=1024GB），对存储和计算能力提出很高要求。

提问

未来发展趋势是什么？

回答

我认为主要有三个趋势。第一是星座化无人机集群与低轨卫星星座深度协同，形成“卫星宽带+无人机感知”网络，如与星链（Starlink）等低轨星座的融合；第二是数字孪生驱动，空天地数据实时映射至三维城市/地理模型，实现虚实互动的监测预警；第三是自主协同智能体，在AI驱动下，卫星与无人机自主交互任务，实现“感知—决策—行动”全链路自动化。

02

空天地一体化信息体系的

技术路径

提问

您刚才提到了“空天地一体化”

这个概念，能否详细介绍一下

构建这种一体化信息体系的技

术路径？

回答

构建“空—天—地”一体化信息体系是一个系统性工程，核心是通过多平台、多传感器、多源数据的深度融合与协同，实现广域覆盖、实时感知、智能决策。我们提出了“三层三网一云一脑”的架构设计。

“三层”指的是天基层、空基层和地表层。天基层包括高/中/低轨卫星星座、空间站，负责全球覆盖、周期性观测、通信导航；空基层包括平流层飞艇、高空无人机、有人/无人航空平台，负责区域持续监测、中继通信、灵活补盲；地表层包括地面传感器网、车载/船载移动平台、物联网，实现厘米级精度、实时监测、终端接入。

“三网”指的是通信网、算力网和数据网。通信网整合卫星通信、5G/6G、微波中继、自组网，实现全域无缝互联；算力网包括边缘计算节点、云计算中心、超算，实现数据分级处理、智能分析；数据网通过分布式云平台、时空数据库、区块链存证，实现数据汇聚、共享、安全可信。“一云”是数据云，“一脑”是智能脑，包括AI中枢、数字孪生、协同决策模型，负责任务调度、态势推演、自主决策。

提问

这样的体系如何实现多平台

协同观测？

回答

主要通过动态任务编排和跨平台标定与校验。在动态任务编排方面，基于灾害预警、目标追踪等需求，通过智能算法如强化学习，动态分配卫星、无人机、地面传感器的观测任务，实现资源最优配置。比如山火预警场景：气象卫星监测温度异常，调度光学卫星确认火点，无人机抵近评估火势，地面传感器监测空气质量。在跨平台标定与校验方面，建立统一时空基准，利用地面控制点、标定场实现多源数据几何与辐射一致性校正。

提问

那么，不同来源的异构数据

如何融合处理？

回答

异构数据融合是核心技术之一。我们采用多模态数据融合技术，融合光学、雷达、高光谱、激光点云等多源数据，可提升地物识别精度，比如地质灾害识别误报率可降低至5%以下。同时采用边缘—云协同计算模式：边缘端由无人机、地面站实时处理原始数据，提取关键特征如目标检测、变化发现；云端汇聚多源数据，进行大规模时空分析、趋势预测和模式挖掘。

提问

空天地一体化通信网络如何保障？

回答

空天地一体化通信网络的建设有几个突破点。一是星间激光通信技术，传输速率可达100Gbps（每秒100G比特）级；二是无人机动态组网，适应复杂地形应急通信；三是整合卫星通信、5G/6G地面网络、无人机空中中继，构建无缝覆盖的通信链路。通过软件定义网络技术动态优化路由，融合AI预测链路质量，提升通信可靠性。

提问

那智能决策又是如何实现的呢？

回答

智能决策主要通过数字孪生引擎和自主任务闭环实现。数字孪生引擎构建城市、流域等场景的虚拟映射，实时接入空天地数据，实现灾害模拟、预案推演，比如对洪水淹没场景的模拟，其精度可达厘米级。自主任务闭环形成“卫星发现异常—AI生成侦察任务—调度决策—无人机核实—数据融合分析—生成处置方案—自动调度资源—效果评估反馈”的全链路自动化。

提问

目前看来，这样的体系建设需要

多长时间？

回答

我们规划了三个阶段。阶段一是平台与网络建设，大约需要1至3年。天基方面，补充低轨SAR（合成孔径雷达）卫星、高光谱卫星，实现重点区域每日重访；空基方面，部署长航时无人机网络，覆盖关键基础设施走廊；地表方面，布设智能化地面传感器，包括地质灾害、气象、生态监测；通信方面，建设“5G+卫星”融合示范网络。

阶段二是数据融合与智能升级，大约需要3至5年。构建时空大数据平台，实现多源数据自动汇聚、清洗、关联；研发领域专用AI模型，如地质灾害预警、农作物产量预估；开展典型场景示范应用，如智慧城市、防汛抗旱。

阶段三是自主协同与全域应用，大约需要5至10年。实现跨平台自主任务调度，卫星、无人机、机器人协同作业；建成数字孪生地球核心系统，支持全球尺度模拟预测；拓展国际合作，参与全球生态环境监测、防灾减灾。

薛勇，定量遥感和地球大数据专家，国际欧亚科学院院士、国际宇航科学院通讯院士、入选国家高层次人才（A类）、江苏省重大人才工程个人和团队领军人才，“英国皇家物理学家”荣誉称号获得者。国家科学技术进步二等奖获得者（2010），2014年获中国科学院“优秀研究生指导教师”荣誉称号，2012年和2017年获得了中国科学院研究生院BHP Billiton导师科研奖。“国际数字地球学会中国国家委员会数字能源专业委员会”副主任，“中国测绘学会—大数据与人工智能工作委员会”副主任委员，“中国地球物理学会—韧性减灾与应急专业委员会”副主任，“中国气象学会—公共气象服务委员会”副主任，二级教授。

编辑：柯欣

审核：王汝霖

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