地球表层系统
科学数据挖掘与知识发现
关键技术研究进展与发展趋势

研究背景与挑战

地表系统特征

  • 地球各圈层交互作用强烈
  • 人类活动最为活跃的区域
  • 数据覆盖面广、类型丰富
  • 变化快速、数据海量

核心挑战

  • 开放数据如何高效发现?
  • 共性处理工具如何在线提供?
  • 地表信息如何挖掘发现?
  • "模型-数据-计算"如何协同?

全链条研究框架

Full-Chain Research Framework

"开放数据发现与关联—智能数据处理—参数产品生成—模型共享计算—集成应用示范"为总体研究思路,解决地表系统关键过程认知和地学知识发现的难题。

1

数据发现

开放数据目录与关联网络

2

智能处理

数据智能服务工具

3

产品生成

参数产品与挖掘

4

模型共享

模型网络共享计算

5

集成应用

协同分析示范

五大关键技术突破

① 开放数据目录挖掘与关联网络

核心技术

本体更新与对齐方法

主要成果

可动态更新的大规模数据目录与关联网络

② 科学数据智能服务

核心技术

云计算、容器虚拟化

主要成果

海量遥感数据高效处理与信息提取

③ 关键参数自动生成与挖掘

核心技术

遥感大数据+智能算法融合

主要成果

高精度地表参数产品与时空演变分析

④ 科学分析模型网络共享

核心技术

异构模型容器化服务技术

主要成果

解决模型共享与计算难题

⑤ 数据协同分析与在线集成

核心技术

在线计算协同分析环境

主要成果

蒙古高原、长三角等应用示范

国际研究进展对比

国际代表性工作

  • 英国陆地测量部:首个开放链接地理空间数据
  • LinkedGeoData:RDF形式应用OSM数据
  • GCMD:35000+地球科学数据集描述
  • NASA SWEET:地理实体本体库

国内研究现状

  • 科技平台标准体系已建立
  • 26项平台国家标准正式发布
  • 仍处于追赶阶段
  • 缺乏大规模关联数据集系统性布局

典型应用示范

蒙古高原生态屏障建设

  • • 生态系统监测与评估
  • • 草地退化预警
  • • 生态修复效果评价
  • • 可持续发展决策支持

长三角城市群可持续发展

  • • 城市扩张监测
  • • 环境质量评估
  • • 资源承载力分析
  • • 协同发展规划支撑

五大发展趋势

Five Development Trends

FAIR化

可发现、可访问、可互操作、可重用

智能化

AI驱动的自动化处理与分析

产品化

标准化数据产品与服务

模型化

可复用的计算模型体系

场景化

面向实际需求的应用落地