隨著遙感數(shù)據(jù)網(wǎng)、傳感網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展,逐漸形成空天地海立體化、集成化和一體化的地理空間傳感網(wǎng)。地理空間傳感網(wǎng)感知資源呈現(xiàn)出多源、異構(gòu)和分散的特征,面向多層次用戶個(gè)性化、即時(shí)化和智能化應(yīng)用需求,存在異構(gòu)資源共享管理、多協(xié)議實(shí)時(shí)接入、時(shí)空無縫感知、自動(dòng)化感知和精準(zhǔn)預(yù)測等技術(shù)挑戰(zhàn)。靜態(tài)地理信息服務(wù)由于無法提供鮮活的地理信息,難以滿足地理事件的綜合監(jiān)測、決策預(yù)警和聚焦應(yīng)用需求,急需發(fā)展地理空間傳感網(wǎng)融合服務(wù)技術(shù)和實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地理信息服務(wù)平臺。本文圍繞信息物理網(wǎng)環(huán)境下空天地海觀測平臺的觀測高效共享和融合服務(wù)問題,提出了傳感網(wǎng)觀測共享信息模型和點(diǎn)面觀測協(xié)同無縫重建模型,突破了觀測在線接入、集成管理、星地融合、時(shí)空預(yù)測和聚焦服務(wù)等地理空間傳感網(wǎng)融合服務(wù)關(guān)鍵技術(shù),研制了包含"感—聯(lián)—知—控"等功能的傳感網(wǎng)時(shí)空信息網(wǎng)絡(luò)感知服務(wù)系統(tǒng)GeoSensor,介紹了GeoSensor在流域、海洋和城市等典型應(yīng)用。未來將進(jìn)一步發(fā)展"人—水—城"智能感知認(rèn)知理論,突破"空天地海人"群智感知、空間智能和認(rèn)知服務(wù)技術(shù),開展長江經(jīng)濟(jì)帶應(yīng)用。 

【文章來源】：地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2020,22(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

傳感網(wǎng)觀測共享信息模型

氣象參數(shù)預(yù)測對于氣候變化監(jiān)測以及提前識別極端天氣/氣候事件至關(guān)重要�，F(xiàn)有物理模型分辨率低，難以滿足區(qū)域高分辨率精細(xì)預(yù)測需求，常規(guī)單一機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測精度低。針對該問題，我們提出了基于多機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成、統(tǒng)計(jì)模型和動(dòng)力模型集成以及時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型的海表溫度預(yù)測，實(shí)現(xiàn)了氣象參數(shù)區(qū)域尺度的高分辨率高精度預(yù)測。(1）多機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成預(yù)測

最優(yōu)覆蓋是星地觀測資源優(yōu)化配置NP-hard難題。針對該問題，從衛(wèi)星觀測窗口及地面站網(wǎng)協(xié)同覆蓋角度，構(gòu)建了時(shí)間連續(xù)最大覆蓋的大規(guī)模節(jié)點(diǎn)協(xié)同優(yōu)化布局模型（TMCLP)[25]，提出了大立體賽博物理網(wǎng)的天地聯(lián)合節(jié)點(diǎn)協(xié)作方法，研制了長江流域水文站網(wǎng)規(guī)劃管理平臺，實(shí)現(xiàn)了星地時(shí)空最優(yōu)覆蓋，時(shí)空覆蓋度從原有的69.39%提升到協(xié)作后的87.38%，感知時(shí)空綜合覆蓋度提高了18%（圖5）。圖5 節(jié)點(diǎn)最優(yōu)覆蓋原理

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]存算分離的原位傳感器觀測接入方法[J]. 袁賽,陳能成,肖長江,杜文英,王凱.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2017(07)
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本文編號：3569117