龚健雅：为核心技术攻关，为未来发展铺路

遥感学院领导几次与我交流，希望我与院里的年轻老师谈谈个人成长和科学研究的一些问题，我也一直想跟大家聊聊。今天我借这个机会与大家谈谈遥感学科的发展，以及我们年轻人如何在当前遥感学科大发展的形势下找准研究方向，承担起攻克遥感领域的核心技术难题，引领未来发展的一些想法。

我们作为身处“世界第一”遥感学科的年轻老师，要有更大的志向，要有引领世界遥感学科发展的气概，站位要高，要找准学科发展的核心问题。总体来说，要为当前核心技术攻关，为未来发展铺路。

一是为核心技术攻关。为什么说目前要为核心技术攻关呢？因为遥感是一个工科，是一个对地球及其环境感知与分析的学科，我们现在面临很多问题，而且是国家层面的一些问题，亟需我们这一代人去解决。我认为测绘遥感是一门信息感知技术，虽然主要用于地学研究，但是它的技术体系属于信息技术范畴。所以我希望遥感学科以后更多地与信息学科融合，把它作为信息技术的前端—信息感知技术。大家可能感觉到了我们遥感学院的学生现在到信息领域工作的人数更多了。我们传统测绘的人都转向了地理信息，地理信息实际上就是一门信息技术。那么现在信息技术里有哪些关键核心技术呢？信息技术包括信息获取、处理、传输、管理与应用，现在信息传输（通信），信息管理（数据库与云服务）已经发展得很好了，信息处理硬件（高性能计算）也发展得不错（当然国产芯片也是一个卡脖子的问题），而信息获取（感知）与处理还有很多瓶颈，有待我们遥感领域的专家和信息领域的专家共同努力。下面我就谈一谈当前我们需要尽快攻克的几个核心关键技术问题。当然我总结的并不是太全，我把想法提出来跟大家交流一下。

第一个问题就是全球测图。全球测图的一个最核心的问题是境外无地面控制高精度测量。我们知道国内用摄影测量与遥感方法测图基本上没有太大问题，只不过是自动化程度的高低而已。但是中国作为大国，应该有全球视野，必须了解全球的地理信息。但到国外测量，我们出不去，依靠我们自主的遥感测绘卫星，在无需境外控制点的情况下，能否测量得到满足精度要求的地图，是一个核心关键问题。我们在论证第一颗民用测图卫星--资源三号的需求与参数时就认真分析了资源三号用于境外无地面控制测图的可能性与精度要求。资源三号卫星发射以后，我们利用资源三号卫星数据做了一些实验，无地面控制的测量结果相当不错。所以我那时候就向发改委申请了一个重大项目，主要目的就是利用国产卫星做境外的高精度测量。从2013年开始，我们开始组织团队，突破核心关键技术，得到的结果非常好。我们马上给有关领导汇报，得到国家有关部门的大力支持，全球地理信息资源建设项目获得国家立项，一年投入几个亿，由国家测绘局（自然资源部）来组织生产，一年可以生产两千万平方公里以上的地图数据。

做科研要看到哪些是影响我们整个国家的核心技术。我们现在境外无地面控制卫星测图的精度可以达到5米。比以前是一个很大的进步，但还没有真正解决问题。现在国外商业遥感卫星自主定位精度达到了3米，发达国家军事卫星的定位精度就更高了。我们现在很多应用需求要求达到2米的精度，甚至更高。将遥感卫星自主定位精度提高到2米以上是一个非常有难度的挑战，很多工业部门不敢做。我们要敢于迎接这个挑战，已经提出来在宇航研究院研发一颗高精度测绘遥感卫星--珞珈三号02星。当然这有很大难度，也有很多的争议，认为国家投入了那么多钱做大卫星也没有达到这样的精度，认为我们的低成本小卫星很难达到这一要求。但是我想，以前的卫星没有达到这样的精度，不等于我们不敢去想，只有我们敢想敢试，我们才有机会达到那个目标。2015年以前，我们在论证设计资源三号卫星的时候，也没有谁敢想境外测图能够达到5米的精度。当年我们论证资源三号卫星的时候，卫星遥感无地面控制定位精度大概是300多米，认为到达5米精度是不可能的。但在论证资源三号卫星的几年时间里，我们非常认真地论证了影响卫星影像定位精度的各种因素，以及控制指标和方法，把所有问题讨论清楚，最后在航天科技集团努力下，把资源三号卫星做得很棒，并有了很多技术创新，达到了无地面控制测量5米左右的精度，得到了国家科技进步一等奖。那么我们下一步要做到什么程度？我目前的想法是希望未来我们武汉大学的技术加上航天部门的技术能够将卫星遥感影像的自主定位精度达到2米，如果我们武汉大学老师都不敢去想去做的话，其他人就更加困难。要敢于去想、去做真正卡我们脖子的事情，想想能不能有效解决。

第二个亟待解决的问题是遥感影像的智能识别与解译。深度学习方法用于通用图像的自动识别最近几年取得重大进展，人脸识别等技术得到广泛应用。深度学习方法在2013年左右就开始引入遥感影像的智能解译，研究发表了很多文章，但是，到目前为止该技术仍然没有得到大规模应用。我认为我们要认真分析其原因，找到问题的症结，力图解决。目前我们遥感领域使用深度学习方法都是用的现有计算机视觉领域的理论和算法包括网络框架。但是，遥感还是有其特殊性。首先，遥感的样本与计算机视觉使用的样本有很大的差别，遥感不仅有大量光谱信息，而且对时态和区域特别敏感，例如三月份广东和三月份东北的遥感影像大不一样，特别是植被影像相差很大。如果采用计算机视觉领域现有的方法建立遥感样本库，将无法顾及样本的时态和区域等问题。第二个问题是深度学习网络框架。深度学习现在有很多框架，包括Google的TensorFlow、Facebook的Pytorch、百度的PaddlePaddle、华为的MindSpore等，这些框架对于通用图像的处理和支撑能力还是不错的，在人脸识别等方面得到广泛应用。但在遥感方面的应用就存在很大的问题，这些框架不支持海量数据的学习，比如一个20000*20000的影像没办法直接应用这些框架进行机器学习，需要将影像切成小块，这样对影像的上下文表达就存在问题，另外，多光谱影像一般也需要转换成RGB彩色影像才能应用。高光谱影像用现有的框架也很不方便。为此，去年我们申请了基金委重大计划“空间信息网络”的一个集成项目，我们七八个教授参与该项目。我们将建立一个全球最大的规范化的遥感样本库，能够顾及时态、区域特征和各种影像特征。同时，我们要从底层开发一个遥感智能解译的专用深度学习框架，使之具有内存可扩展，尺度通道可灵活创建等特征，解决大幅面和高光谱等遥感影像的深度学习问题。要从底层开发一个深度学习专用网络是一个很难的课题，许多人认为我们不可能做得出来。我们不是说我们一定能够成功，但起码我们要试一试。如果武汉大学遥感学院不敢做也做不出来的话，全世界就没有谁能够组织起来做了。我们武大遥感院的年轻人要能够想一些大的事情，做看似不可能的事，解决国家乃至整个学科发展的一些瓶颈问题。这一次，我们组织了7、8个教授，上十位博士和博士后研究开发遥感样本库和遥感专用网络框架，我希望遥感学院更多老师和学生能够参与和应用这个样本库和框架。未来我们的遥感学院有个专门用于机器学习的样本库，命名为LuojiaSet，和一个遥感智能解译的专用机器学习框架，命名为LuojiaNet。有了这个基础，我们今后就可以在这上面做更多的事情，在智能遥感方面起引领作用。

第三个问题是关于定量遥感与碳汇估算。定量遥感被形容为遥感研究的明珠，它可以通过遥感数据反演大气、海洋、陆表生态与环境等各种物理参量，在生态环境监测与全球变化研究等方面得到广泛应用，其中碳源碳汇的精确计算是当前国家的重大需求。我们国家提出要在2030年前实现碳达峰，2060年实现碳中和。在碳汇方面，一个非常有潜力的方法是遥感方法。但是非常遗憾的是我们国家的碳汇估算没有用到遥感方法估算的结果。虽然遥感碳汇估算做了很多研究，但是国家层面并没有直接用这些数据，因为我们并没有拿出一个国家层面的高分辨率、高精度遥感碳汇数据。这方面不如澳大利亚，从2000年开始，澳大利亚科学院每年利用30m分辨率LandSat卫星遥感影像及地面参考数据计算整个澳大利亚的森林、农地、草地等地表要素的碳源碳汇，其结果用于国际谈判。我国作为一个遥感大国，到现在也没有拿出一个全国基于遥感的陆表碳汇年度变化结果，我们中国遥感界实在不好意思。当然这是国家工程，需要一定的经费投入。但是，我国基于遥感数据开展高分辨率、高精度陆表碳汇估算方法与流程还没有达到实用和可操作的水平。澳大利亚从人口上说是一个小国，几千万人，每年都有一个陆地碳汇清算的清单。他们一年花几百万澳元就可以计算出30*30米分辨率的陆表碳储量及变化量，而我们目前仅能通过模型和一些样地数据粗略估算。我希望我们遥感学院能够集中力量解决这样问题，尽快拿出高分辨率、高精度陆表碳汇遥感估算方法和系统，并进行较大规模的示范应用，然后在全国推广应用。实际上澳大利亚那个遥感碳汇系统也是我们学院一个在澳大利亚科学院工作的校友主持开发的，我们武大遥感学院和测绘遥感信息工程国家重点实验室应该有这个自信开发这样的系统。

第四个问题是室内导航。室外导航我们做得不错，中国的室外导航系统不亚于美国的Google导航系统、微软的导航系统，但是我们的室内导航还没有实现，当然美国室内导航也好不了多少。但是，这是我们空间信息领域的一个重要研究方向。在“十三五”期间，国家设立了重点研发项目，有几个团队在做室内导航，但做出来的技术能不能推广很难说，因为涉及到很多问题，除了室内导航定位的信源外，还有室内三维GIS构建问题。这个问题应该属于遥感学科的三维GIS，即如何用摄影测量与遥感方法快速构建室内三维GIS。目前导航定位的方案很多，但是室内高效建模方法还有待突破。我们到大型商场，大型停车场，就不知道怎么找路，车停在哪里，迫切需要室内三维GIS和室内导航，我们应该着力解决这一瓶颈问题。

第五个是无人驾驶系统的问题。与人和动物一样，任何一个无人系统都需要眼睛—视觉系统，而我们摄影测量就是研究利用立体影像进行三维测量的，实际上我们的空中三角测量就是与视觉导航与定位（SLAM）的原理相似，所以智能无人系统是我们摄影测量发展的一个重要方向。虽然计算机领域也把无人驾驶系统作为他们的重要方向，但是我们也要积极参与，如果我们不积极努力，就可能失去这一方向。十多年前，测绘遥感信息工程国家重点实验室李清泉团队开始开展自动驾驶研究，我非常支持，取得了一些重要成果。虽然我们研发的系统还没有达到商用水平，现在与那些大公司相比有些差距，但是研究的很多关键技术推动了智能驾驶汽车技术发展。无人驾驶汽车的核心关键技术是实时可靠的视觉导航，这个可以理解为我们的实时摄影测量，目前在实时性和可靠性方面还有大的差距，这个有赖于算法和算力的重大突破。无论是基于视觉导航的无人驾驶系统还是基于激光的无人驾驶系统都与我们摄影测量与遥感技术相关，我们都要积极参与，发展一些新的算法，寻求突破，使人类早点进入无人驾驶时代。

无人系统发展的另一个重要方向是多无人系统的协同。现在大家都聚焦在单台车或者单架无人机的自动驾驶问题。对于多个无人系统目前研究还很少。多个无人系统自动分配任务，自动规划工作方案，自动避免相互碰撞，实际上是一个非常大的问题。这也是我最近几年一直在呼吁的研究方向。希望我们遥感院的年轻老师，特别是一些在计算机视觉方面有较好基础的老师，关注多无人系统的协同工作问题。这是未来发展的重点和前沿方向，不要仅盯住单一无人系统的导航问题。我认为单个无人系统导航和自动驾驶问题可能近几年会得到解决。但是几百个、成千上万个无人系统，不同类型的无人系统，自动地协同工作，特别是协同作战，是一个有待克服的难题。最近看到一个消息：美国DARPA在做一个试验，三百多个无人系统给定一个任务做联合协同作战。在我们测量领域，假如给你一个测图任务，飞出去五架无人机，不用人去分配测图任务，无人机会自动协同完成工作。这是一个很有挑战、也很有前景的研究方向。

第六个问题是水下地形与目标的探测。水下地形与目标探测一直是我们国家的一个痛点。水下地形与目标的探测一般采用声学方法，这也是遥感，但是我们一般很少涉及。另一种方法是激光雷达，这个与我们学科更紧密一些。激光雷达用于浅海地形测量和和目标探测是未来发展的一个重要方向，因为用船载声纳系统对浅海测量容易搁浅，主动声纳探测潜艇等目标又容易被发现。但是目前机载激光探深还有没有大的突破，蓝禄激光目前至多能够探深至30-50米，在一些清澈水体的浅海地形测量还可以，但是对于200-300 以下的探测就无能为力。有没有可能采用新的激光光源或者激光探测体制突破两百米甚至三百米探测距离。如果能够突破，这个技术将会是颠覆性的，可能需要想一个完全新的思路。希望我们的年轻老师，特别是搞激光雷达硬件的老师能够静下心来，努力攻这个关。

二是为未来发展铺路。我前面已经谈过，遥感是信息的感知技术，任何事物和环境只要需要感知，我们可以都去考虑。我前面讲的问题是对现有需求和关键核心技术攻关。我也鼓励和支持我们年轻人多搞些沙龙和学术研讨。但是我们可能要更宽一些思路，不要在一个原有的方法上面打转转，打转转有些东西可能永远也转不出来。我希望更多的学术沙龙探索未来技术的发展，特别是我们武汉大学的年轻老师要有这种勇气和情怀，向那些未知的、现在还没有感觉到科学领域探索，勇于提出我们的想法，这样才能引领国际遥感发展。

下面我谈谈为未来发展铺路的问题。有些技术目前还感觉不到是瓶颈问题，甚至国际上也没有，但是发展这个技术可以造福人类。我们要有马斯克的那种敢闯敢想的精神。我认为如果世界上多有几个马斯克，这个世界会变得更多更快。最近有一个说法，现在社会的技术进步是靠少数科技精英引领推动的，这是在承认天才创造世界。当然我们每个人不可能像马斯克有特殊天才。但是，我们可以学习他那种思想，根据现有的一些基本原理，突破关键技术，为未来发展铺路。马斯克要进入航天领域，发现火箭是一大瓶颈，成本高，可靠性低。结果他发展了火箭回收技术。火箭贵是贵在火箭发动机，一次发射就报废了，他经过多年研究和试验，终于解决了火箭回收问题，现在SpaceX重复使用的火箭已经超过10多次了，大大降低了成本。以前做火箭的人谁也没想到，火箭扔出去了还能收回来重复使用。马斯克很多做法颠覆了我们的常规想法。现在他又在计划要把人移民到火星上去，我相信他能够实现移民火星的梦想，因为火星上有大气和水，虽然很稀少，但是我相信他有办法解决人类在火星上的生存问题。

马斯克第二个震撼人类的事就是要发射几万颗卫星。以前大家觉得他是在做梦，发四万多颗卫星，是一个天方夜谭的想法。但现在看来他这个想法能实现，目前SpaceX一个火箭可以重复使用十多次，一箭可以发60多个卫星，一个星期可以发一发火箭，目前已发射了1000多个卫星。他的很多想法就是我们常人不敢想的。当然他有钱，他也有号召力，不能与他相比。但我们作为年轻人也需要多想一些大事难事，提出一些根据现有知识和技术能够实现的“超现实”想法。例如，把手机发展成千里眼，这就是我们李德仁院士提出来的通导遥一体化。我们现在觉得手机照相功能颠覆了我们的生活，走到哪里照到哪里。那我们能不能用手机通过卫星想照哪里就照哪里呢？很多人觉得这不现实，需要的卫星太多。马斯克计划发射四万多颗卫星，我们怎么不敢去想呢？如果我们的手机能够像现在照相一样，可以随时获得任何一个地方的影像，那多有意思。例如，虽然我现在不在美国，但我想看看白宫前面的聚会，照两张像片，拍两段视频，多有趣的事，而且可能成为一个巨大的产业。这些是我们这个专业还能想的，甚至有机会实现的新技术，我们要拓宽视野，放飞梦想。

第三个是关于各种物质的透视感知。我们搞遥感的，现在大都局限在可见光的范围内，觉得眼睛能见到的就能得到成像。但现在很多技术都在颠覆我们的想法。夜光、微光、红外、微波成像技术已经普及应用了，使我们能在黑夜人眼看不到的时候也能够成像。最近，有一些新的成像技术发展很快，特别生物和医学成像技术突飞猛进，使人们能够更细致地观测到微观世界。在对地遥感相关领域也有不少新的技术涌现。我最近看到一个报道，人在墙的这边可以看到墙另一边的目标，用的是激光进行折射成像的原理。另外，有报道说以色列有一个技术能够通过卫星探测到水管哪里漏水，我觉得这个太神奇，这样的话，我们的卫星遥感将拓展很多应用。总而言之，我们的遥感技术还有很大的发展空间。

另一个需要特别关注的领域是交叉学科可能引起一些新的技术变革。有一些原理可能已经有了，通过学科交叉，思想讨论和碰撞可以把这些原理利用到其他方面。最近，刘经南院士一直倡导将导航信号来用于遥感。SAR的原理就是发射无线电信号以后接收反射信号，然后成像。而导航信号一直在发射，用卫星导航的反射信号作为遥感信息源GNSS-R现在成为遥感和导航一个新的研究方向，科技部“十四五”的科技规划将会设立一个GNNSS-R重点研发项目。同样，通讯卫星信号也时时在发射，马斯克已经发了1000多颗低轨通信卫星，我们国家的星网公司也计划发射几百可低轨通信卫星，这些通信信号是否可以拿来做遥感，也是我们值得探讨的问题。低轨通信卫星离地面更近，反射和散射信号可能更强，而且卫星数量多得多，如果我们能用这些通信卫星的反射和散射信号做遥感，将会开辟一个新的重要的研究方向。

发射几千上万颗卫星已经不是未来的梦，大概也就是十年之内可能实现的事。天上布满了成千上万颗通导遥一体化的卫星之后，我们就可以对全球任意目标进行实时感知。这也是我们迫切需要研究的一个问题。遥感已经从普查、详查、监测发展到实时监视。所以我希望我们一些年轻老师能够投入到遥感监视的研究方向，我认为这是一个大有发展前景的方向。

今天我来与大家交流，顺便谈了一些我对遥感学科发展的一些想法，是否对，请大家批评指正。希望年轻老师能够把目光看得远一些，我们的研究既要面向国家急需的核心关键技术，也要面向未来的发展。