"挑战与变革：下一代遥感数据基础设施的大数据应对"

革命性的遥感数据技术不仅提高了地球观测能力，还带来了惊人的数据量挑战。清华大学计算机系副研究员黄震春博士在2015年11月26日的RONG v2.0---图形图像处理与大数据技术论坛上所做的题为《下一代遥感数据基础设施：大数据的挑战与应对》的演讲中指出，天上的卫星分辨率已经达到亚米级，地面上不到一米的物体在卫星影像中可以被分辨出来。这种高分辨率带来的数据量已经达到了惊人的程度，使得对地球的观测能力大大提高。然而，这也带来了大数据的挑战，比如气象卫星到十米级的GEOEYE卫星一次观测地球表面就需要50PB的数据存储量。 这样庞大的数据量主要源于两个因素。首先，分辨率的提高导致数据量的急剧增加。十多年前，高分辨率数据的存储量还比较可控，比如美国的Landsat—5和7每年的数据量只有24TB。而现在，国产型的资源三号卫星每天就能产生13TB的数据量，这甚至还不及GEOEYE卫星的数据量。其次，卫星数量的增加也是数据量激增的原因之一。 面对这一挑战，黄震春博士在演讲中提出了一些应对策略。首先是采用压缩算法和数据降维技术来减小数据量，提高数据传输和存储的效率。其次是利用分布式存储和计算技术来处理大规模遥感数据，以应对存储和计算的压力。还有就是利用云计算和并行计算技术来提高数据处理的效率，实现对大规模遥感数据的快速处理和分析。 此外，黄震春博士还呼吁加强遥感数据的共享与开放，建立开放的数据共享平台，促进遥感数据的广泛应用和价值挖掘。对于未来的遥感数据基础设施，黄震春博士提出了基于大数据的智能遥感监测和预警系统的构想，希望通过大数据技术来实现对地球环境变化的实时监测和预警，为人类社会的可持续发展提供有力支持。 总的来说，遥感数据技术的革命性进步给地球观测带来了前所未有的能力，但也带来了前所未有的数据挑战。面对这一挑战，我们需要不断创新和提高技术，加强数据共享与开放，以应对大规模遥感数据的管理、处理和应用，实现对地球环境变化的全面监测和预警，为人类社会的可持续发展做出更大的贡献。