自研分析工具深挖“地球大数据”

背景与挑战

1. 2015年，联合国推出的《改变我们的世界——2030年可持续发展议程》犹如一幅宏伟蓝图，然而，面对涵盖17个领域、169个具体问题的可持续发展目标（SDGs），由于数据指标和方法论的短板，监测实施进程可谓举步维艰。

2. 地球大数据以其宏观、动态、多尺度监测特性，被视为实现SDGs的关键工具。但科学家如何驾驭那些海量、多元、时序丰富且高度集成的大数据进行深度挖掘与分析，进而评估SDGs的进展呢？这一难题在2021年可持续发展大数据国际论坛上得到了解答。

技术创新：数据与工具并重

1. 在消除贫困这一SDGs的核心目标中，传统的入户调查成本高昂且受环境稳定性影响大，遥感技术的运用成为新的破局之道。通过卫星捕捉的夜间光照图像数据结合人口统计数据库，可实时感知全球贫困状况，尽管这种方法在区分低光照水平和零光照以及高密度人口区域的贫困评估上存在局限性。

2. 斯坦福大学的研究者在2016年《科学》杂志发表的研究中独辟蹊径，将高精度卫星图像与深度学习、迁移学习等先进技术相结合，成功预测了非洲五国的贫困程度。这项研究揭示出，精准的数据与高效的挖掘分析工具对于实现SDGs指标评估的重要性不言而喻。

3. 软件所副研究员刘杰指出，对SDGs指标量化评估涉及地球大数据分析处理的全链条，包括遥感影像访问与语义解析、各类数据产品解析预处理、多源数据融合计算与可视化等，需要借助大数据与人工智能前沿技术应对系列技术挑战。目前市场上的通用软件如Matlab、Python等，在满足领域科学家需求方面存在显著的应用开发鸿沟。

自主研发：地球大数据挖掘分析系统EarthDataMiner登场

1. 2021年9月6日，为服务联合国2030年可持续发展议程而生的首个国际科研机构——可持续发展大数据国际研究中心正式成立，并随之推出了“可持续发展大数据平台系统”，其中便包含了自主研发的地球大数据挖掘分析云服务系统——EarthDataMiner。该系统支持科学家在线开展遥感影像及其他科学数据的智能分析处理，一站式解决SDGs全流程在线计算问题，极大降低了科学家们利用云端大数据和AI算法进行大规模数据分析的难度。

2. EarthDataMiner允许科学家直接访问海量数据，提供算法API接口，支持在线编写代码开发SDG评估算法，并能将成果发布为Web App工具，让全球用户轻松使用。基于EarthDataMiner，科学家们可以按照上传数据、编写处理代码、检索遥感影像、信息提取、部署指标计算模型、生成Web App工具的通用流程，便捷地完成SDGs指标在线计算任务。

3. 刘杰强调，EarthDataMiner的核心优势在于其分布式遥感影像计算函数库，计划研发百项针对SDGs在线计算的高效函数及配套文档案例，覆盖遥感影像计算与机器学习算法领域，使科学家仅需调用简单的函数就能执行复杂的分布式任务，背后则是算法库的不断优化和完善。

4. 目前，在中科院战略性先导科技专项“地球大数据科学工程”的指导下，EarthDataMiner团队已携手相关科学家合作开发出四个SDGs指标在线评估工具，包括地表水随时间变化评估、城镇化进程评估、森林覆盖率评估和土地退化零增长评估工具，以交互式在线分析的形式，助力全球可持续发展目标的达成。

来源：《中国科学报》