當(dāng)生態(tài)學(xué)家尼古拉斯穆雷開始挖掘他的博士項(xiàng)目的遙感數(shù)據(jù)時(shí)，他不知道他的任務(wù)會(huì)是多么艱難。穆雷想知道為什么通過亞洲遷徙的水鳥數(shù)量下降。由于鳥類停在難以進(jìn)入的地方，如朝鮮和中國(guó)，他轉(zhuǎn)而使用衛(wèi)星數(shù)據(jù)來評(píng)估它們的棲息地。

當(dāng)Murray在2010年開始這個(gè)項(xiàng)目時(shí)，他猜測(cè)這需要幾個(gè)月的時(shí)間，但最終需要花費(fèi)大約一年的時(shí)間。 Murray首先必須下載大約5,500個(gè)公開可用的美國(guó)政府衛(wèi)星圖像的元數(shù)據(jù)，以確定在與中國(guó)和朝鮮半島接壤的黃海沿岸低潮期間采取的潮汐濕地。然后，他編寫了自定義軟件代碼，將土地覆蓋分類為最終的80幅圖像。一種區(qū)分水與陸地的算法已經(jīng)存在，但他需要對(duì)每幅圖像進(jìn)行手動(dòng)調(diào)整。默里發(fā)現(xiàn)，超過四分之一的濕地面積在20世紀(jì)80年代和2000年代之間消失。但分析并不容易，“在整個(gè)過程中，我想，'這太難了，難以置信'，”現(xiàn)在澳大利亞肯辛頓新南威爾士大學(xué)的穆雷回憶道。

今天，Murray的任務(wù)會(huì)簡(jiǎn)單得多。已經(jīng)開發(fā)了許多工具來訪問和分析遙感數(shù)據(jù)，使生態(tài)學(xué)家能夠更輕松地解決大規(guī)模的保護(hù)問題。政府機(jī)構(gòu)，開源開發(fā)商和商業(yè)公司正在提供從點(diǎn)到點(diǎn)接口到命令行驅(qū)動(dòng)軟件的所有內(nèi)容。 “我認(rèn)為我們正處于最佳時(shí)機(jī)，”Murray在分析衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行生態(tài)學(xué)研究時(shí)說道。 “它變得非常容易。”

“遙感”包含了一套觀察某些東西而不接觸它的技術(shù)。該術(shù)語(yǔ)通常指通過測(cè)量在各種波長(zhǎng)反射或發(fā)射的能量從空間或機(jī)載平臺(tái)收集有關(guān)地球的數(shù)據(jù)。例如，研究人員可以利用這些數(shù)據(jù)推斷毀林程度。美國(guó)國(guó)家航空航天局生物多樣性研究項(xiàng)目合同高級(jí)支持科學(xué)家艾莉森萊德納說：“我們看到衛(wèi)星數(shù)據(jù)使用的真正激增。”

由美國(guó)國(guó)家航空航天局和美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局（USGS）收集的Landsat數(shù)據(jù)可追溯到20世紀(jì)70年代，可以在幾十年內(nèi)研究行星變化。美國(guó)宇航局在1999年和2002年發(fā)射的中分辨率成像光譜儀（MODIS）儀器測(cè)量反射的太陽(yáng)輻射和發(fā)射的輻射，數(shù)據(jù)自動(dòng)轉(zhuǎn)換為植物綠色等生態(tài)學(xué)家友好參數(shù)。自2014年以來，監(jiān)測(cè)陸地，海洋和大氣的歐洲哨兵衛(wèi)星一直在提供數(shù)據(jù)。

用戶可以在美國(guó)國(guó)家航空航天局的Earthdata Search，美國(guó)地質(zhì)勘探局的EarthExplorer和歐洲空間局的哥白尼開放接入中心等在線門戶瀏覽免費(fèi)的政府?dāng)?shù)據(jù)集。地球數(shù)據(jù)通常被劃分為“場(chǎng)景”或“瓦片”部分 - 從該區(qū)域反射的不同波長(zhǎng)的能量快照。但為了獲得更高的空間和時(shí)間分辨率，研究人員可能需要考慮商業(yè)選擇。

例如，加利福尼亞州舊金山的Planet運(yùn)營(yíng)的Dove衛(wèi)星以3.7米的分辨率收集全球數(shù)據(jù) - 足夠清晰，足以區(qū)分單個(gè)大型樹木 - 大約每天一次。相比之下，哨兵-2衛(wèi)星是具有自由和開放數(shù)據(jù)的最高分辨率政府衛(wèi)星，具有10米像素，并且每5天對(duì)每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行采樣。通過該公司的教育和研究計(jì)劃，大學(xué)研究人員每月可申請(qǐng)免費(fèi)獲得10,000平方公里Planet的衛(wèi)星數(shù)據(jù)。同樣，學(xué)術(shù)環(huán)境研究人員可以通過非盈利組織DigitalGlobe Foundation申請(qǐng)免費(fèi)獲取科羅拉多州威斯敏斯特DigitalGlobe運(yùn)營(yíng)的亞米級(jí)分辨率衛(wèi)星的數(shù)據(jù)。

用戶友好的訪問

然而，數(shù)據(jù)集可能很笨重。密歇根州立大學(xué)東蘭辛分校的生態(tài)地理學(xué)家Kyla Dahlin指出，一個(gè)Landsat場(chǎng)景所收集的30年數(shù)據(jù)可能超過1.5TB，“這個(gè)地區(qū)比密歇根州小”。用于遙感數(shù)據(jù)的可視化軟件可能無法與某些文件格式兼容，盡管這些文件可以轉(zhuǎn)換為更易于使用的格式，但這一步驟增加了另一個(gè)障礙，生態(tài)預(yù)測(cè)應(yīng)用程序的副項(xiàng)目經(jīng)理Cindy Schmidt說。美國(guó)宇航局埃姆斯研究中心在加利福尼亞州莫菲特球場(chǎng)。她說，沒有經(jīng)驗(yàn)的用戶“有時(shí)只是想扔掉毛巾”。 “他們沒有時(shí)間處理那種東西。”

然而，免費(fèi)和商業(yè)資源是可用的。 2017年，Murray的團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一款名為Remap的免費(fèi)在線工具，該工具使用戶能夠從遙感數(shù)據(jù)中生成地圖。用戶通過上傳地理參考數(shù)據(jù)或根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)工作或他們的知識(shí)識(shí)別像素，對(duì)軟件進(jìn)行培訓(xùn)以對(duì)森林或濕地等土地覆蓋類型進(jìn)行分類。然后，Remap使用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)剩余像素進(jìn)行分類。 Murray說，截至2018年3月，來自100多個(gè)國(guó)家的約4,300人使用了Remap。另一個(gè)名為“全球森林觀察”的在線工具創(chuàng)建了森林砍伐模式的地圖。

達(dá)林建議使用在線工具AppEEARS（提取和探索分析就緒樣品的應(yīng)用程序），它允許用戶獲取特定于其研究地點(diǎn)的數(shù)據(jù)，而不是整個(gè)瓷磚或場(chǎng)景。 “想象一下，檔案就是這個(gè)數(shù)據(jù)大湖，”南達(dá)科他州蘇福爾斯的美國(guó)國(guó)家航空航天局陸地過程分布式活動(dòng)檔案中心（DAAC）的項(xiàng)目科學(xué)家Tom Maiersperger解釋說，他領(lǐng)導(dǎo)了該工具的開發(fā)。 “我們?cè)试S人們用注射器進(jìn)來，吸取他們想要的小樣本。”用戶可以提供地理坐標(biāo)，時(shí)間跨度和感興趣的變量 - 例如樹木覆蓋物 - 并且軟件將數(shù)據(jù)作為逗號(hào)分隔值（CSV）文件。

同樣，田納西州的美國(guó)橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室DAAC也提供了一些工具，例如以電子表格和圖表形式為研究地點(diǎn)提供時(shí)間序列的綠色，或者處理后的數(shù)據(jù)，如推斷的森林干擾。然后生態(tài)學(xué)家可以分析植被和其他變量如動(dòng)物種群之間的聯(lián)系。例如，一個(gè)研究小組研究了印度海岸外的安達(dá)曼群島，發(fā)現(xiàn)在大象和發(fā)現(xiàn)鹿的地區(qū)植被退化較快。

對(duì)于想要編寫自己的分析軟件的生態(tài)學(xué)家來說，避免下載衛(wèi)星數(shù)據(jù)的麻煩，Google Earth Engine是一種流行的選擇。 Google已經(jīng)將衛(wèi)星數(shù)據(jù)集下載到了它的服務(wù)器上，研究人員可以通過Google的JavaScript和Python編程界面免費(fèi)在云中訪問它們。這項(xiàng)服務(wù)使研究人員能夠比他們?cè)诒镜赜?jì)算機(jī)上進(jìn)行大規(guī)模分析的速度快得多。

例如，Murray利用該處理能力隨著時(shí)間的推移映射全球潮間帶。由于它使用了超過700,000幅衛(wèi)星圖像，因此分析將花費(fèi)數(shù)年時(shí)間在一臺(tái)計(jì)算機(jī)上 - 但在Google Earth Engine上花費(fèi)不到一周的時(shí)間。 Murray說，這個(gè)工具“改變了我可以問的各種遙感問題”。

谷歌表示，用戶不必?fù)?dān)心它會(huì)聲稱對(duì)其知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）擁有所有權(quán)，例如代碼和科學(xué)結(jié)果。 “我們的服務(wù)條款清楚地表明，您的知識(shí)產(chǎn)權(quán)就是您的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，我們不會(huì)聲稱，”位于瑞士蘇黎世的谷歌工程師Noel Gorelick說，他共同開發(fā)了Google Earth Engine。盡管如此，德國(guó)維爾茨堡大學(xué)的遙感研究人員Martin Wegmann更喜歡下載衛(wèi)星數(shù)據(jù)并在本地運(yùn)行他的代碼。他說，由于他的分析規(guī)模較小或分辨率較差，因此性能不成問題。

其他云計(jì)算選項(xiàng)包括由英國(guó)哈威爾科學(xué)和技術(shù)設(shè)施委員會(huì)運(yùn)行的環(huán)境數(shù)據(jù)分析中心;哥白尼數(shù)據(jù)和信息訪問服務(wù)由歐盟委員會(huì)資助，預(yù)定于6月份上線;和DigitalGlobe的GBDX平臺(tái)。

開源選項(xiàng)

無論他們選擇哪種平臺(tái)，研究人員通常都會(huì)編寫自定義代碼來驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)分析，通常采用編程語(yǔ)言R. Wegmann和他的同事正在開發(fā)名為getSpatialData的R軟件包，該軟件包允許用戶在不使用瀏覽器界面的情況下下載衛(wèi)星數(shù)據(jù)。他的團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了RStoolbox軟件包，其中包括用于計(jì)算植被度量的不同算法，以便用戶不必單獨(dú)計(jì)算特定公式。

研究人員還可以使用商業(yè)桌面分析和可視化軟件包，例如佛羅里達(dá)州墨爾本哈里斯的ENVI;來自阿拉巴馬州麥迪遜的海克斯康地球空間公司的ERDAS IMAGINE;來自加利福尼亞雷德蘭茲的Esri的ArcGIS，以及免費(fèi)的開源替代品，如QGIS。

由于使用這些工具可能涉及陡峭的學(xué)習(xí)曲線，奧地利維也納理工學(xué)院地理信息科學(xué)家Anita Graser和QGIS項(xiàng)目指導(dǎo)委員會(huì)成員，建議初學(xué)者參加在線課程。美國(guó)宇航局的應(yīng)用遙感培訓(xùn)計(jì)劃提供網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)，該機(jī)構(gòu)在生態(tài)和保護(hù)會(huì)議上舉辦講習(xí)班。

這種可能性很誘人，但研究人員必須記住要保持接地。 “如果你想看看蝴蝶多長(zhǎng)時(shí)間一次參觀花蜜植物，你就不會(huì)在衛(wèi)星上選擇它，”萊德納說。但對(duì)于較大規(guī)模的問題，“這是一個(gè)令人難以置信的強(qiáng)大工具”。