遥感就是遥远的感知，听起来是专业词汇。但我们对感知却不陌生，每个人与生俱来都有感知的能力，我们的耳朵可以听，眼睛可以看，鼻子可以闻。

但是人类并也不满足于这样的一些感知能力，我们希望到更高的地方去看，像鸟一样从天空的视角俯瞰大地，所以我们对自身能力的想象。

遥感也是这样，它既包括人眼看到的可见光，也包括人眼看不到的更多的电磁波信息。空间技术赋予了我们更多更强的感知能力，能在更高、更远的地方探测地表信息。

利用遥感技术为生产生活服务，比如气象预报、减灾防灾、区域规划、对国土资源的探测和管理以及智慧城市等。

今天，越来越成熟的空间技术，加上3S技术，即遥感（RS）和地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS），为AI智能的应用准备了海量的空间数据，加上5G移动通信和万物互联时代的来临，这些数据将为我们带来对未来AI时代的憧憬。

地球上空每天飞行着上千个卫星，各种模式的卫星载荷遥感监测，每时每刻都产生着新的各类数据及其图像构成了 "空间大数据"。我们的卫星观测、通常说的空间遥感，已经达到很高的分辨率。合成孔径雷达图像空间分辨率可达到分米量级。

通过雷达对地球上的大气、地表、海洋、空间等进行目标识别，这个过程就是信息感知。在这之中，我们获得了什么信息，这些信息又能形成什么知识产品？这是在空间观测和空间遥感得到重要应用的主要问题。

而AI智能的发展，为信息感知提供了新的途径。今天主要看看如何用AI智能的方法来处理空间遥感大数据，从而对目标精细特征进行感知，并形成知识产品。

遥感就是遥远的感知。从地球遥感来说，可分为早期的光学遥感（即飞机上的航空摄影）、卫星平台上的空间遥感、红外遥感、微波遥感。

从主被动来说，可分为被动遥感和主动遥感。

被动遥感在气象预报、海洋预报方面发挥着很大作用；主动遥感可以达到分米量级的分辨率，通过发射并接收电磁波，感知、反演、重建目标的物理特征。

要想仔细观测某个地方，需具备比较大的雷达孔径，进而获得较高的分辨率。大孔径有赖于合成技术，七十年代第一个合成孔径雷达运用于海洋卫星，开启了在民用上的应用，九十年代，合成孔径雷达技术蓬勃发展，我们称其为多源多模式合成孔径雷达。

至今，它已发展成为一个多源多模式高分辨率全极化合成孔径雷达。多源，即数据有各种目的、各种频率；多模式，即数据采集、测量有不同方式；高分辨率，指雷达可以达到分米量级；全极化，即测量后可以得到电场、磁场不同方向上的反应。

通过全天时、全天候、高分辨率、多维度获取数据成像，我们对天、空、地、海上的目标进行识别，得到信息感知和特征的反演、重构。

需强调的是，这里讨论的是微波、毫米波等电磁波，而不是光学的照片——它是个非视觉的过程，不是通过人眼去"看"能明了的，必须经过科学研究和分析来获取。

如何识别雷达转化的数据图像？一个研究方式是做模型，例如，通过各种物理参数对复杂的地表进行计算和成像，这也叫做正向的模拟。

可是即便所成的像和光学照片有一定相似性，除非是依靠有经验的人，普通百姓依然无法靠肉眼识别信息。

而AI智能技术提供了信息感知的新途径。以人脸识别为例，机器可以从众多人脸中快速识别所需的人脸，在雷达图像中，我们同样希望可以通过大数据感知所需识别的内容。

目前，人工智能已助力于雷达图像识别中，在智慧城市、灾害监测评估、侦察定位跟踪等方面都有广泛的应用。

AI智能实际上是模拟人脑、人眼视网膜，通过对局部或整体的数据分析，建立感知机制。通过深度学习、大量的数据输入，AI智能产生特征性的矢量分布，进而获取了感知信息的能力。

实际上，我们从电磁物理学，加上人工智能AI形成了微波视觉，其中包括了电磁波的仿真反演的研究，包括类脑智能以及物理世界相互作用方面的结合，从而产生交叉科学的电磁方面的人工智能技术，这是我们所提出的人工智能技术特别是在空间电磁学、空间遥感科学，或者目标的自动识别技术方面的进展。

总体来说，卫星技术和其它相关技术提供了大量的数据，但大量的数据和信息的感知不能划等号，特别是多维度、精细的信息感知。

我们可以再发展人工智能新的模型、新的算法，并在契合空间遥感的物理学需求的情况下，产生一个交叉的新科学。

长期以来，理论、实验和计算构成了科学的三大支柱，现在增加了一个新的支柱，就是智能的支柱。

理论，是科学的基本理论；

实验，是科学理论的一个实现和佐证；

计算，是由于计算机的发展；

智能，是由于科学技术的发展。

这些科技的应用将带动许多相关学科和相关产业的发展，比如我们正在进行的用来目标识别的人工智能芯片，一方面带动了许多原先没有的产业的新发展，同样，也会促进许多基础研究。基础研究将进入一个新的领域。

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