泛在感知是智慧地球、智慧城市建設的基礎。本文將泛在感知分為主動感知和被動感知, 并分析了兩類感知信息的特點, 前者具有時空基準, 并具有規則性、精確性和可靠性, 后者通常不具備時間和空間基準支持, 且數據零散、雜亂、不精確; 論述了泛在感知時空基準的重要性, 進而討論了泛在感知與航天測繪的關系, 并梳理了泛在感知與航天測繪融合的關鍵技術。

智慧地球、智慧城市、智慧生活等都需要實時的、泛在的感知信息的支持。泛在感知有兩層意思，一是泛在的觀測信息，二是泛在的網絡信息[1-2]。而泛在網絡和泛在計算必須基于實實在在的感知信息。進一步，泛在網絡信息本身也是重要的信息源，泛在網絡也支撐泛在感知信息的統計、挖掘、計算和應用。泛在信息包括無所不在的感知網絡所衍生出的泛在信息獲取、信息互聯、信息識別、信息處理及信息應用等。泛在信息的前提是泛在感知。

泛在感知是信息化、數字化和智能化社會建設的基礎。沒有泛在感知信息支撐的信息化，只能是固化的基礎信息；沒有泛在感知信息支撐的地球，不可能稱之為智慧地球；沒有泛在感知支撐的城市，不可能稱之為智慧城市。

泛在感知也是大數據的重要信息源。大數據首先要有海量數據的支持，而且大數據所依據的數據往往不是規則數據，大數據依賴的正是這些泛在網絡數據和泛在感知數據。大數據所具備的4V特性，即數據量大(volume)、變化速度快(velocity)、數據樣式多(variety)和數據價值密度低(value)，其特性與泛在感知和泛在傳感網絡數據的基本特征一致[3-4]。顯然，泛在感知數據支撐大數據技術，即大數據將無所不在的感知數據進行存儲、分類、計算、分析，并進行規律挖掘和提煉，為決策提供數據支持。在大數據框架下，遙感大數據處理與分析得到業界關注[4-5]。其實，遙感數據本身也是泛在感知數據的重要組成部分。

在智能社會建設和泛在網絡信息框架下，泛在感知網在災害監測、太空探測、海洋探測及賽博空間探測等方面都發揮重要作用，于是誕生了泛在測繪(ubiquitous mapping)的概念。泛在測繪是指用戶可以在任何地方、任何時間進行測量與制圖，用以解決和理解空間問題[6]。泛在測繪的顯著特點是任何用戶、任何時間、任何地點都可以生成地圖、理解地圖和使用地圖。這類地圖與通常的二維地圖不同，泛在感知生成的地圖通常為實景三維地圖[7]。顯然，泛在測繪不僅包含各類測量傳感技術，還必須包含信息技術和感知信息的快速網絡傳輸技術。從泛在測繪的定義不難理解，泛在測繪包含了真實世界、真實圖景、實際用戶和信息技術。有學者討論了智能社會與泛在測繪的關系[8]，進而探討了環境感知與智能定位、導航和定時的關系[9]。其實，泛在感知比泛在測繪范圍更廣，前者包括虛擬空間的感知信息。從泛在感知到泛在測繪，都需要精確的空間位置和空間背景。航天測繪不僅可以提供高精度的空間位置，而且大區域測繪具有極強的背景幾何信息和物理信息，可以將單一、甚至零散的點狀泛在感知信息與航天測繪信息較好地融合在一起，充分發揮泛在感知的整體價值。本文側重描述泛在感知與時空基準、航天測繪的關系，進一步梳理出未來測繪感知與智能服務可能的發展方向。

泛在感知的核心是無處不在的感知和無時不在的感知。前者是感知的范圍，即空間域，決定了感知的空間分辨率和精度；后者是感知的時刻，即時間域，決定了感知的時間分辨率和精度。泛在感知可以是物理感知、化學感知、生物感知等[10]。泛在感知信息可以分為主動感知信息和被動感知信息，其分類標準與傳統遙感主、被動感知略有不同。在航空、航天攝影測量領域，光學攝影都屬于被動感知，微波或激光遙感屬于主動感知。

但是從信息被利用層面，定義主動感知信息為：通過布設規則有序的傳感器實施的各類感知信息；被動感知信息定義為：無意暴露在各類傳感器感知范圍內的各類活動信息，尤其是非主觀暴露的信息被泛化應用的感知信息。

1
主動感知信息

主動感知信息包括空、天、地不同觀測類的感知信息，其中，天基信息探測包括天繪系列衛星[11-14]、資源系列衛星[15]、高分系列衛星[16-18]，以及氣象監測衛星[19]、海洋監測衛星[20]、環境監測衛星[21]等；空基信息探測包括對地觀測和對海觀測，如航空攝影測量[22]、航空重力測量[23]，以及各類無人機監測等觀測的信息；地基信息探測和監測包括陸地、水面和水下目標等，如2000GPS大地控制網[24]、GNSS地殼性變監測網[25]、地震監測網[26-28]、水面水下觀測網以及各類路況、樓道、地鐵、機場等場景監測信息等[29-30]。

主動感知信息的另一類屬于貼身傳感器信息，如車載感知終端、智能手機、智能電子手表、動態血壓監測設備和各類智能穿戴設備等檢測信息。這些貼身感知傳感器信息有的提供視頻或音頻，有的還提供位置、時間、生命體征等，利用車載探地雷達可識別城市道路地下空間重要典型目標(如電纜、雨水井等)[31]，貼身感知信息本來屬于主動感知信息，但是，這些主動感知信息一旦融入公共互聯網，則在信息層面又變成了被動感知信息，或稱為主動被感知信息。

主動感知信息通常是科學研究、科學決策、環境監測、災害監測預警、搶險救災、環境治理、地理測繪等的重要信息來源。主動感知信息的特點是規則性強、精確性高、可靠性好，且具有相對可信的時間和空間信息，其信息本身的不確定度相對較小。

2
被動感知信息

被動感知信息包括路邊攝像頭獲取的各類視頻信息、圖像信息及各類移動感知網絡信息[32-33]，有線和無線通信網絡的音頻信息、文字信息、電話號碼信息，互聯網的電子郵件信息和各類平臺的視頻、音頻和文字信息等虛擬空間信息。被動感知信息還包括主動感知信息被泛化使用的信息，如貼身感知信息、個人車載感知信息(如特斯拉電動車就是泛在感知載體之一)和家庭監控信息等。一旦被接入互聯網，這些主動感知信息就可能被泛化利用，也可能被大數據挖掘，相對個人而言，這類主動感知信息就成為被動感知信息。

被動感知信息往往是大數據挖掘的基礎，是商業活動、產業轉型決策，甚至疫情分析、政府決策，以及戰場信息挖掘等的基礎。泛在被動感知信息的主要特點是感知信息規則性往往較差，尤其是泛在網絡信息的單一信息源可靠性更低，且大多數缺少時間標簽和空間位置信息。

其實，信息化社會的信息源主要來自泛在感知信息，包括上述主動感知和被動感知信息。

泛在感知的時空基準

泛在感知的絕大部分信息都需要時間信息和位置信息。大部分泛在感知信息都是單個點的信息、非規則信息，具有較大不確定性。如果沒有時間標簽和空間位置信息，各類感知信息之間不會產生任何聯系。特別需要強調的是，各類泛在感知信息的簡單疊加并不能獲得完整的結論或決策信息。欲將零散的、不規則的、缺乏精確度的泛在感知信息形成具有高價值的信息，必須對泛在感知信息進行時間關聯和空間關聯。泛在感知信息關聯的核心是統一的時間基準和統一的空間基準。

泛在感知的時間基準必須統一。事實上，由于大部分泛在感知信息本身并不附帶時間標簽，因此在不同時間感知的零散信息，本身很難顯示任何形式的規律。例如，A、B兩個路口攝像頭之間如果時間基準不一致，則所記錄的同一輛汽車的時差可能與該汽車實際行駛的時間不一致，甚至會出現時間負值，即通過路口B的時間減去通過路口A的時間可能是負值，進而造成信息錯亂。此外，同一衛星平臺中不同傳感器之間需要有統一的時間基準，如遙感平臺中，GNSS測量值、星敏感器測量值以及光學相機攝影影像之間若沒有統一的時間基準，3類感知數據無法有序集成使用。泛在感知信息具有各自的時間尺度，甚至沒有時間標簽，若這些信息沒有統一的時間尺度，泛在感知信息之間非但不能形成整體，還會出現信息之間的矛盾。

泛在感知的空間基準必須統一。無論是光學感知、微波感知、力學感知、震動感知或無線電感知等，都與特定的空間位置、特定的背景和特定環境實體相關。盡管泛在感知信息本身表征多樣、零散和空間無序，但是，只要空間基準相同，相對于同一空間基準，人們就能找出各類泛在感知信息的某種空間分布規律，挖掘出有用的信息。若忽視空間要素，感知信息的表征意義就會混亂；若空間基準不統一，不同的傳感器或不同時間感知的同一實體可能出現矛盾。圖 1展示的是從不同角度拍攝的某大廈的影像。由圖 1可以看出，從不同角度拍攝的該大廈形狀不同，甚至差別較大，但是，將這兩類影像套合到具有空間位置信息的影像后，位置坐標基本相同，則可以判斷這兩個圖像所描述的特征建筑是同一建筑。

又例如，智能手機感知的不同地點但形狀相似的物體，如果沒有空間信息的支持，則可能被誤解為是同一物體，造成信息誤判；同樣，不同視角對同一物體的感知，如果沒有空間位置的支持，也可能被誤判為不同的物體，如圖 1中紅圈中的建筑物。

因此，相同的時間尺度和相同的空間基準是泛在感知信息集成、融合、規律挖掘的基礎。在我國北斗衛星定位導航授時服務系統支持下[34-35]，只要各類泛在感知傳感器攜載北斗衛星導航終端，各類感知信息就具有精確的時間和空間屬性，而且這些信息的空間基準與中國CGCS2000基準一致。如果這些泛在信息在傳輸過程中附帶時間標簽和空間位置，則所有泛在感知信息即具備統一的時空基準。

航天測繪不僅是泛在感知的重要手段，也是泛在感知的空間基準框架和空間背景支撐框架，可以為泛在感知提供重要空間背景和空間位置。

首先，航天測繪是泛在感知的核心內容。航天測繪的目的是通過衛星測制全球地表信息、地形信息、海面地形、海底地形、全球重力場、磁力場等重要信息。毫無疑問，從泛在感知整體性、連續性方面看，航天測繪無疑是感知信息最全面、整體性最好的感知手段。

其次，航天測繪信息是泛在感知信息的重要背景信息。大多數泛在感知都是個體的感知、點狀信息感知，單一的泛在感知信息很難體現信息的價值。而航天測繪通常是針對大區域面狀信息，具有極強的背景幾何信息，甚至物理屬性信息。只有將“點狀”感知信息與具有背景的“面狀”感知信息進行匹配，才能發揮零散“點狀”感知信息的作用，進而展示泛在感知的整體價值。例如，普通智能手機拍攝的單景影像發送到網絡上，本身可能沒有特別的價值，但是，當手機影像嵌入到具有地理面狀背景信息的航天感知影像中，則可以判斷單個感知信息本身的屬性和相應背景信息之間的關系，并可能揭示出某種特殊的現象；如果眾多的單個感知信息展示在航天全球“面狀”感知影像中，并與各單點影像背景信息進行關聯，就能挖掘出重要的規律和趨勢。從這個意義上說，航天測繪不僅是泛在感知的基礎，也是“大數據”挖掘的基礎。

最后，航天測繪是泛在感知的空間基準框架。航天測繪產品的顯著特點是位置信息精確，所有點目標都具有高精度地理經緯度和高程信息。例如高分十四號航天測繪影像的平面精度達到1.8 m(RMS)，高程精度達到0.8 m(RMS)[36]。如果將各類單點泛在感知信息匹配到如此高精度的全球影像上，則任何單點感知信息都可獲得米級精度的位置信息。圖 2為某立交橋通過手機、無人機和衛星拍攝的影像。

文章來源：https://mp.weixin.qq.com/s/lNm_-eScOmYDkPW4x_WatA