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，他轉(zhuǎn)而使用衛(wèi)星數(shù)據(jù)來評估它們的棲息地。

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)公開可用的美國政府衛(wèi)星圖像的元數(shù)據(jù)，以確定在與中國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)語通常指通過測量在各種波長反射或發(fā)射的能量從空間或機(jī)載平臺收集有關(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。美國國家航空航天局生物多樣性研究項(xiàng)目合同高級支持科學(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?！?/p>

由美國國家航空航天局和美國地質(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）儀器測量反射的太陽輻射和發(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)。

用戶可以在美國國家航空航天局的Earthdata Search，美國地質(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“場景”或“瓦片”部分 - 從該區(qū)域反射的不同波長的能量快照。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申請免費(fèi)獲取科羅拉多州威斯敏斯特DigitalGlobe運(yùn)營的亞米級分辨率衛(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)測應(yīng)用程序的副項(xiàng)目經(jīng)理Cindy Schmidt說。美國宇航局埃姆斯研究中心在加利福尼亞州莫菲特球場。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?！?/p>

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)場工作或他們的知識識別像素，對軟件進(jìn)行培訓(xùn)以對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)對剩余像素進(jìn)行分類。 Murray說，截至2018年3月，來自100多個(gè)國家的約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國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)。 “我們允許人們用注射器進(jìn)來，吸取他們想要的小樣本?！庇脩艨梢蕴峁┑乩碜鴺?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)作為逗號分隔值（CSV）文件。

同樣，田納西州的美國橡樹嶺國家實(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在本地計(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)聲稱對其知識產(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，您的知識產(chǎn)權(quán)就是您的知識產(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。

開源選項(xiàng)

無論他們選擇哪種平臺，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?？怂箍档厍蚩臻g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”。