李盛阳研究员：空间对地观测卫星视频智能处理

李盛阳，中国科学院空间应用工程与技术中心研究员、博导，中国科学院大学航空宇航学院岗位教授，主要从事空间应用大数据智能分析、航天地面数据系统技术等研究工作。主持完成国家科技重大专项、国家标准、国家自然科学基金、装备预研、中科院重点部署等数十个国家、省部级科研项目和课题，获省部级科技奖一等奖1项、二等奖2项，获得国家发明专利26项，牵头和参与完成国家级标准9项，发表高水平学术论文130余篇，指导研究生多次获得国内外人工智能方面有重要影响力的竞赛冠军。

作者简介

在探索地球表面特征和动态变化的征途上，空间对地观测技术扮演着至关重要的角色。视频卫星作为这一领域的新技术，以其连续、动态的观测能力，为空间对地观测提供了前所未有的视角和数据，使得人们拥有了捕捉地表动态过程的独特能力。这些技术不仅极大地丰富了人们对地球系统的认识，也为环境保护、资源管理、灾害监测等应用领域提供了强有力的数据支持。

▲ 吉林一号卫星视频交通流量统计分析

利用吉林一号视频卫星实时传回的视频数据，自动对视频中的运动车辆进行检测、跟踪与定位，根据检测结果生成交通热力图、交通流量统计图以及运动车辆态势分析视频，从而实现对路况信息、车流量信息的智能化分析，减少人力成本，实现智能交通系统

然而，如何有效地处理和分析这些日益增长的对地观测视频数据，提取有价值的信息，成为一个亟待解决的问题。正是在这样的背景下，空间对地观测视频智能处理技术应运而生。它融合了图像处理、人工智能、模式识别等多个领域的先进理念，致力于自动化地从复杂的视频数据中识别和解析出有用的模式和结构。

基于人工智能的卫星视频处理作为遥感图像解译领域重要的研究阵地之一，高效地从海量视频中更加精准地提取动态信息，逐步建立起实时的空间认知和决策能力，需要在分类、检测、识别、目标跟踪、目标分割等方面有重要创新性发展，聚焦视频智能处理技术的自主创新，突破重要应用场景的核心算法瓶颈，构建智能化、高精度、覆盖全面的技术体系，为生态环境监测、自然资源管理及智慧城市建设等众多方面提供重要技术支持。

李盛阳研究员撰写的《空间对地观测卫星视频智能处理》正逢其时，内容涵盖数据集、面向各类任务的理论方法等，全面地阐述了作者在空间对地观测视频智能处理方面的研究进展与最新成果。书中提供了较为丰富的理论方法与实验分析，充分展示了这一领域的技术潜力和发展方向。相信该书的出版将进一步推动空间对地观测视频智能处理技术的发展与应用，为遥感、测绘与地理信息行业的发展提供重要支持。同时，这也将助力国家在资源环境监测、自然灾害预警及生态文明建设中的科技能力提升，服务于经济社会的高质量发展。

李德仁

国家最高科学技术奖获得者

中国科学院院士

中国工程院院士

2024年12月

《空间对地观测卫星视频智能处理》（李盛阳著.北京 : 科学出版社, 2024. 12）旨在系统性地介绍空间对地观测卫星视频智能处理的理论和实践。从对地观测卫星的技术概况到视频数据集的构建，从场景分类到目标检测、跟踪和分割，再到视频超分辨率重建，本书将深入探讨这些领域的核心技术和方法。

本书基于作者团队的研究成果，结合实际案例，为读者提供深入的技术解析和丰富的实验验证，主要内容共9章。

第1章，绪论，介绍空间对地观测视频智能处理的背景，使读者对该任务有一个全面、基本的了解。

第2章，空间对地观测视频技术及应用，介绍视频卫星概况和几个典型视频卫星的详细信息，以及典型应用。

第3章，卫星视频数据集，介绍卫星视频目标检测、目标跟踪、目标分割、多标签场景分类和超分辨率重建任务下的数据集情况，以及各自任务的评价指标。

第4章，视频场景分类，介绍该任务的背景、方法概述和应用场景；介绍作者团队提出的基于时空协同编码的卫星视频多标签场景分类方法，包括方法原理与实验结果分析。

第5章，视频目标检测，介绍该任务的背景、方法概述和应用场景；介绍作者团队提出的基于小样本学习的两阶段网络卫星视频飞机目标检测方法、基于显著特征融合和噪声边界挖掘的卫星视频运动舰船弱监督检测方法、基于半监督学习的卫星视频细粒度目标检测方法，以及3个方法的方法原理和实验结果分析。

第6章，视频目标跟踪，介绍该任务的背景、方法概述和应用场景；介绍作者团队提出的基于运动估计的改进相关滤波卫星视频单目标跟踪、基于旋转自适应相关滤波卫星视频目标跟踪、基于掩膜传播和运动估计的卫星视频多目标跟踪，以及3个方法的方法原理和实验结果分析。

第7章，视频目标分割，介绍该任务的背景、方法概述和应用场景；介绍作者团队提出的基于时空特征信息筛选的卫星视频单运动目标分割方法、基于时空信息约束的全场景卫星视频多目标分割方法，以及2个方法的方法原理和实验结果分析。

第8章，视频超分辨率，介绍该任务的背景、方法概述和应用场景；介绍作者团队提出的基于轻量级循环集成网络的视频超分辨率方法，以及该方法的方法原理和实验结果分析。

第9章，总结与展望，回顾和总结本书的研究成果，并对空间对地观测卫星视频智能处理的未来发展趋势和方向进行了展望。

除本书所介绍的内容外，空间对地观测卫星视频智能处理领域还包括变化检测、异常检测、云去除、土地覆盖分类等任务。随着深度学习等人工智能技术的不断进步，这些技术将变得更加成熟和精准，应用领域也将扩展到城市规划、环境监测、精准农业、海洋监测等更多行业，为应用决策提供支持。云计算和人工智能的结合将使实时数据处理和分析成为可能，提高对突发事件的响应速度。智能算法的优化将有望进一步解决小样本学习问题，提升空间对地观测视频的自主处理能力。尽管面临大规模样本库构建、专用深度学习框架模型开发和算力基础设施完善的挑战，但这些挑战也为未来空间对地观测卫星视频智能处理的研究和应用提供了方向。

撰写本书的目的是汇集和分享我们在空间对地观测卫星视频智能处理领域的见解和实践经验。在本书的撰写过程中，我们力求内容的科学性、系统性和前瞻性。希望本书能够成为连接学术探索与实际应用的桥梁，推动该领域的技术进步和创新发展。我们相信，通过大家的共同努力，可以推动空间对地观测卫星视频智能处理技术向更深层次、更广领域发展。

本文摘编自《空间对地观测卫星视频智能处理》（李盛阳著.北京 : 科学出版社, 2024. 12）一书“前言”“序”“第1章 绪论”，有删减修改，标题为编者所加。

ISBN 978-7-03-079810-7

责任编辑：王 哲

本书全面总结了作者在空间对地观测卫星视频智能处理领域的研究成果。书中系统阐述了空间对地观测视频卫星的系列化发展，深入探讨了多任务场景下的视频数据集构建，详尽介绍了在卫星视频场景分类、目标检测、目标跟踪、目标分割和超分辨率的不同应用场景下视频智能处理的关键技术与方法。从理论到实践，本书不仅涵盖了智能处理技术的模型与算法以及典型应用场景，还包含了实现流程、实验设计与结果分析，全面展现了空间对地观测卫星视频智能处理技术的前沿进展和应用实践。

本书内容丰富、结构合理，语言深入浅出，既可供高等院校空间对地观测和遥感专业的师生参考，也适合相关领域的科研工作者和工程技术人员作为技术研究与工程应用的参考书籍。

（本文编辑：刘四旦）

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