目錄
前言
第一章 緒論 1
1.1 地球大數據專項概況 2
1.1.1 總體思路框架 2
1.1.2 任務設置 3
1.1.3 建設目標 4
1.2 地球大數據專項研究成果 4
1.2.1 地球大數據平臺系統(tǒng) 5
1.2.2 可持續(xù)發(fā)展目標大數據評估方法與應用 7
1.2.3 CASEarth科學發(fā)現新范式 12
1.2.4 SDGSAT-1衛(wèi)星研制和全球應用 15
參考文獻 16
第二章 地球大數據建設與服務總體框架 19
2.1 地球大數據共享政策與標準 20
2.1.1 地球大數據數據共享目標 20
2.1.2 地球大數據共享政策 21
2.2 地球大數據組織與分類 25
2.2.1 數據分類管理需求及現狀 25
2.2.2 地球大數據分類體系設計 32
2.3 地球大數據全生命周期治理 43
2.3.1 數據生命周期管理 43
2.3.2 地球大數據全生命周期治理框架 44
2.3.3 地球大數據共享服務范式 45
參考文獻 48
第三章 可持續(xù)發(fā)展數據產品 51
3.1 地球大數據科學工程數據資源 52
3.1.1 國際陸地觀測數據資源 52
3.1.2 地面監(jiān)測數據 52
3.1.3 “一帶一路”區(qū)域數據產品 64
3.1.4 建設“美麗中國”數據產品 68
3.1.5 生物多樣性與生態(tài)安全數據產品 79
3.1.6 海洋環(huán)境數據產品 85
3.1.7 時空三極數據產品 89
3.1.8 全球及重點區(qū)域基礎信息數據產品 99
3.2 全球可持續(xù)發(fā)展公共數據產品 103
3.2.1 2020年全球30m分辨率森林覆蓋空間分布產品 103
3.2.2 2020年全球30m分辨率耕地空間分布產品 105
3.2.3 2020年全球30m分辨率耕地種植強度空間分布產品 107
3.2.4 2020年全球30m分辨率火燒跡地空間分布產品 110
3.2.5 2000～2020年全球30m分辨率不透水面空間分布產品 112
3.2.6 2000～2020年全球30m分辨率紅樹林空間分布產品 114
3.2.7 2000～2020年全球30萬人以上人口城市主建成區(qū)空間分布產品 117
3.3 可持續(xù)發(fā)展科學衛(wèi)星1號數據 120
3.3.1 衛(wèi)星數據共享 120
3.3.2 開放科學計劃 122
參考文獻 123
第四章 地球大數據共享服務平臺 129
4.1 地球大數據云平臺 130
4.1.1 地球大數據平臺云服務門戶系統(tǒng) 130
4.1.2 SDG大數據平臺系統(tǒng) 132
4.2 地球大數據標簽管理 136
4.2.1 地球大數據標簽技術研發(fā) 136
4.2.2 地球大數據分類標簽應用 149
4.3 數據共享服務系統(tǒng) 154
4.3.1 系統(tǒng)平臺 154
4.3.2 數據服務成效 157
4.3.3 數據安全 159
4.4 DataBank系統(tǒng) 165
4.4.1 數據引擎 165
4.4.2 計算引擎 166
4.4.3 可視化引擎 169
參考文獻 171
第五章 地球大數據專題應用系統(tǒng) 173
5.1 數字地球科學平臺系統(tǒng) 174
5.1.1 數字地球科學信息產品生產 174
5.1.2 數據與專題產品快速集成與服務 174
5.1.3 基于數字地球的數據產品在線預覽 176
5.2 BioONE數據平臺 178
5.2.1 平臺簡介 178
5.2.2 特色工具 180
5.2.3 專題數據資源 182
5.2.4 應用服務成效 183
5.3 海洋數據平臺 185
5.3.1 平臺簡介 185
5.3.2 特色工具 187
5.3.3 專題數據資源 190
5.3.4 應用服務成效 190
5.4 三極數據平臺 191
5.4.1 平臺簡介 191
5.4.2 特色工具 191
5.4.3 專題數據資源 192
5.4.4 應用服務成效 193
參考文獻 194
第六章 地球大數據驅動科學發(fā)現和典型應用 197
6.1 地球大數據支撐數字“一帶一路” 198
6.1.1 海岸線變遷監(jiān)測和分析 198
6.1.2 非洲稀樹草地類型監(jiān)測技術體系 202
6.2 地球大數據支撐全景美麗中國 206
6.2.1 “三生”空間統(tǒng)籌優(yōu)化支持決策應用 206
6.2.2 臨滄可持續(xù)發(fā)展應用示范 212
6.3 地球大數據支撐生物多樣性與生物安全 217
6.3.1 專家鑒定與機器學習——生物記 217
6.3.2 眾源數據采集——綠途 220
6.4 地球大數據支撐三維信息海洋 222
6.4.1 人工智能與海洋學交叉應用 222
6.4.2 人工智能海洋學概述 223
6.4.3 深度學習在海冰預報方面的應用 225
6.4.4 深度學習在臺風風速反演方面的應用 226
6.5 地球大數據支撐時空三極環(huán)境 229
6.5.1 大數據驅動的北極冰區(qū)航線智能規(guī)劃 229
6.5.2 遙感大數據支持“三極”對比 233
6.5.3 多源數據集成及同化支持北極放大效應機制研究 241
6.5.4 機器學習方法的多源雪深數據融合 246
6.6 其他 252
6.6.1 高分辨率遙感信息智能提取與分析 252
6.6.2 高性能InSAR全國地表形變測量 258
參考文獻 261
第七章 地球大數據共享國際評價 267
7.1 國際評估背景 268
7.1.1 國際評估背景 268
7.1.2 CODATA簡介 269
7.1.3 評估目標、內容和方法 270
7.2 數據政策及實施評估 272
7.2.1 國內外訪談與SWOT分析 272
7.2.2 開放數據政策 275
7.3 結論及建議 276
7.3.1 國際評估結論 277
7.3.2 未來建議 277
參考文獻 278
第八章 展望 281
參考文獻 285
附錄 287
附錄1 CASEarth全球數據產品目錄 288
附錄2 SDGSAT-1衛(wèi)星及產品概況 292