随着国家卫星战略展开，获取数据能力增强，但是从数据价值上来讲，一些数据缺乏时效性。如何确保遥感卫星可在最短时间内将数据传到用户手中，成了我们最关注的问题。北京吉威时代软件股份有限公司副总经理邬总对此问题进行了阐述。
目前遥感应用标准不能统一，导致不同时期遥感影像数据不能相互融合。随着高分辨率卫星发展，上述传统几何定位类型的问题就会被放大。用什么方法可以减少此类事情的发生?
三大技术提高数据利用率
影像基准网是一个平差模型，模型的构建取决于构建时的精度需求。分辨率越来越高，每一级影像覆盖面越来越小，平差模型承载的规模也变小，这样就会提高数据的准确率和传输率，实现无缝更新。但要求影像数据相对精度统一，绝对精度不变。主要涉及以下三种技术：
遥感影像实时处理：云计算已经无法满足目前海量卫星数据的处理，我们需要寻找一种新的算法，对影像进行分析。
实时发布：在全自动校正支撑下，数据每天都可以以最终镶嵌级产品发布。从零库存角度重新定义遥感影像数据服务模式。
深度学习：基于深度学习信息提取，进行建筑物识别，让计算机具备跟作业人员一样的观察、理解空间信息能力，可自动提取道路等分类数据，提升遥感信息提取有效性，提高数据利用效率，将之前废弃的数据重新利用起来。
服务用户才是生存之道
通过以上三个技术，可以构想遥感数据实时发布的模式：卫星返回数据，在基准网辅助下，利用实时处理技术，将数据进行切片处理至可发布状态，然后通过深度学习技术，分类提取数据，为用户所需要的产品服务。
技术发展可以带动行业发展，但更重要的是数据精度。根据用户不用需求，通过深度学习，发布附有更高价值的信息产品，并保证其数据精度可达到像素级，这或许也是商业遥感未来的发展趋势。(文|泰伯网 任珊珊)
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