用字節丈量土地、感知晴雨，阿里雲這次飄向了外太空！
日前，在科技部國家遙感中心的見證下，阿里雲聯合長光衛星、Maxar 技術、四維測繪、超圖軟件等頂級衛星影像產業鏈公司發佈數字地球引擎，匯聚全球數百顆衛星影像的數據集，向社會提供集智能分析及可視化為一體的能力。
用通俗的話說，這是一個可以承載各種頂級衛星影像的平臺，它為人類搭建了一條直通衛星影像的橋樑。
任何用戶都可以在平臺上搜索、瀏覽衛星拍攝的地球圖片，並且用 AI 技術來幫助人類對這些複雜且神秘的衛星影像進行智能分析。
通過與生態夥伴的合作，該平臺可以提升政府和企業在自然資源監管、生態環境保護等領域的效率。
阿里雲合作伙伴長光衛星旗下“吉林一號” 但是，衛星遙感技術都誕生近 50 年了，阿里雲現在為何要做這樣一件事？
自 1972 年第一顆遙感衛星 Landsat-1 的發射後，人類就可以從太空跟蹤土地、雲層、颱風的變化，預測天氣、預防災害。
經過數十年的發展，現在已有數百顆衛星在地球上空，這些衛星記錄了地球每一寸土地的變化，也為地球拍下了有史以來最多的“寫真”。
如果把這些數據彙集起來，那就是一個天文數字，每年的數據規模就達到數十 PB。
在過去，衛星遙感、天文領域的研究人員不得不把這些數據保存到線下，然後再進行研究分析。
例如，今年年初的人類首張黑洞照片，其背後是全球 8 個天文臺觀測產生的 7PB 數據，為了收集這些數據，科學家們不得不用上 1000-2000 塊硬盤（重達半噸），再通過飛機運輸到機房進行分析。
現在，衛星遙感領域的研究已經向前邁進了一步。
數字地球引擎基於阿里雲自研的時空數據庫技術，可以對多維空間數據按照標準有序在雲上存儲、調用和計算，在大規模遙感空間數據讀寫訪問操作上，性能可提升5-27 倍。
目前，平臺上已經聚集了最豐富的遙感影像，分辨率覆蓋 0.5m、1m、2m、5m…… 當然，數字地球引擎的價值不僅僅為長光衛星、Maxar 技術、四維測繪這些衛星影像公司提供一個彈性伸縮的存儲空間。
它還可以替代肉眼實現影像的智能化分析、處理，大到湖泊水體面積變化、小到農作物生長情況，都能快速、精準分析。
長白山脈針葉林植被蓋率約 82.4% 阿爾卑斯山冰川厚度減少 70 釐米；亞馬遜河流域土壤鬆動 ......
這些肉眼幾乎無法感知的細微變化，數字地球引擎都可以及時反饋給人類。
事實上，這背後的阿里遙感 AI 早已在實際場景中服役。
例如，在土地資源監管領域，阿里與山東省淄博市國土資源局合作，用遙感 AI 技術替代人眼對淄博 5965 平方公里面積的遙感影像進行分析通過對比海量新舊照片，最終通過創新的算法模型精準定位到違章建築、亂佔耕地等信息，耗時從原來的幾個月縮短至一分鐘。
不妨把眼光放長遠，未來全球幾百顆衛星影像都可能在阿里雲數字地球引擎上展現，讓遨遊在數百萬米外太空的遙感衛星變得更加智能。
我們希望用雲計算、AI 等前沿科技，幫助人類加速對地球和太空的探索進程。
腳踏實地、仰望星空。
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