摘要：遙感大數據對交通行業產生了深遠的影響，并在交通規劃、建設、管理、養護等方面起到了積極的推動作用。首先介紹了交通遙感大數據的內涵及特征，并概述了遙感大數據在公路交通領域的應用現狀;之后結合近幾年交通運輸業務部門基于遙感大數據開展的相關工作，重點介紹了遙感大數據在公路災毀智能提取分析、公路建設與規劃分析、公路智慧養護個方向的典型應用;最后對交通遙感大數據的發展趨勢和未來前景做出展望。

　　關鍵詞：遙感大數據;交通;公路災害;公路建設規劃;公路養護

　　引言

　　隨著對地觀測技術的不斷進步，遙感數據空間分辨率、時間分辨率、光譜分辨率以及輻射分辨率不斷提高，從多源立體觀測平臺獲取的遙感數據量急劇增加，直接觸發了遙感數據的多源化和海量化，遙感信息提取技術智能化水平和精準度也逐漸提升，遙感數據進入了大數據時代[12]。目前，遙感大數據在環境、水利、城鄉規劃、海洋等行業的產業化應用已經日趨成熟[37]。

　　交通運輸業是國民經濟重要的基礎結構之一，是國民經濟發展的基本和先決條件，對整個社會經濟發展效率起著至關重要的作用。遙感技術在數據分辨率、數據數量、數據獲取效率等方面較傳統方法具有明顯優勢，已經在公路、鐵路、水運、航運、管道等交通業務領域得到了不同程度的應用，有效地解決了傳統交通行業建設、管理、養護過程中存在的信息采集覆蓋面窄、效率低、成本高、數據更新緩慢、數據資源共享程度弱等問題[810]。伴隨著遙感技術在交通運輸領域應用的不斷深入，交通遙感大數據也逐漸成為交通運輸行業的重要發展方向，為“交通強國”建設提供了重要的數據支撐。

　　1交通遙感大數據概述及應用現狀

　　1.1交通遙感大數據的內涵

　　交通遙感是指使用可見光、熱紅外和微波等多源遙感數據，通過目視判讀、計算機自動提取和反演等多種分析手段，進行交通線路和交通基礎設施的提取與變化檢測，并對交通沿線的地形、環境、災害信息進行動態監測，并與地理信息系統(geographicinformationsystem，GIS)和導航技術相結合，為交通規劃、建設、養護、管理等業務提供信息化技術支持的學科[11]。

　　遙感技術的應用貫穿交通勘察規劃、建設施工、設施養護和運營管理的各個階段，每個階段都涉及與其他學科的交叉融合，體現了交通遙感的綜合性特點。而且公路、鐵路、水運、航空、管道等不同的交通業務領域又有其各自的特點，這就使得交通遙感的分析和應用更具復雜性[10]。

　　相比傳統數據，遙感大數據應用于交通領域能大量反映交通領域相關要素的數量及空間結構，具有客觀性、連續性、時效性、精確性、全樣本和動態性等優勢，能更加凸顯其時空動態特征。遙感大數據的出現以更高的時間分辨率和空間分辨率，為人們定量、客觀、便捷地理解交通及其行為提供了新的手段。交通遙感大數據主要包括交通遙感影像產品、交通遙感監測業務產品、交通業務現場觀測與測量數據、基礎背景數據四大類數據及產品。

　　交通遙感影像產品主要包括衛星、機載、地基等遙感影像數據等，為交通相關應用提供基本的遙感影像底圖;交通遙感監測業務產品主要包括交通基礎信息遙感監測、交通環境信息監測、交通災害信息監測產品等，為交通專題應用提供專題地圖產品;交通業務現場觀測與測量數據主要包括交通終端設備傳感器采集數據、地面調查數據、訓練樣本數據、解譯規則集數據等，為交通相關應用提供現場數據及樣本數據;基礎背景數據主要包括基礎地理數據、氣象水文數據、土地利用數據、地質地貌數據等，為交通相關應用提供基本信息底圖。

　　1.2交通遙感大數據的特征

　　交通遙感大數據在具備遙感大數據特征[12]的同時，還具有一定的特殊性。客觀性。交通遙感大數據的獲取不受人為因素的干擾，可以對交通設施、交通工具的空間分布和運營狀態、路域和航道周圍環境以及交通事件的發展過程提供客觀的評價。交通遙感大數據的客觀性對于交通路網現狀統計評估、交通行業監管等具有重要意義。

　　多源性。不同交通業務對遙感數據的需求不同，交通遙感是對大氣環境、地表信息及地下管道等多個層次的立體觀測。交通遙感大數據的獲取平臺包括航天、航空、地基等類型，傳感器波段涉及可見光、紅外、微波，另外還包括物探、測繪等實測數據，以及手持終端設備采集的交通業務統計上報數據，具備典型的多源性特征。

　　現勢性。隨著全球對地觀測體系和地面交通傳感網絡建設的不斷完善，交通遙感大數據獲取和傳輸的準實時性大幅提升，在交通災害事故應急搜救中，可以及時獲取目標對象的最新數據和事故的周邊態勢，制定合理有效的救援方案。

　　海量性。交通系統是一個復雜的系統，涉及人、車、路、環境等各種信息，其數據量大、包含的信息多，具有海量數據特征[11]。受觀測對象的限制，相對于其他行業，交通行業對高空間分辨率遙感影像的需求更為迫切，如農村公路屬性信息提取、車輛和船舶等交通工具類型識別、道路破損狀況監測等都離不開高分遙感數據的支撐。同時，隨著遙感技術在交通運輸行業應用的逐漸深入，遙感技術對交通信息提取和分析的全面性、時效性和精準性要求也逐步提升。這些因素決定了交通遙感必將面臨海量大數據信息存儲、處理和分析的挑戰。

　　1.3公路交通領域遙感大數據應用現狀

　　在公路交通領域，公路勘察、路網分布調查、公路災害監測與道路損毀評估是較早引入了遙感大數據分析技術的業務方向，也是目前交通遙感較為典型的幾個應用方向。同時，隨著遙感影像空間分辨率的不斷提高，基于遙感大數據的公路建設監管和公路智慧養護也逐漸成為技術研究和業務應用的熱點。

　　1.3.1國內公路交通遙感大數據應用現狀

　　遙感技術在我國公路勘察中的應用起步較早，遙感大數據在我國高寒高海拔地區、西部復雜山區和東部丘陵區重要公路的勘察、選線工作中發揮了不可替代的作用[1316]。2005年我國推出了由中交第二公路勘察設計研究院編制的行業標準《公路工程地質遙感勘察規范》(JTC/TC21012005)[17]，明確了包含航空、航天遙感資料及其他資料的遙感大數據信息在路線方案的勘察設計、重大工程選址中的重要作用。

　　遙感大數據分析為路網監測提供了全新的技術方法，實現了大面積路網的道路軌跡分布、路面寬度和路面材質的快速和客觀統計，改變了傳統交通運輸行業路網信息人工調查和統計的工作模式。國內外學者很早便開始了基于衛星遙感影像的道路屬性信息提取研究[1820]，為遙感技術在交通路網調查與核查業務中的推廣應用提供了基礎。2015年，湖南省交通運輸廳聯合中國交通通信信息中心在全國率先引入了高分遙感技術，運用高分遙感路網提取技術和大數據分析手段，對全省19萬千米農村公路進行了“放大鏡”式的全覆蓋檢測，并建成了遙感農村公路數據庫和綜合管理系統，實現了對全省農村公路全面、精準的管理21。

　　截至202年底，遙感路網核查技術已經在湖南省、貴州省、四川省、陜西省、廣東省、云南省、安徽省、江西省、廣西壯族自治區等多個省份得到了推廣應用。20多年來，在應對特大水災、雪災凍害、地震、滑坡等自然災害的過程中，衛星、航空、無人機等高分辨率遙感技術在道路損毀評估中發揮了巨大的作用，遙感技術已成為當前災害調查和災害風險評估不可或缺的重要技術。

　　2008年“5·12”汶川地震發生后，相關單位和廣大的科研工作者利用航空、航天遙感影像數據開展了四川省道路工程沿線地質災害的調查工作，調查了都汶高速公路地震次生山地災害的類型、災害特征、分布區域及分布規律，為后期次生災害的防治提供了很好的依據[2。

　　另外，在玉樹地震、舟曲泥石流、九寨溝地震以及長江流域洪水特大自然災害的應急救援和公路災毀評估工作中，通過遙感大數據分析技術及時獲取滑坡區域面積和災毀道路長度等重要信息，為交通部門搶險救災和災后恢復重建提供了數據支撐。 遙感大數據在公路建設監管和道路養護方向的應用是交通遙感的新熱點。早期主要使用中低分辨率遙感衛星數據，對高速公路建設項目施工前、施工期、竣工后的建設項目臨時占地和恢復狀況進行監測和分析[2。

　　目前，隨著國內外亞米級衛星及無人機影像獲取技術的推廣應用，施工現場的細節信息提取已經得到了較好的解決，遙感大數據被逐步引入大型交通工程建設進度監管業務中。我國目前已由大規模交通基礎設施建設階段過渡到了養護管理階段，對智慧化養護的需求越來越迫切，遙感大數據分析技術在公路養護業務中的應用具有非常重要的意義。高光譜遙感衛星影像空間分辨率的提升、航空無人機和地面遙感檢測設備的輔助使用，以及道路健康狀況遙感檢測光譜特征和理論模型研究[2的不斷深入，為遙感大數據在道路養護業務中的應用和推廣提供了基礎。

　　1.3.2國外公路交通遙感大數據應用現狀

　　發達國家(如美國、德國、加拿大、英國、日本、澳大利亞等國)從20世紀80年代開始大力推廣遙感與空間信息技術在交通領域的應用。隨著國外遙感衛星產業的快速發展，光學、高光譜、雷達、激光測高、重力等多類型衛星遙感體系已形成，遙感技術在交通運輸行業的應用深度和廣度也得到了極大的提高。例如，美國交通部提出了“商業遙感與空間信息計劃(CommercialRemoteSensing&SpatialInformationTechnologiesProgram)”，該計劃包括運輸統計局、智能交通系統聯合計劃辦公室、研究發展和技術辦公室、導航定位授時與頻譜管理中心、交通安全研究所、沃爾普國家運輸系統中心個機構。

　　目前，高分衛星、無人機、三維激光掃描(ightdetectionandranging，LiDAR)、地基雷達、探地雷達等多源遙感數據已在美國等發達國家的交通設施建設、管理、養護、環境評估以及公路自然災害風險評估與應急救援等領域得到了很好的應用與推廣。阿肯色大學的Coffman等人[2在麥克-布萊克威爾鄉村運輸中心項目中，利用激光雷達三維建模和地基合成孔徑雷達干涉測量(interferometricsyntheticapertureradar，InSAR)技術，對公路建設粘土材料進行持續觀測，詳細分析了粘土材料的收縮膨脹特征。

　　美國北達科他州立大學的Bridgelall等人[2利用搭載在無人機上的高光譜成像儀，開展了涵蓋道路擁堵預測、鐵路運行狀況監測和管道風險管理的交通系統多式聯運遙感研究，為交通模型參數的獲取與定期更新提供了一種低成本的技術手段，體現了遙感技術在交通多式聯運分析與安全管理應用中的巨大潛力。密歇根理工大學的Wolf等人[2利用InSAR、LiDAR和三維攝影測量等遙感技術，針對密歇根州底特律10高速公路、內華達州鐵路走廊、阿拉斯加管道走廊和實驗室縮放模型等幾個研究場景，開展交通設施沿線巖土資產監測，為交通部門的巖土資產管理決策提供技術支撐。

　　遙感技術在國外公路、橋梁、邊坡養護中也發揮了積極的作用。美國交通部聯邦公路管理局使用LiDAR數據、圖像處理算法和GPS/GIS技術，長期監測路面裂縫和破損狀況，包括瀝青路面裂縫自動分類驗證、混凝土道路檢測、移動激光雷達路面標記反射率狀況評估等。

　　多種傳感設備和遙感分析技術的使用為橋梁養護提供了更好的安全保障，密歇根州運輸部汽車研究中心聯合密歇根理工大學，綜合使用三維全景攝影測量、熱紅外成像、LiDAR、數字圖像相關法(digitalimagecorrelation，DIC)、探地雷達、合成孔徑雷達(syntheticapertureradar，SAR)、無人機與衛星多光譜影像等遙感數據，對橋梁變形、橋面鋪裝裂縫、坑洞、龜裂等橋梁病害進行了全面的檢測，證明了遙感技術在橋梁養護中的應用價值;俄勒岡州交通部研究中心和俄勒岡州交通研究與教育協會(OTREC)的工作人員利用地面和機載的三維激光掃描設備對俄勒岡州的101號高速公路和美國20先鋒-埃迪維爾高速公路沿線進行邊坡的持續監測，并構建了同步變化檢測模型，實現了道路沿線災害隱患點的快速高效排查，為交通設施養護和區域未來工礦業的發展提供了安全保障30。

　　交通設施沿線的環境監測與評估是遙感技術應用的重要領域之一，遙感技術已成為各個國家開展公路沿線植被覆蓋、徑流分布、水土流失監測以及交通環境評估業務的重要手段。遙感數據也是全球范圍內地震、海嘯、颶風、臺風等重大自然災害以及公路沿線局部范圍內滑坡、泥石流、崩塌等次生地質災害損毀信息獲取的重要數據源，美國、德國、加拿大、日本、韓國等國家的陸地、海洋、氣象系列衛星都在本國交通災害損毀評估和應急救援工作中發揮了不可替代的作用。

　　2遙感大數據在公路交通中的典型應用

　　公路及其附屬設施在遙感數據中表現為長條形網狀結構，并因建設材質、標準和時間的不同，體現為不同的光譜特征和紋理特征。形狀方面，平原地區的公路偏平直，山區地區的公路多彎曲迂回。同時，公路覆蓋平原、丘陵、山地等不同地區，且容易受建筑物、行道樹等地物的遮擋，體現出多樣性的特征。公路在遙感數據中的多樣性客觀上增加了遙感大數據在公路交通中的應用難度。為了擴展遙感大數據在公路交通中的應用，需要重點關注以下兩個方面。

　　數據方面。因交通業務關系人民安全及經濟發展，故對業務數據的準確度及精細化程度要求高，需采用亞米級高分辨率遙感衛星或無人機影像。為了提高道路屬性信息(如路面類型、老化程度等)分析的準確度，需采用多光譜高光譜影像數據源。

　　算法方面。遙感影像中的公路特征多樣、場景復雜，對影像去噪、增強、提取等技術有較高要求，如今遙感數據深度學習及大數據融合分析已經在公路交通領域發揮了作用，但是，遙感數據存儲、分析速度較慢，需構建良好的大數據平臺，以提升遙感大數據的處理效率。近幾年，交通運輸部相關部門結合具體交通業務需求，陸續開展了基于遙感大數據與多源時空大數據的行業應用，對提高工作效率、提升政務決策能力水平起到了重要作用。

　　3交通遙感大數據發展趨勢

　　3.1交通遙感大數據面臨的問題

　　盡管交通遙感大數據已在交通運輸行業的實際應用中發揮了重大作用，但在應用與研究發展中仍有很多問題待解決，具體可概括為以下兩個方面。

　　第一，在遙感衛星載荷方面，目前在軌遙感衛星還無法完全滿足水陸交通運輸行業對遙感技術日益迫切的需求，這在一定程度上制約了遙感大數據在交通運輸領域的應用，具體表現在以下幾個方面。

　　空間分辨率低：對于農村公路出現暢返不暢、路面老化，以及自然災害造成的道路損毀等問題，需要較高空間分辨率的多光譜、高光譜遙感衛星數據，以滿足路面健康和道路受損狀況的觀測需求。雖然我國高分二號、北京二號、高景一號等衛星的空間分辨率都已達到亞米級，高光譜衛星高分五號也已經投入使用，但是針對寬度僅幾米的道路來說，現有的遙感衛星資源仍難以滿足交通行業精細化業務管理和應急損毀評估的需求。

　　時間分辨率低：對于陸地和海上突發的自然災害、船舶遇險、海上溢油等應急事件，需要對事件發生區域進行高精度、高頻次、連續的跟蹤監測。目前我國高分四號衛星可實現對地表某區域的長時間凝視，但其空間分辨率只有50，難以滿足交通目標快速發現、連續跟蹤的應用需求。后續“吉林一號”衛星星座組網后，可實現全球任意點10min以內重訪，其空間分辨率為1.12m，但預計2030年才能實現組網。

　　載荷存在空白：對于我國水上安全事故的監測與評估，需要激光雷達技術為重點區域的水深測量提供新的解決方案，然而目前尚沒有可用的激光雷達衛星數據資源。我國西部綿延數千公里的凍土區公路、全國超過數百萬公里的農村道路以及北極航道極端環境下的冰情等，均對雷達遙感觀測強穿透能力提出了強烈需求，但是長波長SAR衛星在我國仍屬空白，觀測被樹木遮蔽、被積雪覆蓋或者深層凍土等類似狀態下的交通目標仍缺少可用手段。

　　第二，在業務推廣應用方面，雖然遙感大數據為交通運輸行業提供了各種有效信息，但如何快速利用遙感大數據實現交通信息快速、動態監測與分析，依然存在很多瓶頸，具體表現在以下幾個方面。

　　數據提取與分析技術業務化難：遙感自動化提取技術雖然已取得了一定的成功經驗，但大部分只是示范性試驗，距離實際應用及產業化還存在很大差距，往往需要較多人工干預。近年來，深度學習技術的出現與發展雖然給自動化信息提取帶來了新的思路，但在遙感領域尚未達到業務化、商業化要求。

　　行業應用不夠深入：目前，基于遙感大數據的應用主要集中于交通基礎設施的前期工作中，對于交通基礎設施的規劃、建設、養護涉及較少，未形成交通基礎設施全生命周期的相關應用。

　　結束語

　　如今，遙感大數據在交通運輸領域的應用已經在公路建設、規劃、養護等方面顯示出巨大的潛力和無限的發展前景。未來，隨著遙感大數據集成、融合、分析挖掘等理論技術及應用的發展，遙感大數據將在交通領域發揮舉足輕重的作用。將遙感大數據與各類交通大數據綜合應用，解決交通行業“建、管、養、運”等實際問題，并形成“交通+教育”“交通+醫療”“交通+物流”等多行業、多領域的數據融合，是未來發展的重點，也是交通大數據未來發展的重要方向。

　　參考文獻：

　　[1]李德仁.論時空大數據的智能處理與服務[J].地球信息科學學報,2019,21(12):18251831.IDR.Theintelligentprocessingandserviceofspatiotemporalbigdata[J].JournalofGeoInformationScience,2019,21(12):18251831.

　　[2]張超,李昆,張鑫遙感大數據關鍵技術發展研究綜述[J].科技創新導報,2017,14(21):145,147.ZHANGC,LIK,ZHANGX.SummaryofResearchontheDevelopmentofKeyTechnologiesofRemoteSensingBigData[J].ScienceandTechnologyInnovationHerald,2017,14(21):145,147.

　　[3]孫中平,申文明,張文國,等.生態環境立體遙感監測大數據頂層設計研究J].環境保護,2020,48(S2):5660.

　　作者：袁勝古，羅倫，郭榕剛，毛恒彬，王芳，蔡紅玥，肖和平