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为深入贯彻党的二十届三中全会精神和中共中央、国务院印发的《关于全面推进美丽中国建设的意见》部署，认真落实生态环境部《关于加快建立现代化生态环境监测体系的实施意见》有关要求，生态环境部印发了《国家生态环境监测网络数智化转型方案》，进一步提升技术装备数智化能力，推进建成新一代国家生态环境监测网络（以下简称国家网），引领生态环境监测高质量发展。
一
充分认识数智化转型的重要意义
Deepseek等智能模型的成功在全球范围产生巨大轰动。大数据、大模型等人工智能（AI）技术是新质生产力的核心之一，正在引发新一轮技术变革。强化基于AI的新型感知技术应用，建设形成以数智化为标准的国家网，将促进国家网高质量发展，更好地支撑美丽中国建设。
（一）数智化转型是推动环境监测领域新质生产力发展的重要途径
习近平总书记在全国生态环境保护大会上提出，加快建立现代化生态环境监测体系，健全天空地海一体化监测网络。黄润秋部长在全国生态环境监测工作会议上指出，要加快建立与美丽中国建设相适应的现代化监测体系，进一步提升准确分析、精准预测的能力，持续提升从山顶到海洋的一体化监测能力，全方位、全地域推进一体化监测能力建设。数智化转型是提升天空地海一体化监测能力的重要举措，通过加强大数据、物联网、区块链、人工智能等新技术集成，推动国家网升级改造，提高生态环境态势感知、分析研判、预测预警、应急响应和监测监管的自动化、智能化水平，促进生态环境监测领域新质生产力发展。
（二）数智化转型是推动遥感监测模式转变的重要指引
遥感监测是现代化生态环境监测体系的重要组成部分，是国家网数智化转型的重要发力点。目前，遥感技术已进入高空间、高时间、高光谱、全谱段、多角度、立体化的发展和应用阶段，初步形成了卫星、无人机、走航、地基观测、地面验证等多元化、立体化、协同化的生态环境遥感监测体系，并在内蒙古鄂尔多斯、四川宝兴等地成功开展了应用实践。推动遥感监测领域数智化转型还要进一步推广试点示范，不断完善多元、立体监测体系，加快形成天地一体、央地联动、智慧高效遥感监测新模式。
（三）数智化转型是推动遥感监测技术创新的重要动力
为落实“全方位、高精度、短周期”生态环境遥感监测总要求，遥感监测持续开展关键模型算法技术创新，推动监测智能化和自动化，利用数字地球、机器学习及互联网等技术，实现光学卫星数据全流程、自动化获取与处理，突破了生态环境问题自动化识别和蓝藻水华预测预警等技术，生态环境遥感监测能力极大增强。遥感监测还需继续深化AI等技术应用，进一步加强在新型载荷数据自动化处理、智能识别算法迭代升级、预测预警模型精度提升等方面的技术创新，增强核心技术竞争力。
二
遥感监测领域数智化转型作用已逐步显现
遥感监测以主动发现生态环境问题为主线，以提高时效性为重点，引入大数据、大模型等技术，不断提升卫星数据预处理、遥感产品生产、环境问题识别和生态评估与预警的自动化、智能化水平，在支撑生态环境监测能力提升中取得积极进展。
（一）关键模型算法智能化升级，持续提升遥感主动发现问题能力
一是优化人为活动变化检测、人为活动精细分类等模型算法，建立人为活动样本库并生产样本54.6万个，通过迭代训练算法模型，人为活动自动变化检测精度已升至70%。二是通过构建特征样本库，实现钢铁、水泥、焦化等重点行业企业工业热源遥感智能识别，识别准确率达88%，总体分类精度达86.3%。三是建立国产卫星高光谱数据的全球甲烷排放异常热点大模型，准确率提升10%，定量监测精度达到国际先进水平。
（二）创新技术应用领域不断拓展，不断提升生态安全监测与预警能力
一是从简单监测向监测管理一体化发展，构建生态干扰风险评估指标体系和大尺度评估模型，助力重要生态空间“分区分策”精细化监测和网格化监管。二是从现状监测向预测预报发展，引入神经网络等模型突破湖库蓝藻水华预测；融合多源遥感时序数据与多光谱智能识别技术，构建秸秆焚烧污染风险量化评估模型，实现准确率≥0.70污染事件预警。三是从以“产数”为重心向全链条拓展，生态环境遥感监测向处理、加工、存储、管理、应用等全链条数据赋能转变。
（三）基础产品自动化生产能力提升，夯实生态环境监测与评估数据基础
一是开展海量卫星影像流程式快速生产，实现光学卫星遥感数据获取、处理和分发自动化，显著提升工作效率，全国2米基础影像产品生产由每年1期提升至双月1期，有效覆盖率达84%。二是创新“线上优选+在线判读”遥感数据作业模式，应用空间网格引擎动态切片技术实现遥感影像快速发布，全国2米影像切片时间从2个月压缩到7天，研制遥感影像地图服务插件，为生态环境遥感监测专题制图和分析评估提供在线判读与智能解译工具。
三
加快推进遥感监测领域数智化转型
国家网数智化转型是构建现代化生态环境监测体系的关键举措。要紧抓数智化转型机遇，推动数智化转型任务落地落实，着力提升生态环境遥感监测能力，为美丽中国建设提供坚实遥感技术支撑。
（一）提升遥感主动发现生态环境问题智能化水平。以主动发现生态环境问题为重点，在水、大气、土壤、生态等领域持续优化和完善监测技术，开展智能解译样本标注及生产技术研究，建设多场景全国生态遥感样本库和遥感参数定量反演模型方法库，构建生态环境问题遥感监测大模型并定期训练、升级，打造国家生态环境遥感高精度快速解译“智能体”。
（二）建设立体遥感数据底座和数字孪生引擎。研究感知设备、数据、算法模型等多种对象的级联集成技术，开展多源数据一体化融合治理，构建结构化、标准化的高质量时空数据立方体，逐步形成高空间分辨率、高时间分辨率、高浓度分辨率的多元化遥感数据产品体系，建立基于遥感大数据综合应用的生态环境空间数据底座，研发提升预测预警能力的生态环境数字孪生引擎。
（三）提高多源遥感数据处理全流程自动化能力。加强雷达和高光谱等新型载荷数据处理能力，研发高光谱、雷达卫星批量自动化处理平台，实现国产遥感数据产品自动化生产。引入超分重建成像、亚米数据轻量级切片、多模态数据融合等技术，开展基于“空间+光谱”先验知识的影像超分重建大模型算法研究，提升遥感监测数据分辨率和覆盖率。
（四）构建全方位立体遥感监测与质量管理体系。依托超长期国债项目，开展国家温室气体监测站网和立体监测体系建设，加强温室气体卫星遥感高精度连续监测能力，健全天空地海一体化监测网络。充分运用AI技术，构建数据获取与处理、存储与管理、产品生产与应用的全链条质量管理体系。加强生态环境卫星载荷的在轨定标、强化接收数据的科学性检验和质量检查、强化遥感产品的真实性检验及与其他生态环境监测数据的协同融合，开展基于科学性原则的卫星产品持续优化和质量控制等关键技术研究。
（卫星环境应用中心党委书记、主任 吴季友）
来源 | 生态环境部生态环境监测司
编辑 | 李夏菁