随着国土资源与生态环境安全突发事件的应急响应需求日益凸显，全天候、立体化对地观测系统及其与通信卫星、导航卫星等协同的快速响应集成系统技术，尤其是地面通信阻断下应急信息精准定位与快速采集、实时处理与传输技术，呼之欲出。 

　　中国科学院深圳先进技术研究院数字所空间信息研究中心陈劲松团队从2017年开始，牵头承担国家重点研发计划项目“国土资源与生态环境安全监测系统”课题，联合兰州交通大学、石河子大学、福州大学3家高校，研发典型区域国土资源与生态环境安全常态监测系统，为区域生态安全监管提供信息和决策支持。团队面向“一带一路”核心/重点区域国土资源与生态环境安全监测，针对现有遥感数据融合模型在跨传感器、跨地域中的迁移性问题，以对抗神经网络数据融合技术为接入点，研发了多源多尺度卫星遥感数据融合模型，提高了模型迁移性。通过引入深度卷积网络、对抗神经网络、胶囊网络等最新人工智能模型算法，缓解现有传统地物提取算法受同物异谱、类别不平衡、样本量和样本噪声所引起的精度不足和自动化低下问题，实现了区域地表一级要素的高精度自动化提取；面向环境要素预测场景，引入多任务高斯过程模型，实现对时间序列环境参量的变化建模及外推预测。在此基础上，构建了新疆区域生态环境健康诊断和安全评价的指标体系网络及自适应指标筛选模型，实现了对新疆区域、流域、森林、农田系统的生态健康评价，课题成果覆盖“数据集成”-“算法模型”-“变化监测”-“生态安全评价”全链条。 

　　经过四年的深耕研究，课题于2021年9月在项目承担单位南京大学组织的课题综合绩效评价会议上通过专家评议。陈劲松团队将继续联合国内外产学研机构与企业，共同探索集成国产卫星协同观测技术和星空地立体监测技术，进一步推进人工智能和遥感技术在国土资源与生态环境监测中的技术前沿，从而服务国土资源与生态安全和“一带一路”国家全球战略。 

国土资源与生态环境安全监测技术路线 

陈劲松研究员团队参加课题绩效评价会并与项目负责人合影