·  智能操纵和遥感数据的可视化实现采掘业的制图和监测
·  远程的实时监测增强决策者与行业领导者决策的透明性
·  未来几年内我们将获取到全球实时的高分辨率卫星影像

1980圣海伦火山爆发，热气体和岩浆爆裂持续穿透岩石和冰盖，将周边的原始荒野夷为平地。地质学家John Amos分析爆炸后的卫星影像，除了观察到爆发区域的树木因火山喷发而出现的毁林现象外，他还发现一个惊人的现象：由于人为砍伐导致 “林斑”绵延数英里如同棋盘一般，其范围远远超过爆发区域。这也引出了一个惊人事实：人类长久以来的乱砍滥伐导致的森林破坏比一个历史性的火山事件更为可怕。“我们总是比自然带来更大的森林破坏，”Amos解释说，“不仅仅是像我一样的科学工作者，更多民众开始了解人类活动和决策是如何改变我们的地表覆盖。”

1990年前后，John开始为一些石油和天然气公司做遥感勘探，并于 2001 年决定建立非盈利的SkyTruth公司。SkyTruth公司曾通过分析卫星图像资料，公开质疑2010年英国BP石油公司的墨西哥湾漏油率的报告不准确，也因此而受到瞩目。作为环境遥感应用领域的领军者，SkyTruth当下正在利用免费的卫星图像，如Landsat等，来探究采掘业的对世界各地的地表景观带来的深刻影响。

WildTech 与 SkyTruth 创始人John和首席技术官 Paul 针对“遥感在资源环境保护中的应用”以及公司下一步的研究展开对话。笔者摘录几个问题，希望可以引发大家的思考。

WildTech：什么触发你将卫星数据用于环境保护的想法?

John：我们不可能让每个人都体验到在空中的视角，然而卫星图像和遥感可以为人们提供鸟瞰图。不仅如此，时间序列的遥感影像还能为人们带来时间旅行：向他们展示某地几十年前的样子，为他们对眼前的地表现象的理解重置一条“基线”。
尽管我掌握图像处理和分析的技能，然而没有大数据的支持，初期SkyTruth的项目都是我一个人完成的一次性的项目。当时我收集卫星图像上的一些事件的时间和地点等，然后发布一些相关的小故事到我们的blog或是Facebook 页面。随后，Paul 的加入为我们带来一套全新的技能，这使我们能够处理具有全球性的影响的大数据。这项技术运用于我们与Oceana与google的合作上中。其中的环境应用不仅仅基于影像，还结合智能操纵与各种地理空间数据的可视化技术。

Paul：当我刚知道 SkyTruth 时，最先看到的是一些大数据工具的应用以及相关软件开发。但我认为SkyTruth真正需要的是实现自动化。虽然我们不能实现自动做出正确的决策，但是我们可以通过影像和一些自动化过程来处理好各项工作。比如我们可以请20 的实习生来看图像，当他们看到一些有趣的东西，可以拿来给John分析。这是一项很有趣的工作，有次我们利用雷达卫星图像寻找世界各地漏油事故，偶然发现了一位船员故意操作引发漏油事件，纽约时报也报道了这起发生在公海的罪行。这个事件也启发我们发展船只跟踪技术，并最终带来全球捕鱼手表这一研发成果。

WildTech：是否能告诉我们更多关于全球的捕鱼手表的细节。比如该程序是如何启动的?

Paul：这起源于我们在上智利海岸的复活节岛上开启的“全球海洋遗产程序”，我们利用该程序成功的实现了船只跟踪监测技术。于是我们开始思考，既然能在智利实现，为什么不尝试去做全球? 这只是涉及更多的数据，并不是一个更大的问题。全球船只跟踪数据中，我们得到了 25万艘船只返回的信息，其中 5万左右来自于渔船。通过处理这些数据，我们可以得到捕鱼活动发生的地点。

John：通过船只的位置数据，人们可以研究其运动模式。这也是全球捕鱼手表的技术核心：根据渔船运动规律，提取其时间和地点信息代入我们的算法，从而确定船员是否将齿轮放入海中开展捕鱼活动。这简化了分析师的工作：他们不必通过船只的过境时间来判断其捕鱼是否合法，因为他们仅需要知道渔船何时将齿轮放在水中。这也有利于科学研究者的工作：想通过捕捞量来推断生物量的科学家将不必为无法获取世界各地渔业管理的数据而担忧，因为他们可以使用这些由渔民们自己返回的数据。所以说，我们提供了一套衡量捕鱼量的有效方法，同时这也是大数据运用的一个典例。

WildTech：你认为我们会在不久的将来看到更多的像全球捕鱼手表这样的产品吗?

Paul：我们可以看到很多未来的发展潜力：随着 Google Skybox、 PlanetLabs 和UrthCast热成像系统的发展，以及一些卫星影像公司发射更多的观测卫星，我们很快就能获取到全球实时的高分辨率卫星影像。那时数据获取将不会成为阻碍，不像是我在1990 年左右做石油和天然气勘探时，仅有一些民用卫星系统的影像可以使用，并且费用昂贵。尽管美国国家航空航天局的地球观卫星Landsat是对全球的最大贡献，但当时一景的陆地卫星图像成本高达4400 美元。面对如此昂贵的费用，一些基层环保团体根本无法想象能使用遥感卫星成像作为其数据支持。幸运的是，现在你可以通过Google earth去访问所有 400 万景 Landsat 卫星图像，使用云存储进行交互，编写自己的程序来分析你所感兴趣、所需要的数据信息。有了这些数据，你所要做的就是如何挖掘这些数据的信息。这也是我们需要面对的问题——如何将这些海量的数据，转化成可以运用环境保护的可操作数据。

WildTech：能为我们解释处理大量的数据这一过程是如何在全球捕鱼手表上完成的吗?你们如何筛选出有用的数据?

Paul：目前的基本挑战是：对于多达1000 亿的数据点，如何实现通过用户的快捷点击，得到他们感兴趣的10个点。我们目前正在开发软件来实现上述过程。要解决任何问题，首先需要了解这个问题。因此在全球捕鱼手表开发中，我们请专家帮助我们确定捕鱼时间、捕鱼边界等信息。我们使用这些信息并通过编写软件工具来获取数据。但是这些信息通常是电子表格、 pdf 或其他一些很难使用格式，并且储存在一个基于云计算的数据库中。因此需要实现信息可视化，在压缩数据的同时保证用户仍能访问到数据和一些直观的内容。全球捕鱼手表所做的就是把这些数据呈现在地图上，并且提供可以快速切换到感兴趣的位置和时间的查询工具。

John：我们的目标就是要向人们展示我们的环境中发生了什么以及哪些是我们自身引发的。在过去，我们制作大量海报以供公众集会，听证会和法院诉讼程序使用。但随着数字和交互式图形在 Web 上发展，我们发现通过对数据完成查找、传送、 处理和分析，我们可以能提供一份真正有用的科学数据以供感兴趣的人们研究和使用。

WildTech：如何使用地面数据来验证你们的算法是可靠的?

Paul：实际上我们有一大批的学者正在研究这一问题。我们通和其他已存在的数据源对比来验证我们的数据。当然这种验证也面对挑战，那便是真实的渔业数据难以获取。即使你去咨询渔业管理人员，他们也难以提供准确可靠的渔业数据。

WildTech：如何使得其他环保者去效仿你们的工作?

John：某种程度上，我们的专业知识和经验让我们有能力做一些事情。一些普通人或是非专家或许做不到，但是他们可以使用简单查询，并可以借助一些有用的工具。在我看来，在非洲中部开始采矿工作前，你做的第一件事最好是连接Google Earth，它可以帮助你更好地认识你所处的环境。当然你也可以同时使用一些别的工具像是TimeLapse，你将可以利用自20世纪70 年代初以来的 400 万景陆地卫星影像，并可以运行卫星图片动画显示40 多年间的变化。我们相信，通过这些视觉效果产品，能鼓励更多的人积极关注环境，推动全世界范围内的环境保护。

WildTech：未来两到五年内会有哪些新的遥感分析结果，能给我们列举一些吗?

John：已经在发展的高分辨率卫星系统，无疑将把我们代入高分辨率图像的新时代。在未来几年内我们想要做的事情是：如何实现使用免费的低分辨率影像系统检测出我们感兴趣的事件，然后跳转到高的分辨率影像上进行调查分析。在情报界中，这一过程叫“信息引爆和线索挖掘”，利用低分辨率侦察系统扫描，然后对检测出的感兴趣区域进行深入分析。

由谷歌和世界资源学会建造全球森林手表(GFW) 工具就是这项应用的很好的体现。GFW能够提供30 米分辨率的全球地表森林覆盖图，并且提供森林采伐警告。这项工具采用美国国家航空航天局较低分辨率的免费卫星图像。因为这些影像的时间周期短，每天可以对同一地区实现两次观测，因而可以检测出的森林扰动。当然，由于分辨率低，其无法确定森林扰动类型，比如究竟是由于闪电引发的森林火灾，还是由于非法伐木者的砍伐的导致的。因此我们建立一个系统，使得人们可以自动编程来调用某个区域对应的高分辨率图像用于进一步分析。比如利用Google Skybox卫星提供的1米分辨率的视频影像，人们可以通过观察是否有运载木材的车辆经过某个站点，来确定是否发生了非法伐木操作。如果这一调用高分影像数据的过程实现自动化，那么会有越来越多重大的事件由此检测出来。