遥感大数据在公路交通领域中的应用与实践

　　摘要：遥感大数据对交通行业产生了深远的影响，并在交通规划、建设、管理、养护等方面起到了积极的推动作用。首先介绍了交通遥感大数据的内涵及特征，并概述了遥感大数据在公路交通领域的应用现状;之后结合近几年交通运输业务部门基于遥感大数据开展的相关工作，重点介绍了遥感大数据在公路灾毁智能提取分析、公路建设与规划分析、公路智慧养护个方向的典型应用;最后对交通遥感大数据的发展趋势和未来前景做出展望。

　　关键词：遥感大数据;交通;公路灾害;公路建设规划;公路养护

　　引言

　　随着对地观测技术的不断进步，遥感数据空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率以及辐射分辨率不断提高，从多源立体观测平台获取的遥感数据量急剧增加，直接触发了遥感数据的多源化和海量化，遥感信息提取技术智能化水平和精准度也逐渐提升，遥感数据进入了大数据时代[12]。目前，遥感大数据在环境、水利、城乡规划、海洋等行业的产业化应用已经日趋成熟[37]。

　　交通运输业是国民经济重要的基础结构之一，是国民经济发展的基本和先决条件，对整个社会经济发展效率起着至关重要的作用。遥感技术在数据分辨率、数据数量、数据获取效率等方面较传统方法具有明显优势，已经在公路、铁路、水运、航运、管道等交通业务领域得到了不同程度的应用，有效地解决了传统交通行业建设、管理、养护过程中存在的信息采集覆盖面窄、效率低、成本高、数据更新缓慢、数据资源共享程度弱等问题[810]。伴随着遥感技术在交通运输领域应用的不断深入，交通遥感大数据也逐渐成为交通运输行业的重要发展方向，为“交通强国”建设提供了重要的数据支撑。

　　1交通遥感大数据概述及应用现状

　　1.1交通遥感大数据的内涵

　　交通遥感是指使用可见光、热红外和微波等多源遥感数据，通过目视判读、计算机自动提取和反演等多种分析手段，进行交通线路和交通基础设施的提取与变化检测，并对交通沿线的地形、环境、灾害信息进行动态监测，并与地理信息系统(geographicinformationsystem，GIS)和导航技术相结合，为交通规划、建设、养护、管理等业务提供信息化技术支持的学科[11]。

　　遥感技术的应用贯穿交通勘察规划、建设施工、设施养护和运营管理的各个阶段，每个阶段都涉及与其他学科的交叉融合，体现了交通遥感的综合性特点。而且公路、铁路、水运、航空、管道等不同的交通业务领域又有其各自的特点，这就使得交通遥感的分析和应用更具复杂性[10]。

　　相比传统数据，遥感大数据应用于交通领域能大量反映交通领域相关要素的数量及空间结构，具有客观性、连续性、时效性、精确性、全样本和动态性等优势，能更加凸显其时空动态特征。遥感大数据的出现以更高的时间分辨率和空间分辨率，为人们定量、客观、便捷地理解交通及其行为提供了新的手段。交通遥感大数据主要包括交通遥感影像产品、交通遥感监测业务产品、交通业务现场观测与测量数据、基础背景数据四大类数据及产品。

　　交通遥感影像产品主要包括卫星、机载、地基等遥感影像数据等，为交通相关应用提供基本的遥感影像底图;交通遥感监测业务产品主要包括交通基础信息遥感监测、交通环境信息监测、交通灾害信息监测产品等，为交通专题应用提供专题地图产品;交通业务现场观测与测量数据主要包括交通终端设备传感器采集数据、地面调查数据、训练样本数据、解译规则集数据等，为交通相关应用提供现场数据及样本数据;基础背景数据主要包括基础地理数据、气象水文数据、土地利用数据、地质地貌数据等，为交通相关应用提供基本信息底图。

　　1.2交通遥感大数据的特征

　　交通遥感大数据在具备遥感大数据特征[12]的同时，还具有一定的特殊性。客观性。交通遥感大数据的获取不受人为因素的干扰，可以对交通设施、交通工具的空间分布和运营状态、路域和航道周围环境以及交通事件的发展过程提供客观的评价。交通遥感大数据的客观性对于交通路网现状统计评估、交通行业监管等具有重要意义。

　　多源性。不同交通业务对遥感数据的需求不同，交通遥感是对大气环境、地表信息及地下管道等多个层次的立体观测。交通遥感大数据的获取平台包括航天、航空、地基等类型，传感器波段涉及可见光、红外、微波，另外还包括物探、测绘等实测数据，以及手持终端设备采集的交通业务统计上报数据，具备典型的多源性特征。

　　现势性。随着全球对地观测体系和地面交通传感网络建设的不断完善，交通遥感大数据获取和传输的准实时性大幅提升，在交通灾害事故应急搜救中，可以及时获取目标对象的最新数据和事故的周边态势，制定合理有效的救援方案。

　　海量性。交通系统是一个复杂的系统，涉及人、车、路、环境等各种信息，其数据量大、包含的信息多，具有海量数据特征[11]。受观测对象的限制，相对于其他行业，交通行业对高空间分辨率遥感影像的需求更为迫切，如农村公路属性信息提取、车辆和船舶等交通工具类型识别、道路破损状况监测等都离不开高分遥感数据的支撑。同时，随着遥感技术在交通运输行业应用的逐渐深入，遥感技术对交通信息提取和分析的全面性、时效性和精准性要求也逐步提升。这些因素决定了交通遥感必将面临海量大数据信息存储、处理和分析的挑战。

　　1.3公路交通领域遥感大数据应用现状

　　在公路交通领域，公路勘察、路网分布调查、公路灾害监测与道路损毁评估是较早引入了遥感大数据分析技术的业务方向，也是目前交通遥感较为典型的几个应用方向。同时，随着遥感影像空间分辨率的不断提高，基于遥感大数据的公路建设监管和公路智慧养护也逐渐成为技术研究和业务应用的热点。

　　1.3.1国内公路交通遥感大数据应用现状

　　遥感技术在我国公路勘察中的应用起步较早，遥感大数据在我国高寒高海拔地区、西部复杂山区和东部丘陵区重要公路的勘察、选线工作中发挥了不可替代的作用[1316]。2005年我国推出了由中交第二公路勘察设计研究院编制的行业标准《公路工程地质遥感勘察规范》(JTC/TC21012005)[17]，明确了包含航空、航天遥感资料及其他资料的遥感大数据信息在路线方案的勘察设计、重大工程选址中的重要作用。

　　遥感大数据分析为路网监测提供了全新的技术方法，实现了大面积路网的道路轨迹分布、路面宽度和路面材质的快速和客观统计，改变了传统交通运输行业路网信息人工调查和统计的工作模式。国内外学者很早便开始了基于卫星遥感影像的道路属性信息提取研究[1820]，为遥感技术在交通路网调查与核查业务中的推广应用提供了基础。2015年，湖南省交通运输厅联合中国交通通信信息中心在全国率先引入了高分遥感技术，运用高分遥感路网提取技术和大数据分析手段，对全省19万千米农村公路进行了“放大镜”式的全覆盖检测，并建成了遥感农村公路数据库和综合管理系统，实现了对全省农村公路全面、精准的管理21。

　　截至202年底，遥感路网核查技术已经在湖南省、贵州省、四川省、陕西省、广东省、云南省、安徽省、江西省、广西壮族自治区等多个省份得到了推广应用。20多年来，在应对特大水灾、雪灾冻害、地震、滑坡等自然灾害的过程中，卫星、航空、无人机等高分辨率遥感技术在道路损毁评估中发挥了巨大的作用，遥感技术已成为当前灾害调查和灾害风险评估不可或缺的重要技术。

　　2008年“5·12”汶川地震发生后，相关单位和广大的科研工作者利用航空、航天遥感影像数据开展了四川省道路工程沿线地质灾害的调查工作，调查了都汶高速公路地震次生山地灾害的类型、灾害特征、分布区域及分布规律，为后期次生灾害的防治提供了很好的依据[2。

　　另外，在玉树地震、舟曲泥石流、九寨沟地震以及长江流域洪水特大自然灾害的应急救援和公路灾毁评估工作中，通过遥感大数据分析技术及时获取滑坡区域面积和灾毁道路长度等重要信息，为交通部门抢险救灾和灾后恢复重建提供了数据支撑。 遥感大数据在公路建设监管和道路养护方向的应用是交通遥感的新热点。早期主要使用中低分辨率遥感卫星数据，对高速公路建设项目施工前、施工期、竣工后的建设项目临时占地和恢复状况进行监测和分析[2。

　　目前，随着国内外亚米级卫星及无人机影像获取技术的推广应用，施工现场的细节信息提取已经得到了较好的解决，遥感大数据被逐步引入大型交通工程建设进度监管业务中。我国目前已由大规模交通基础设施建设阶段过渡到了养护管理阶段，对智慧化养护的需求越来越迫切，遥感大数据分析技术在公路养护业务中的应用具有非常重要的意义。高光谱遥感卫星影像空间分辨率的提升、航空无人机和地面遥感检测设备的辅助使用，以及道路健康状况遥感检测光谱特征和理论模型研究[2的不断深入，为遥感大数据在道路养护业务中的应用和推广提供了基础。

　　1.3.2国外公路交通遥感大数据应用现状

　　发达国家(如美国、德国、加拿大、英国、日本、澳大利亚等国)从20世纪80年代开始大力推广遥感与空间信息技术在交通领域的应用。随着国外遥感卫星产业的快速发展，光学、高光谱、雷达、激光测高、重力等多类型卫星遥感体系已形成，遥感技术在交通运输行业的应用深度和广度也得到了极大的提高。例如，美国交通部提出了“商业遥感与空间信息计划(CommercialRemoteSensing&SpatialInformationTechnologiesProgram)”，该计划包括运输统计局、智能交通系统联合计划办公室、研究发展和技术办公室、导航定位授时与频谱管理中心、交通安全研究所、沃尔普国家运输系统中心个机构。

　　目前，高分卫星、无人机、三维激光扫描(ightdetectionandranging，LiDAR)、地基雷达、探地雷达等多源遥感数据已在美国等发达国家的交通设施建设、管理、养护、环境评估以及公路自然灾害风险评估与应急救援等领域得到了很好的应用与推广。阿肯色大学的Coffman等人[2在麦克-布莱克威尔乡村运输中心项目中，利用激光雷达三维建模和地基合成孔径雷达干涉测量(interferometricsyntheticapertureradar，InSAR)技术，对公路建设粘土材料进行持续观测，详细分析了粘土材料的收缩膨胀特征。

　　美国北达科他州立大学的Bridgelall等人[2利用搭载在无人机上的高光谱成像仪，开展了涵盖道路拥堵预测、铁路运行状况监测和管道风险管理的交通系统多式联运遥感研究，为交通模型参数的获取与定期更新提供了一种低成本的技术手段，体现了遥感技术在交通多式联运分析与安全管理应用中的巨大潜力。密歇根理工大学的Wolf等人[2利用InSAR、LiDAR和三维摄影测量等遥感技术，针对密歇根州底特律10高速公路、内华达州铁路走廊、阿拉斯加管道走廊和实验室缩放模型等几个研究场景，开展交通设施沿线岩土资产监测，为交通部门的岩土资产管理决策提供技术支撑。

　　遥感技术在国外公路、桥梁、边坡养护中也发挥了积极的作用。美国交通部联邦公路管理局使用LiDAR数据、图像处理算法和GPS/GIS技术，长期监测路面裂缝和破损状况，包括沥青路面裂缝自动分类验证、混凝土道路检测、移动激光雷达路面标记反射率状况评估等。

　　多种传感设备和遥感分析技术的使用为桥梁养护提供了更好的安全保障，密歇根州运输部汽车研究中心联合密歇根理工大学，综合使用三维全景摄影测量、热红外成像、LiDAR、数字图像相关法(digitalimagecorrelation，DIC)、探地雷达、合成孔径雷达(syntheticapertureradar，SAR)、无人机与卫星多光谱影像等遥感数据，对桥梁变形、桥面铺装裂缝、坑洞、龟裂等桥梁病害进行了全面的检测，证明了遥感技术在桥梁养护中的应用价值;俄勒冈州交通部研究中心和俄勒冈州交通研究与教育协会(OTREC)的工作人员利用地面和机载的三维激光扫描设备对俄勒冈州的101号高速公路和美国20先锋-埃迪维尔高速公路沿线进行边坡的持续监测，并构建了同步变化检测模型，实现了道路沿线灾害隐患点的快速高效排查，为交通设施养护和区域未来工矿业的发展提供了安全保障30。

　　交通设施沿线的环境监测与评估是遥感技术应用的重要领域之一，遥感技术已成为各个国家开展公路沿线植被覆盖、径流分布、水土流失监测以及交通环境评估业务的重要手段。遥感数据也是全球范围内地震、海啸、飓风、台风等重大自然灾害以及公路沿线局部范围内滑坡、泥石流、崩塌等次生地质灾害损毁信息获取的重要数据源，美国、德国、加拿大、日本、韩国等国家的陆地、海洋、气象系列卫星都在本国交通灾害损毁评估和应急救援工作中发挥了不可替代的作用。

　　2遥感大数据在公路交通中的典型应用

　　公路及其附属设施在遥感数据中表现为长条形网状结构，并因建设材质、标准和时间的不同，体现为不同的光谱特征和纹理特征。形状方面，平原地区的公路偏平直，山区地区的公路多弯曲迂回。同时，公路覆盖平原、丘陵、山地等不同地区，且容易受建筑物、行道树等地物的遮挡，体现出多样性的特征。公路在遥感数据中的多样性客观上增加了遥感大数据在公路交通中的应用难度。为了扩展遥感大数据在公路交通中的应用，需要重点关注以下两个方面。

　　数据方面。因交通业务关系人民安全及经济发展，故对业务数据的准确度及精细化程度要求高，需采用亚米级高分辨率遥感卫星或无人机影像。为了提高道路属性信息(如路面类型、老化程度等)分析的准确度，需采用多光谱高光谱影像数据源。

　　算法方面。遥感影像中的公路特征多样、场景复杂，对影像去噪、增强、提取等技术有较高要求，如今遥感数据深度学习及大数据融合分析已经在公路交通领域发挥了作用，但是，遥感数据存储、分析速度较慢，需构建良好的大数据平台，以提升遥感大数据的处理效率。近几年，交通运输部相关部门结合具体交通业务需求，陆续开展了基于遥感大数据与多源时空大数据的行业应用，对提高工作效率、提升政务决策能力水平起到了重要作用。

　　3交通遥感大数据发展趋势

　　3.1交通遥感大数据面临的问题

　　尽管交通遥感大数据已在交通运输行业的实际应用中发挥了重大作用，但在应用与研究发展中仍有很多问题待解决，具体可概括为以下两个方面。

　　第一，在遥感卫星载荷方面，目前在轨遥感卫星还无法完全满足水陆交通运输行业对遥感技术日益迫切的需求，这在一定程度上制约了遥感大数据在交通运输领域的应用，具体表现在以下几个方面。

　　空间分辨率低：对于农村公路出现畅返不畅、路面老化，以及自然灾害造成的道路损毁等问题，需要较高空间分辨率的多光谱、高光谱遥感卫星数据，以满足路面健康和道路受损状况的观测需求。虽然我国高分二号、北京二号、高景一号等卫星的空间分辨率都已达到亚米级，高光谱卫星高分五号也已经投入使用，但是针对宽度仅几米的道路来说，现有的遥感卫星资源仍难以满足交通行业精细化业务管理和应急损毁评估的需求。

　　时间分辨率低：对于陆地和海上突发的自然灾害、船舶遇险、海上溢油等应急事件，需要对事件发生区域进行高精度、高频次、连续的跟踪监测。目前我国高分四号卫星可实现对地表某区域的长时间凝视，但其空间分辨率只有50，难以满足交通目标快速发现、连续跟踪的应用需求。后续“吉林一号”卫星星座组网后，可实现全球任意点10min以内重访，其空间分辨率为1.12m，但预计2030年才能实现组网。

　　载荷存在空白：对于我国水上安全事故的监测与评估，需要激光雷达技术为重点区域的水深测量提供新的解决方案，然而目前尚没有可用的激光雷达卫星数据资源。我国西部绵延数千公里的冻土区公路、全国超过数百万公里的农村道路以及北极航道极端环境下的冰情等，均对雷达遥感观测强穿透能力提出了强烈需求，但是长波长SAR卫星在我国仍属空白，观测被树木遮蔽、被积雪覆盖或者深层冻土等类似状态下的交通目标仍缺少可用手段。

　　第二，在业务推广应用方面，虽然遥感大数据为交通运输行业提供了各种有效信息，但如何快速利用遥感大数据实现交通信息快速、动态监测与分析，依然存在很多瓶颈，具体表现在以下几个方面。

　　数据提取与分析技术业务化难：遥感自动化提取技术虽然已取得了一定的成功经验，但大部分只是示范性试验，距离实际应用及产业化还存在很大差距，往往需要较多人工干预。近年来，深度学习技术的出现与发展虽然给自动化信息提取带来了新的思路，但在遥感领域尚未达到业务化、商业化要求。

　　行业应用不够深入：目前，基于遥感大数据的应用主要集中于交通基础设施的前期工作中，对于交通基础设施的规划、建设、养护涉及较少，未形成交通基础设施全生命周期的相关应用。

　　结束语

　　如今，遥感大数据在交通运输领域的应用已经在公路建设、规划、养护等方面显示出巨大的潜力和无限的发展前景。未来，随着遥感大数据集成、融合、分析挖掘等理论技术及应用的发展，遥感大数据将在交通领域发挥举足轻重的作用。将遥感大数据与各类交通大数据综合应用，解决交通行业“建、管、养、运”等实际问题，并形成“交通+教育”“交通+医疗”“交通+物流”等多行业、多领域的数据融合，是未来发展的重点，也是交通大数据未来发展的重要方向。

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　　[2]张超,李昆,张鑫遥感大数据关键技术发展研究综述[J].科技创新导报,2017,14(21):145,147.ZHANGC,LIK,ZHANGX.SummaryofResearchontheDevelopmentofKeyTechnologiesofRemoteSensingBigData[J].ScienceandTechnologyInnovationHerald,2017,14(21):145,147.

　　[3]孙中平,申文明,张文国,等.生态环境立体遥感监测大数据顶层设计研究J].环境保护,2020,48(S2):5660.

　　作者：袁胜古，罗伦，郭榕刚，毛恒彬，王芳，蔡红玥，肖和平