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遥感大数据:让统计人说话更有底气_中国信息报
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更新时间:2019年08月30日 08:54:56

遥感大数据:让统计人说话更有底气

■ 施开分 

    在第三次全国农业普查工作中,国务院农业普查领导小组决定,在农业普查中首次采用遥感技术测量农作物时空分布。这是中国农业普查史上一次重要的技术方法改革,也是世界农业普查历史上的标志性事件,国际同行对于中国的实践和探索也给予高度关注和评价。卫星遥感大数据在中国统计调查工作中得到大范围的应用普及,带来了技术、方法、手段的全面提升,统计调查工作开始走向客观化、空间化、智能化。
    遥感大数据在农业统计调查工作中的应用既是统计人应对统计工作改革发展的主动选择,也是技术、经济社会发展到现代阶段的产物,应用遥感大数据是农业统计调查工作改革和发展的必然要求。
    农作物统计的痛点
    中国农作物统计调查主要依赖于农业普查、重点作物抽样调查、一些品种全面统计的统计调查方法,这由传统中国农业小、散、弱的特点所决定,也是中国农业种植地区跨度大、品种多、差异大的特殊国情所决定,形成的方法体系有关注重点、关注整体、经济高效的特征。农业普查可以获得大量的农业统计指标,且承载了部门相关数据需求,需要投入大量的人力、物力、财力,因此只能10年开展一次;而全面统计方法,则存在技术能力不一、工作水平不一、统计工作环境不一等问题,只能用于一般性农业品种的统计;抽样调查是在特定历史条件下结合中国的农业实际而采取的一种对策,即将关键农产品数据调查收归国家,用可控、有效、及时的手段开展科学的抽样调查,破除可能导致数据失真的干扰性因素的一种解决办法。
    但是,随着农业生产朝着规模化、现代化、国际化发展,农业统计调查数据的服务需求正向高频、多指标、更广覆盖的方向转变,传统农作物统计调查方法的不足也逐渐显现。
    数据精度的负面影响。真实数据的需求与数据生产中存在干扰的矛盾,个别地区存在一定的干扰因素,影响了统计数据结果的客观性。这些因素主要作用于调查对象、调查人员、统计管理人员,形成对数据质量的干扰,以人为主体的统计调查工作,存在被干扰的风险。
    及时性不足的问题。传统的统计数据采集手段,以通过层层布置为任务发布方式,采用人工作调查、入户访问方式获得数据,对快速、大范围调查几乎束手无策。而普查又费时费力,一项普查从开始到最终提供数据可能需要1-2年时间,数据的及时性无法保证,特别是在灾害应急时对于数据的需求往往难以得到满足。
    成本效益的平衡问题。数据需求很多,但是需要大量投入才能满足,有些数据投入再多的人力、物力、财力也可能无法取得。因此,在开展调查的时侯,对于数据指标、数据频率等方面进行严格的限制,才能够使数据质量有所保障。
    遥感大数据已取得的成就
    国家统计局开展遥感大数据研究与应用已有近20年历史,早在2001年就与科技部、北京师范大学等单位开展农作物种植面积的遥感监测合作研究,推进卫星遥感大数据在农作物统计调查中的应用。在多年的研究和应用探索中,逐步引入了地理空间信息技术、空间定位技术、PAD调查设备及软件、无人机遥感测量、调查车等技术手段和设备软件,分别于2010年在北京、2014年在新疆开展应用,2016年在全国农业普查中正式开展应用。
    目前,已经形成了农作物统计调查天上有卫星、空中有无人机、地面有人(1000多名无人机驾驶员)和数据(全国农作物地块数据)、后台有专项数据处理的新型农作物统计调查模式,统称为“天、空、地”一体的现代农业空间化统计调查体系。农作物统计调查正在逐步建立网络化支撑、自动化和半自动化测量、全程监控的面积和估产监测调查体系,以期实现图像获取、空间定位、自动识别、图像分类、任务分发、实时传输等支撑功能,实现自动化处理、人工智能算法分类、大数据批处理为目标的数据处理体系,将实现精准、高效、自动化的目标。
    精准高效自动化的目标
    基础数据更加精准。传统的季节性农产量抽样调查,是基于10年一次的农业普查获取的农户普查数据为总体框,开展抽样设计和调查。此类基础农户数据存在数据老化、一致性不够、客观性不足等方面的问题。而采用遥感图像类数据测量形成的农作物地块数据,一是可以解决数据老化问题,基础数据理论上可以实现一年一更新,关键样本数据可以实现一季一更新;二是可以解决口径不一致问题,地块面积计算机自动测量获得而不存在人工丈量误差问题;三是可以解决客观性不足问题,卫星或无人机拍摄图像与现场完全一致,不会出现人工调查与实际可能有出入等问题。
    调查效率明显提升。按照完整调查流程,传统的调查需要对作物地块进行实地丈量,现场访问和测量确认比较费时费力,且丈量误差难以控制。而采用卫星遥感影像对地块进行划分,所有划分完成的地块面积自动测量获得,现场调查无需对地块进行丈量,数据精度较高;部分发生边界变化的地块,调查员在现场用软件进行划分后,面积也自动获得无需丈量;另外,一些地区采用无人机开展季节现场调查,无需大量进入样本地块内部查看,可以减轻现场入地难问题,提升调查精度。
    发展调查半自动化能力。用卫星遥感图像数据实现地块丈量的自动化处理,用无人机调查实现现场调查的自动化数据获取,用PDA拍摄和后台自动轨迹记录实现质量监控的自动化,用图像分类算法实现主要农作物种植空间分布的快速测量,用估产模型实现大范围的长势和产量的自动估算,综合起来将逐步实现农作物面积和产量调查的自动化、半自动化。自动化和半自动化的测量,给统计调查人员和数据提供了很好的技术屏障,减少了人为干扰风险,提高数据精度和农业统计工作人员底气。

 
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