数智化转型：构建生态环境遥感监测新格局

为深入贯彻落实党的二十届三中全会战略部署，积极响应《关于全面推进美丽中国建设的意见》核心要求，生态环境部近期印发《国家生态环境监测网络数智化转型方案》，标志着我国生态环境监测体系建设迈入智能化、精准化发展的新阶段。该方案以大数据、人工智能等新技术为支点，旨在构建新一代国家生态环境监测网络（以下简称"国家网"），为生态环境治理体系现代化提供科技支撑，助推美丽中国建设目标如期实现。

一、战略抉择：数智化转型的时代必然性
在人工智能技术日新月异的今天，DeepSeek等智能模型的突破性进展已在全球范围引发深刻变革。作为新质生产力的核心驱动力，大数据与AI技术正在重塑各行业发展模式。生态环境监测领域作为生态文明建设的技术基石，亟需通过数智化转型实现监测能力的代际跃升。

（一）技术革命催生监测体系升级需求
习近平总书记在全国生态环境保护大会上强调：“要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”。这一战略要求深刻揭示了新时代环境监测工作的转型方向。黄润秋部长在全国生态环境监测工作会议上进一步指出，必须构建与美丽中国建设相匹配的现代化监测体系，全面提升精准预测与应急响应能力。当前，物联网、区块链、数字孪生等技术的集成应用，正在推动监测网络向自动化、智能化方向演进。通过构建数智化监测体系，可实现对生态环境质量的实时感知、智能评估和精准预测，为科学决策提供数据支撑。

（二）遥感监测技术发展的必然选择
遥感监测作为国家网的重要组成部分，其技术水平直接影响监测体系的整体效能。近年来，我国已初步建成卫星、无人机、地面观测协同作业的立体化监测网络，在内蒙古草原生态监测、长江流域水质评估等场景中取得显著成效。但面对复杂多变的环境问题，传统遥感技术仍存在数据处理效率低、识别精度不足等瓶颈。通过数智化转型，可突破传统监测模式的物理局限，实现监测要素的全谱段覆盖、全周期追踪和全空间覆盖，推动遥感监测从"人工判读"向"智能识别"转变。

（三）创新驱动监测技术突破的迫切要求
生态环境部提出的“全方位、高精度、短周期”监测要求，对技术创新提出了更高期待。当前，通过机器学习算法已实现光学卫星数据的自动化处理，蓝藻水华预测精度较传统方法提升40%。但要满足日益增长的监测需求，仍需突破新型载荷数据处理、多模态数据融合等技术难关。数智化转型将推动监测技术从单一要素分析向多参数耦合评估演进，从静态监测向动态预警升级，全面提升核心技术竞争力。

二、实践突破：遥感监测的数智化探索
近年来，生态环境遥感监测领域通过引入智能算法、构建数字模型等创新手段，在监测精度、处理效率和预警能力方面取得显著进展，为数智化转型积累了宝贵经验。

（一）智能算法驱动监测精度跃升

一是人为活动监测技术不断突破，通过建立包含54.6万个样本的全国人为活动数据库，采用迁移学习技术优化变化检测模型，使建设用地扩张、矿区开发等活动的自动识别精度达到70%。在山西煤矿区试点中，系统准确识别出23处新增开采点，较人工目视解译效率提升8倍。二是通过构建涵盖钢铁、水泥等8大重点行业的热源特征库，利用卷积神经网络模型实现工业热源的智能识别，并对工业污染源智能监管。在京津冀地区的应用显示，系统对焦化企业的识别准确率达88%，有效支持了重污染天气应急管控。三是基于国产高光谱卫星数据，研发全球甲烷排放异常热点检测大模型，通过多光谱协同反演技术，将定量监测精度提升至0.5ppbv，甲烷排放监测技术达到国际领先水平。在青海油田的监测中，系统成功捕捉到3处异常排放源，为温室气体管控提供精准定位。

（二）监测预警能力实现多维拓展

一是构建生态风险评估体系，建立包含植被覆盖度、地表温度等12项指标的生态干扰评估模型，在云南滇池流域的应用中，系统准确识别出7处生态敏感区，为"分区管控"策略提供科学依据。该模型还可预测未来3个月内的生态风险变化，预警准确率达78%。二是在太湖、巢湖等重点湖库，通过构建长短期记忆神经网络（LSTM）模型，融合水温、营养盐等多源数据，实现蓝藻水华72小时提前预警。2023年预警准确率达89%，较传统方法提升35个百分点。三是集成多光谱识别与气象数据，构建秸秆焚烧污染风险量化评估模型。在河南、山东等农业大省的应用中，对秸秆焚烧实现智能监管，系统提前48小时预警准确率超过70%，支持了网格化监管措施的有效实施。

（三）数据处理效能取得质的飞跃

一是建立光学卫星数据全流程处理平台，实现影像获取、辐射校正、几何配准的自动化。全国2米分辨率基础影像更新周期由年度更新缩短至双月更新，有效覆盖率从65%提升至84%。在2023年长江流域洪涝监测中，系统72小时内完成灾区影像更新，为应急响应赢得关键时间。二是研发遥感影像地图服务插件，实现"在线判读+智能解译"的协同作业。全国2米影像切片时间从60天压缩至7天，在国土空间规划、生态修复评估等场景中，支持了500余项专题制图任务。

三、体系重构：数智化转型的实施路径
推进国家网数智化转型，需要构建"数据驱动、智能协同、泛在感知"的新型监测体系。重点从提升智能感知能力、构建数字底座、强化技术攻关、完善质量管控四个维度发力，打造全球领先的生态环境监测网络。

（一）打造智能监测"最强大脑"

首先建立涵盖水、气、土、生四大领域的全国生态遥感样本库，样本量突破100万条。开发样本自动标注系统，通过半监督学习技术实现样本库的持续更新。在黄土高原水土流失监测中，系统通过样本库匹配识别出6类侵蚀类型，解译精度达85%。其次构建生态环境问题遥感监测大模型，集成地表覆盖分类、污染物识别等12类核心算法。在珠江三角洲的应用中，模型自动识别出132处黑臭水体，较传统方法漏检率降低60%。建立模型持续训练机制，每季度更新算法权重，保持监测能力的技术领先。

（二）建设数字孪生空间底座

研发时空数据立方体构建技术，集成卫星、无人机、地面传感器等7类数据源。在长江经济带试点中，构建1:1万精度数字孪生体，实现水质、植被等参数的动态耦合模拟。该模型已成功预警3次突发性水污染事件，响应时间缩短至2小时。构建基于数字孪生的生态环境预测引擎，集成气象-水文-污染扩散耦合模型。在太湖流域的应用中，系统提前72小时预测总磷浓度变化趋势，预测误差控制在15%以内，为水质管理提供决策支持。

（三）突破数据处理技术瓶颈

研发高光谱、雷达卫星数据自动化处理平台，支持国产卫星数据的高效利用。在青藏高原的冰川监测中，系统实现雷达数据12小时全自动处理，较传统方法效率提升4倍。开展基于生成对抗网络（GAN）的影像超分重建研究，将国产卫星影像分辨率从2米提升至0.5米。在云南野生象栖息地监测中，超分影像清晰识别出亚洲象活动轨迹，为生态保护提供精细数据。

（四）构建全链条质量管理体系

一是依托超长期国债项目，建设由12颗卫星、500架无人机、3000个地面站组成的立体监测网络。在温室气体监测中，构建"天基观测+航空巡检+地面核查"的协同体系，实现CO₂浓度0.5ppm的监测精度。二是建立覆盖数据获取、处理、应用的全流程质控体系。在卫星载荷在轨定标中，采用深度学习算法实现辐射定标精度0.5%的突破。开发遥感产品真实性检验平台，通过地面实测数据验证，确保监测产品符合ISO/TC207标准。

四、未来展望：迈向智慧监测新时代
国家网数智化转型不仅是技术升级的革命，更是生态环境治理体系重构的契机。通过构建"空天地海"一体化智能监测网络，将实现三个根本性转变：一是监测范式转型，从"抽样调查"向"全要素感知"转变，利用AI技术实现环境监测要素的实时捕捉与动态解析。在渤海湾水质监测中，系统每小时处理10万条水质参数，构建三维污染扩散模型，为海洋环境保护提供精准画像。二是决策模式升级，建立"数据驱动+模型推演"的智能决策体系，在重污染天气应对中，系统可自动匹配污染源清单，生成应急管控方案。在2024年京津冀秋冬季攻坚行动中，AI模型推荐的管控措施使PM2.5浓度下降18%，较人工方案提升6个百分点。三是治理效能提升，通过数字孪生技术构建"虚拟环保部"，实现生态环境质量的动态模拟与预案评估。在长江流域生态保护修复中，系统模拟5种治理情景，优选出水污染治理最优方案，预计可使总氮排放量减少25%。
站在人与自然和谐共生的历史坐标上，国家生态环境监测网络数智化转型承载着推动绿色发展的时代使命。通过技术创新、数据赋能和体系重构，我们正在构建一张感知万物、智慧决策的"生态天网"。这不仅是监测技术的革新，更是生态文明建设理念的升华。面向未来，随着人工智能技术的持续演进，我们完全有信心建成全球领先的现代化生态环境监测体系，为美丽中国建设筑牢科技基石，为人类命运共同体贡献中国智慧。