本书是一部全面分析地球大数据在地球系统科学中应用的著作，是“地球大数据科学论丛”的首卷。书中介绍了地球大数据如何重塑科研范式，涵盖数据感知、共享、融合等关键技术，并探讨了其在国家决策和实现可持续发展目标中的影响。书中还深入讨论了多源数据感知技术、资源管理、高性能处理等的进展，强调了数据共享、区块链技术及伦理隐私保护的重要性。本书通过案例分析，展示了地球大数据在构建数字孪生地球、全球变化研究、支持“一带一路”倡议等方面的实际应用，为科研和政策制定提供了全面视角和宝贵指导。

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作为第一完成人和主要完成人获国家科技进步二等奖、三等奖3项，获中科院自然科学一等奖1项，获中科院科技进步特等奖、一等奖、二等奖及三等奖5项，并获国家863计划突出贡献奖。

目录
“地球大数据科学论丛”序
前言
第1章 地球大数据科学 1
1.1 地球大数据问世 1
1.1.1 大数据改变科学研究范式 1
1.1.2 科学大数据的提出 2
1.1.3 地球大数据概念 2
1.2 地球大数据科学的内涵 3
1.2.1 地球大数据科学的缘起与背景 4
1.2.2 地球大数据科学研究领域 5
1.2.3 地球大数据支持科学发现 7
1.3 地球大数据科学的发展历程 8
1.3.1 建立阶段：数字地球 8
1.3.2 发展阶段：新一代数字地球 10
1.3.3 跨越阶段：地球大数据科学 10
1.4 地球大数据科学的学科建制 11
1.4.1 地球大数据科学的外在学科建制 12
1.4.2 地球大数据科学内涵 17
1.5 地球大数据科学的技术体系 19
1.5.1 数据泛在感知 20
1.5.2 数据可信共享 21
1.5.3 多元数据融合 23
1.5.4 数字孪生及复杂模拟 25
1.5.5 空间地球智能认知 26
1.6 地球大数据科学平台 27
1.6.1 GEOSS 27
1.6.2 谷歌地球引擎 29
1.6.3 澳大利亚地球科学数据立方体 31
1.7 实施地球大数据科学框架的国际合作 32
1.8 小结 34
参考文献 35
第2章 地球大数据科学工程 39
2.1 地球大数据科学工程专项背景 39
2.1.1 总体思路 39
2.1.2 专项项目组织 40
2.1.3 专项建设目标 42
2.2 地球大数据专项研究成果 43
2.2.1 可持续发展科学卫星1 号 44
2.2.2 地球大数据云服务平台 44
2.2.3 地球大数据平台系统 50
2.2.4 支持联合国可持续发展目标 51
2.3 地球大数据专项成果影响 52
2.3.1 地球大数据理念传播 52
2.3.2 地球大数据支持国家宏观决策 54
2.4 小结 56
参考文献 56
第3章 空间对地观测技术 58
3.1 空间对地观测传感器 58
3.1.1 光学遥感传感器 59
3.1.2 雷达遥感传感器 64
3.1.3 夜间灯光遥感传感器 71
3.1.4 激光雷达传感器 75
3.2 空间对地观测卫星 77
3.2.1 对地观测卫星 78
3.2.2 海洋观测卫星 81
3.2.3 气象观测卫星 82
3.2.4 可持续发展科学卫星 82
3.3 空间对地观测多领域应用 86
3.3.1 森林多样性监测 86
3.3.2 农业监测 87
3.3.3 大气监测 87
3.3.4 地质矿产 87
3.3.5 灾害评估 88
3.3.6 海洋监测 88
3.3.7 海岸带土地利用/覆盖 89
3.3.8 全球变化监测 89
3.4 小结 91
参考文献 91
第4章 地球大数据泛在感知 95
4.1 无人机感知 95
4.1.1 概述 95
4.1.2 无人机与感知设备 98
4.1.3 无人机智能感知 104
4.2 众源地理感知 111
4.2.1 众源地理数据概述 111
4.2.2 众源地理数据分类 113
4.2.3 众源地理数据的特点 113
4.2.4 众源地理数据采集 115
4.2.5 众源地理数据的主要应用方向 116
4.3 社交媒体感知 118
4.3.1 社交媒体概述 118
4.3.2 社交媒体分类 119
4.3.3 社交媒体数据 120
4.3.4 社交媒体数据采集 121
4.3.5 社交媒体时空分析方法 123
4.4 传感网 124
4.4.1 对地观测传感网 124
4.4.2 对地观测传感网的特征 126
4.5 泛在网络 126
4.5.1 泛在网络概述 126
4.5.2 泛在网络中信息服务的发展 127
4.5.3 泛在网络关键技术 128
4.5.4 泛在地理信息的特征 129
4.5.5 泛在地理信息服务的体系结构 130
4.6 小结 131
参考文献 131
第5章 地球大数据资源管理 134
5.1 地球大数据来源 134
5.2 地球大数据集成 139
5.2.1 地球大数据集成面临的主要问题 139
5.2.2 地球大数据集成模式 140
5.3 地球大数据归档 142
5.3.1 一般元数据管理 142
5.3.2 基于元数据的地球大数据归档 145
5.4 地球大数据存储 149
5.4.1 地球大数据的存储管理方式 149
5.4.2 地球大数据的存储体系架构 152
5.5 地球大数据发布与共享 155
5.6 地球大数据质量控制 155
5.6.1 数据质量控制步骤 156
5.6.2 数据质量工具 158
5.6.3 数据质量控制指导原则 159
5.7 地球大数据安全管理 159
5.7.1 安全管理需求 160
5.7.2 安全管理理论方法 162
5.7.3 挑战性问题及未来发展方向 164
5.8 小结 166
参考文献 166
第6章 地球大数据高性能处理 170
6.1 高性能处理框架 170
6.1.1 单机多核计算框架 170
6.1.2 集群计算框架 171
6.1.3 云计算框架 174
6.2 地球大数据高性能处理关键技术 177
6.2.1 时间序列数据高性能处理引擎 177
6.2.2 空间影像数据高性能处理引擎 180
6.3 典型案例 186
6.3.1 高性能遥感云计算系统 186
6.3.2 大尺度遥感影像镶嵌 191
6.3.3 全球尺度净初级生产力遥感产品生产 196
6.4 小结 201
参考文献 202
第7章 地球大数据云计算平台 206
7.1 云计算平台关键技术 206
7.1.1 云计算平台共性关键技术 206
7.1.2 地球大数据云计算平台关键技术 208
7.2 典型地球大数据云计算平台 211
7.2.1 Google Earth Engine 211
7.2.2 Sentinel Hub 213
7.2.3 Open Data Cube 214
7.2.4 SEPAL 217
7.2.5 JEODPP 218
7.2.6 OpenEO 220
7.2.7 pipsCloud 遥感云 221
7.3 地球大数据云计算平台服务可持续发展典型案例—CASEarth Cloud 227
7.3.1 基础设施服务 227
7.3.2 地球大数据服务 229
7.3.3 地球大数据分析服务 234
7.3.4 地球大数据可视化服务 236
7.3.5 科学与决策支持服务 238
7.3.6 SDG 大数据平台 242
7.4 小结 244
参考文献 244
第8章 地球大数据智能挖掘 247
8.1 基于规则的地球大数据挖掘方法 248
8.1.1 专家系统 248
8.1.2 决策树 248
8.1.3 关联规则学习 250
8.2 数据驱动的数据挖掘方法 251
8.2.1 k 近邻算法（k-NN）与动态时间规整（DTW） 251
8.2.2 贝叶斯方法 254
8.2.3 支持向量机与支持向量回归 255
8.2.4 启发式搜索 256
8.2.5 人工神经网络（ANN）与深度学习（DL） 258
8.2.6 迁移学习 262
8.3 基于强化学习的地球大数据挖掘方法 263
8.4 基于集成学习的地球数据挖掘方法 264
8.5 地球大数据挖掘应用进展 265
8.5.1 地理领域 265
8.5.2 地质领域 272
8.5.3 海洋领域 274
8.5.4 大气领域 276
8.6 小结 278
参考文献 280
第9章 地球大数据共享与服务 291
9.1 数据共享与服务的基本原则 291
9.2 数据共享与服务技术方法 292
9.2.1 原位测量数据的共享与服务技术方法 292
9.2.2 遥感观测数据的共享与服务技术方法 293
9.2.3 地球模拟数据的共享与服务技术方法 294
9.3 地球大数据共享与服务系统 295
9.3.1 数据汇聚服务 296
9.3.2 产品加工服务 299
9.3.3 数字地球加载服务 301
9.3.4 数据计算服务 304
9.3.5 科学研究服务 304
9.4 地球大数据共享与服务的研究进展 307
9.4.1 国外地球大数据共享与服务的代表性进展 307
9.4.2 中国地球大数据共享与服务的代表性进展 309
9.5 地球大数据共享与服务典型案例 312
9.5.1 基于OpenStack-Swift的云存储系统构建 312
9.5.2 基于云存储的多用户遥感数据共享 314
9.6 小结 315
参考文献 316
第10章 地球大数据区块链可信共享 319
10.1 区块链基本概念与信息架构 319
10.1.1 区块链的基本概念 319
10.1.2 区块链的技术体系 320
10.2 地球大数据可信共享 323
10.2.1 地球大数据共享面临的挑战 323
10.2.2 区块链打造可信共享平台的优势 324
10.2.3 可信共享新模式：区块链+联邦学习 328
10.2.4 区块链技术在地球大数据可信共享中的应用 329
10.3 地球大数据可信溯源 329
10.3.1 地球大数据溯源面临的挑战 329
10.3.2 区块链助力地球大数据溯源 330
10.3.3 地球大数据可信溯源的研究展望 331
10.4 地球大数据共享评估 332
10.4.1 地球大数据共享评估面临的挑战 332
10.4.2 区块链助力地球大数据共享评估 334
10.5 地球大数据区块链可信共享典型应用 335
10.5.1 遥感大数据可信共享面临的主要问题 336
10.5.2 基于区块链技术的遥感大数据管理 337
10.5.3 基于区块链技术的遥感数据可信共享系统 341
10.6 小结 343
参考文献 343
第11章 地球大数据伦理与隐私保护 346
11.1 地球大数据治理 346
11.1.1 地球大数据治理的背景 346
11.1.2 地球大数据治理面临的挑战 347
11.1.3 地球大数据治理体系 348
11.1.4 地球大数据治理现存问题及发展趋势 352
11.2 地球大数据的伦理问题 354
11.2.1 地球大数据伦理相关背景 354
11.2.2 地球大数据伦理面临的相关挑战 356
11.2.3 地球大数据伦理问题的解决思路 359
11.3 地球大数据隐私保护 360
11.3.1 地球大数据隐私保护背景 360
11.3.2 地球大数据隐私保护面临的挑战 361
11.3.3 地球大数据隐私保护研究现状 362
11.3.4 地球大数据隐私保护发展趋势 367
11.4 地球大数据治理的伦理与隐私典型案例 369
11.4.1 地理大数据伦理与隐私 369
11.4.2 地质大数据伦理与隐私 371
11.4.3 社交网络大数据伦理与隐私 371
11.5 小结 372
参考文献 373
第12章 地球大数据与数字孪生地球 378
12.1 数字孪生与地球管理 378
12.1.1 数字孪生的基本概念 378
12.1.2 地球管理概述 380
12.2 数字孪生地球：连接地球空间、社会空间与知识空间 381
12.2.1 数字孪生地球基本架构 381
12.2.2 数字孪生地球的地球空间 383
12.2.3 数字孪生地球的社会空间 385
12.2.4 数字孪生地球的知识空间 386
12.3 数字孪生地球支持高效管理：案例分析 388
12.4 小结 394
参考文献 394
第13章 地球大数据助力全球变化研究 398
13.1 全球变化敏感因子概述 398
13.1.1 全球变化敏感因子研究意义 399
13.1.2 全球变化敏感因子认知方法 401
13.2 冰冻圈水相态转换敏感因子 402
13.2.1 冰川敏感因子时空特征 402
13.2.2 冻土敏感因子时空特征 406
13.2.3 湖泊敏感因子的时空特征 408
13.3 陆面敏感因子 410
13.3.1 植被物候空间观测及气候变化响应与驱动 410
13.3.2 锡林浩特C3、C4草地遥感监测与气候变化响应 412
13.3.3 植被FPAR 空间观测及气候变化响应与驱动 413
13.3.4 区域卫星观测大气CO2浓度的时空变化 414
13.3.5 环渤海与青藏高原地表反照率变化的对比分析 416
13.3.6 青藏高原湖泊水文要素空间观测与气候变化响应 419
13.3.7 青藏高原湖冰遥感观测与气候变化响应 424
13.4 典型干旱-半干旱区环境敏感因子 429
13.4.1 西北干旱-半干旱区植被时空变化特征及气候变化响应分析 429
13.4.2 北美大平原不同功能类型草地的分布及其对气候变化的响应 430
13.5 数据的不确定性对全球变化认知的影响 435
13.5.1 全球变化相关数据的时空代表性及不确定性评估 436
13.5.2 数据不确定性与全球变化认知 436
13.5.3 全球变化关键参数的星地数据融合集成研究 437
13.6 小结 437
参考文献 437
第14章 地球大数据认知“美丽中国中脊带” 441
14.1 地球大数据认知“胡焕庸线”两边不平衡与不充分现象 441
14.1.1 历史地认知“胡焕庸线”形成的动态过程 442
14.1.2 客观地认知“胡焕庸线”两边的自然条件差异 442
14.1.3 辩证地看待“胡焕庸线”两边的社会经济差异 445
14.2 从“胡焕庸线”到“中脊带” 447
14.2.1 “中脊带”产生的历史必然性 447
14.2.2 地球大数据支撑“中脊带”划定及其战略地位 448
14.2.3 从“胡焕庸线”到“中脊带”是科学认知的改变 452
14.2.4 从“胡焕庸线”到“中脊带”：发展方式转变 453
14.3 构建“中脊带”的若干建议 456
14.4 小结 458
参考文献 459
第15章 地球大数据支持“一带一路”倡议 461
15.1 大数据时代的“一带一路” 461
15.2 地球大数据支撑“一带一路”倡议及研究 463
15.2.1 “一带一路”建设的自然资源基础 463
15.2.2 “一带一路”的可持续开发生态保障条件 464
15.2.3 “一带一路”气候变化和灾害风险挑战 464
15.2.4 认知“一带一路”自然与文化遗产保护与发展 464
15.3 地球大数据支撑“一带一路”研究 465
15.4 地球大数据认知“一带一路” 466
15.4.1 丝路资源调查与评估 466
15.4.2 丝路生态环境监测与评估 469
15.4.3 丝路气候变化和灾害风险 469
15.5 “一带一路”地球大数据服务平台 471
15.5.1 应用目标及技术流程 471
15.5.2 系统逻辑架构 471
15.5.3 子系统设计 473
15.5.4 数据资源 475
15.5.5 系统实现 478
15.6 小结 480
参考文献 480
第16章 地球大数据支撑可持续发展目标实现 481
16.1 可持续发展理念 481
16.2 可持续发展的指标体系及评估方法 482
16.2.1 可持续发展指标体系的定义和特征 482
16.2.2 可持续发展指标体系的建立原则 483
16.2.3 可持续发展指标体系的构成 484
16.2.4 可持续发展的评估指标体系 486
16.3 联合国可持续发展的目标与任务 487
16.4 SDGs面临的问题与挑战 488
16.4.1 数据缺失 488
16.4.2 发展不均衡 489
16.4.3 目标间关联且相互制约 489
16.4.4 新冠疫情的冲击 489
16.4.5 大数据应对 489
16.5 地球大数据支撑SDGs 实现 490
16.5.1 研制可持续发展科学卫星1 号（SDGSAT-1） 491
16.5.2 构建可持续发展大数据信息平台系统 491
16.5.3 发布“地球大数据支撑可持续发展目标”年度系列报告 492
16.5.4 地球大数据支撑SDGs 实现 509
16.6 全球首个SDGs 大数据研究机构 514
16.7 小结 514
参考文献 516
附录 520
地球大数据（数字地球）大事记 520