开放地球引擎（OGE）研究进展与应用
研制背景
- 响应NASA Earth Engine、大数据、云计算等发展趋势，结合中国对地观测数据（Landsat、MODIS、Sentinel等）和自主研发卫星（GF系列、LuoJia系列）的积累，以及国产云平台支持，研制开放地球引擎（OGE）。
- 目标是突破关键技术，提供多层就绪服务，构建自主地球引擎，形成时空信息底座。
研制内容
- 高性能管理与服务
- 云原生分布式计算
- 算法-算力自适应调度
- 多模数据融合可视化
- 融合AI遥感大模型
- 构建全栈国产地球引擎（EEE）
关键技术
- 多层次就绪的弹性伸缩系统架构设计
- 设计弹性伸缩和多层次就绪的系统架构，支持数据、算力、算法的灵活接入，动态汇聚多源、海量异构的地球时空大数据。
- 多源融合表达与一体管理的GeoCube
- 提出时空立方体结构GeoCube，实现全球大规模对地观测数据的就绪型管理，在空间上对齐并组织为适用于大规模长时序计算的分析就绪数据。
- 可扩展、高性能的开放时空算子体系
- 构建基于标准化、可扩展、高性能的开放时空算子体系，内置提供一套覆盖矢量、栅格计算，满足常见时空分析场景的云原生时空算子集。
- 融合遥感深度学习框架与标准样本标注
- 集成遥感领域自主可控的专用深度学习框架LUOJANET和大规模开源遥感样本库LUOJIASET，支持地理人工智能国际开放标准TrainingDML-AI。
- 多维时空信息李生建模
- 融合处理和集成管理多源感知数据，实现陆、海、空环境的立体仿真与决策分析，以及全球多尺度复杂场景的高性能渲染服务。
平台总览
- OGE平台上线（http://www.openge.org.cn），提供资源中心、开发中心、应用中心、赛事中心、管理中心等功能。
- 资源汇聚：已入库数据包括Landsat、高分、MODIS、Sentinel、DEM等，覆盖全国及全球范围，数据量庞大（如Landsat 8-9全国约1793余景，高分1全国约2013余景）。
- 已开放算子包括栅格算子、矢量算子、空间分析算子、专题算子、遥感图像处理算子等，共计224个。
交互式时空云计算
- 针对现有Web端云计算平台支持度与适应性不够、任务流编排存在整体性和静态性约束、计算资源浪费等问题，开展时空任务流编排、计算优化与调度优化策略的研究。
- 设计时空代码流程、时空任务流图、时空算子序列、分布式时空计算作业等概念，并基于任务流图之间的结构相似性和任务共现性，梳理了四种基础可复用情形及综合可复用情形，并设计了应对策略。
- 水体提取的交互式计算过程分阶段构建时空代码流程，通过迭代式执行局部分析流程，对局部代码参数的调整与修改，输出结果影像。
细粒度混合编排
- 针对GEE等平台以任务流为单元进行组织，仅能基于平台自有算子进行有限任务编排，难以与第三方算子协同的问题，设计统一、松耦合、细粒度的混合编排方法，支持Python函数、AI模型、开源方法与原生算子的协同。
- 基于Jupyter Notebook、JupyterHub Server、PyWPS Server、Remote Operator Service等技术，实现用户在Jupyter Notebook中执行时空处理任务，并调用Python栅格时空算子、Python矢量时空算子、第三方算子等。
应用案例
- 东方航天港数智中心：基于国产云平台和OGE，构建时空立方体就绪型数字地球管理框架与云服务平台，为东方慧眼，以及全球范围的遥感影像、数字高程、地物矢量、定量遥感、遥感解译样本、卫星虚拟星座，以及物联网等多源、异构、海量感知数据提供统一时空基准与数据底座。
- OGE遥感教育云平台：为高等院校提供测绘遥感类课程在线实习/实训云平台，支持实习课程管理、实习进度管理，以及测绘遥感创新比赛。
- 国家自然科学基金重大项目：基于OGE和国产数据开展陆表能量平衡、水循环、碳循环参量和土地覆盖智慧化定量反演，解决国产卫星遥感数据应用瓶颈。
- 国能时空信息智能服务平台：构建面向能源行业上下游产业链，北斗导航定位、时空智能与遥感监测评估三位一体的时空智能服务体系，赋能集团全产业一体化运营管控，服务集团各单位多层级时空信息应用。
结语
OGE作为全栈自主的时空信息基础设施，形成算力-算法-数据弹性耦合和开放共享能力，助力“数字中国”战略，服务实景三维、智慧城市建设，为自然资源、能源等领域提供安全可控的时空信息服务，发挥空间信息技术的独特优势。
