作者简介
余涛 院士
国际宇航科学院院士（IAA Member），中国科学院空天信息创新研究院二级研究员，博士生导师。兼任国家国防科技工业局航天遥感论证中心副主任、国家重大科技专项「高分辨率对地观测系统」地面系统副总设计师。2022年入选中国科学院核心岗位特聘研究员。长期从事定量化遥感研究，在遥感实验设备、数据处理关键技术及行业应用等方面取得显著成果。目前研究聚焦航天遥感科学论证、遥感定标与真实性检验技术，积极推动遥感一体化应用服务体系建设。主持参与国家高分专项、空间基础设施、973、863等科研项目50余项，在国产自主卫星应用的理论研究、工程化推广应用方面取得创新性成果。已发表学术论文180余篇，出版专著5部，取得授权专利20余项。获河北省科技进步奖一等奖、北京科技进步奖一等奖、新疆科技进步奖一等奖、测绘科技进步奖一等奖、地理信息科技进步奖一等奖等多项省部级奖项。
遥感常被理解为「卫星拍照」。但从提出需求、设计卫星、获取数据，到判读、决策、行动，它其实是一场持续了60多年的「人借助工具认识世界」的活动。活动越来越大，却一直缺少一门专门研究它的学问。这篇文章想做的，就是把这件事说清楚。
60多年前，遥感从业者也许只有几百、几千人；今天，这是一个几十万、上百万人的行业，政府、产业、学界、研究、用户、商业、金融（「政产学研用商金」）各就其位，生态已经成型。
但知识是另一回事。农业遥感关心长势与产量，海洋遥感关心水色与动力，气象遥感关心大气温湿廓线；光学、微波、激光又各有各的方法。这些「专题遥感」以及后来的「遥感专题学」积累了海量成果，却像一片片知识孤岛——同一套「从信号到判断」的道理，换个领域往往要重新讲一遍。2022年9月，「遥感科学与技术」成为一级学科（代码1404），这给了遥感应用知识学科化一个制度支点，但共性理论还得自己长出来。恰在此时，人工智能开始参与影像解译乃至决策。过去「人看影像」这个前提松动了，人、工具与观测对象的关系需要重新说明。
于是问题变得直接：遥感应用活动本身，有没有可以提炼、可以迁移、可以教给下一代的规律？
把60多年摊开来看，遥感应用的知识形态经历了三次跃迁。
遥感应用学科化凝练过程
先是「专题遥感」。20世纪60年代到80年代，《中国地形鸟瞰图》（1955）、《大气红外遥感（测）原理》（1974）、《摄影测量原理》（1979）等著作奠基；80年代的「三大战役」——腾冲航空遥感实验、天津—渤海湾环境实验、二滩水能开发遥感实验——催生了农业、水利、林业等「行业遥感」。知识按领域、手段、平台一块块地长。
再是「遥感专题学」。高分专项、国家民用空间基础设施、航天强国战略与GEOSS组成的「新三大战役」，把遥感从科研型、工程型推向业务型、产业型；各领域回头总结规律，于是有了遥感地学分析、遥感地理学、遥感地质学、卫星气象学、卫星海洋学等一批专著。比专题遥感更系统，但仍是「一个领域一套说法」。
今天是「遥感应用学」。不同专题之间有共同的东西：无论看作物、看水色，还是看城市热岛，人都是借助遥感器去认识观测对象，过程结构是相似的。把这些共性抽出来，就是遥感应用学。它不是替代专题，而是「共性—专题」的上下层级：上面提供理论和方法，下面生长各领域的专门知识。
先说清遥感应用学研究什么。答案是「人—遥感工具—观测对象」三者之间的关系，以及由三者构成的「遥感应用活动」。
遥感应用实践的三要素关系
特意用「活动」二字，是强调两件事：需求由人提出，方案由人设计，结果由人评价；观测不是终点，行动才是。
这个过程可以写成一个闭环：信号→数据→信息→知识/智慧→行动，行动再回到信号。以太湖蓝藻为例：卫星接收湖面反射的信号，校正成影像；用光谱指数提取蓝藻分布，知道「哪里暴发、强度如何」；结合气象水文规律建立扩散模型；权衡供水安全与打捞成本做出决策；最后执行打捞与预警，水华状态改变，又触发新一轮观测。遥感应用的价值，不在于「拍到了」，而在于闭环能不能转到「行动」这一环。
与信息流并行的还有三股流：技术流（数据获取—处理—应用）回答「用什么方法」，物质流（天基、地面、制造与能力体系）回答「靠什么支撑」，价值流（需求—价值—利益）回答「为什么做、值不值得」。四流耦合，才是一次完整的应用。
沿着「探测绘」，研究方向可以排成一条认知链。「探」回答是什么——发现、识别、确认、分类、变化检测；「测」回答何时何地、多少、怎样——时空位置、几何形态，以及物理、化学、生物学的定量参数；「绘」回答为什么、选哪种、谁来负责、代价多少。前三问关于「事物」，后四问关于「事件」。
遥感应用学研究内容
对应五个基本方向：活动原理与系统组织、时空认知、目标探测与属性识别、物理化学生物学信息反演与传递、知识重构与决策支持。另设两个拓展方向——封闭与半封闭空间（室内、地下、隧道、矿山）和深空与行星遥感——把同一套认知链条放到弱光、遮挡、长时延的极端环境里，检验它是否具有普适性。
这套划分按「活动」分，而不是按技术门类（光学、微波、激光）或应用领域（农业、海洋、气象）分，因为它研究的是人借助器件认识世界的过程，而不是某种器件的性能。
AI进入遥感应用后，这个闭环没有被推翻，而是被加速。物理机理守底线——辐射传输、「6根」采样、定量反演、数值模式，保证结果可信；AI拓边界——多源融合、GeoAI大模型、智能体，把过去做不动、做不快、做不细的环节补上；人把方向——往哪里驱动、效果如何、人机如何分工。
遥感应用认知闭环在AI时代的新发展
这也是这门学问最现实的意义：它不提供某一个算法，而是提供一副「眼镜」，让人看清一次应用里有哪些环节、哪些判断、哪些取舍。技术会一代代更替，这副眼镜不会。
学科的追求，最后落在八个字上：「多快好省」与「趋利避害」。前者是效能，在有限投入下更快、更好、更省地完成认知；后者是效益，让判断和行动真正减少损失、增加收益。
60多年前，遥感是一群科学家用飞机和卫星「看地球」的尝试；今天，它已经是一个行业、一门学科，也是一种认识世界的方式。把散落的经验收拢成体系，把行业的实践沉淀为学问，既是对过去60年的交代，也是为下一个60年准备的行囊。
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