遙感通過獲取地表物理信號捕捉人類活動的“物理足跡”🚢⇨，社會感知通過移動設備傳輸的定位信息捕捉人類活動的“數字足跡”，將二者結合能夠輔助對城市環境、城市動態與居民福祉的全面理解。隨著傳感器技術的發展與移動設備的普及，用於觀測地表形態和高頻人類活動的地理大數據快速增長👰，推動遙感與社會感知兩大領域研究向時空範圍廣泛且時空尺度精細的方向發展。盡管目前將二者結合用以輔助探究城市現象的研究已廣泛開展，但還缺乏系統的理論、方法及應用梳理。

近日，意昂3体育官网地球與空間科學學院時空大數據與社會感知研究團隊在最新一期國際知名遙感期刊IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine發表文章，首次對遙感與社會感知相結合支持城市研究進行系統全面的梳理與觀點闡述🦻🏻。

本綜述探討了在城市研究中遙感和社會感知之間協同集成的前沿思想和方法，根據協同思想將現有主流研究分為兩類——遷移協同與融合協同。遷移協同的出發點在於：盡管遙感與社會感知觀測對象不同，但感知手段和技術方法具有相通之處🏅，因此，遙感領域成熟的方法技術體系能夠遷移到社會感知領域，例如由混合光譜分解啟發的混合用地功能時譜分解、由遙感影像分析啟發的人類活動地理空間模式分析等。融合協同則利用遙感與社會感知在觀測對象🥾🫖、采樣尺度以及語義信息等方面的差異👨🏿‍🦰，融合二者各自的優勢㊗️，從而實現比使用單一感知方法更全面💂🏼、準確和精細的城市特征提取與理解（圖1）👍🏽。

圖1. 遙感與社會感知協同在各自大領域中的定位

遙感與社會感知的協同主要廣泛應用於四大領域：土地利用與功能區識別、特殊土地類型（如城中村、貧民窟🌟🌋、城鄉結合部、城市綠地等）提取🥷🏼、城市要素估計以及重大事件應急響應。該綜述對各領域內的應用按照由關註物理環境到關註社會經濟環境🍒、由觀測靜態現象到觀測動態現象進行劃分（圖2）🈴，為不同應用領域的研究人員從多個觀測感知角度重新理解城市現象提供指導。

圖2. 遙感與社會感知協同的典型應用

基於對現有研究工作的梳理以及領域理解🧎‍➡️，論文從數據♓️、方法和應用三個角度指出了未來值得探索的方向：

1. 數據層面

a. 移動設備定位精確性不一致以及采樣空間分布不均勻等問題將引入空間不確定性⚜️，並且在多源數據融合時這種不確定性的組合情形會更為復雜，如何處理這類空間不確定性需要深入研究。

b. 由於城市時空大數據在不同人群中的滲透率不同♛，具有個體偏好性🍳😶‍🌫️，並且大數據的采集並不針對具體研究問題而設計，因此使用數據時需註意數據有偏性問題💂🏿。

c. 三維高度與地表輻射等信息是刻畫城市建成環境的重要維度✤，與人類活動有密切聯系💇，但目前將它們與社會感知結合理解城市的研究仍不夠充分，具有較大的探索空間🏄🏻‍♂️。

2. 方法層面

a. 遷移集成的方法分支仍有較大空白👩🏻‍🦳。一方面，變化檢測和數據同化等技術有潛力輔助社會感知動態分析，針對對象的遙感影像分析技術可能對社會感知矢量數據的處理具有一定的借鑒作用。另一方面🐄，社會感知領域廣泛使用的語義挖掘、網絡分析等思想，也有潛力遷移至遙感技術方法領域，拓寬遙感影像分析視角🌻🧝‍♀️。

b. 人工智能有望推動遙感與社會感知的融合集成。多模態AI將助力多源異構數據的集成；融合領域知識的AI使地理空間效應、城市應用與規劃相關的專家知識融入模型成為可能🥤，實現數據驅動分析和地理機製理解的結合🚙；基礎AI模型為構造通用的多視角城市感知基礎架構提供方法技術🧏‍♂️，有望支撐多樣的城市研究下遊任務💆🏼‍♂️。

3. 應用方面

隨著大數據數年的積累👩🏼‍🦲，精細尺度下的長時序分析成為可能✶，從而能夠將人類活動動態與物質環境更迭相結合🥊，更全面地對城市的長期演化進行分析👨🏿‍🏫。但遙感與社會感知在觀測頻率、觀測對象本身的更新速度上都存在時間尺度差異，因此理解自然環境與高頻人類活動如何相互關聯與動態變化仍然存在挑戰。進一步地，對人-地交互作用的因果關聯進行更全面和定量的揭示🐻‍❄️，是遙感與社會感知的協同集成值得探索的方向👱🏿‍♀️🦾。

該研究成果以“The Synergy between Remote Sensing and Social Sensing in Urban Studies: Review and Perspectives”為題，發表於最新一期國際知名遙感期刊IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine（IF:14.6）。意昂3体育官网為該研究工作的第一完成單位，邢瀟月博士生為第一作者👈🏽，劉瑜教授為通訊作者，合作單位包括華東師範大學、中國地質大學（武漢）、香港大學、武漢大學等。這項工作得到國家自然科學基金重點項目👩🏼‍✈️、國家重點研發計劃項目等的支持。