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忘记谷歌地球吧：超强App可让你直接访问卫星数据
谷歌地球可以让我们舒服的靠在座位上通过一种新方式观赏地球的景观。不过，谷歌提供的数据精度终究是有限的，如果你滑动滚轮，想欣赏一下泰姬陵的美貌，满屏的马赛克立刻会打消你的兴奋。要足不出户获得更高精度的数字地图，下面这款新的应用可以满足你。
这款App由大名鼎鼎的美国雷神公司（Raytheon）开发，后者是美军诸多空对空导弹、火控雷达的承包商。新应用能赋予用户与Google Earth一样的全球性视野，除此之外，它还自带三个来自下一代气象卫星的数据集&&这些气象卫星每天绘制两遍地球地图。
这款应用名为&可见光红外成像辐射仪&（简称&VIIRS&），要想体验一下它的神奇魔力，你并不需要自己是科学家，直接从雷神公司官网上下载就可以了。
美国宇航局（NASA）写道：&作为一种成像辐射仪App，VIIRS能够收集陆地、大气、冰冻圈及海洋的可见红外线成像及辐射测量数据。VIIRS数据能用于测量云层和气溶胶特性、海洋颜色、大海及土地表面温度、冰川运动以及温度、火及地球的反照率。气候学家可以使用VIIRS数据来增进我们对全球气候变化的了解。&
不论是森林火灾亦或是水里的浮游植物，这款应用都可以通过气象卫星为我们提供展示地球状态的。利用这款应用，使用者甚至可以直接看到南极洲上空产生的风暴，也可以放大观察夜晚在日本沿海打渔的捕捞船队。
这款软件到目前为止只是用于便于气象学家和气候学家查询数据和追踪监控地球的气候环境变化。所有的这些数据都是由雷神公司制造的VIIRS系统所生成。这款套件目前正在NOAA/NASA的芬兰国家极地伙伴（NPP）卫星上使用。该卫星每天绕地球轨道14次，几乎可以24小时全程覆盖监控行星表面情况。用户可以通过应用屏幕下方的功能键调整数据等级。用户可以通过点击来放大界面，或者通过选择"i"按钮来获得更多信息。
自从芬兰国家极地伙伴卫星在2011年发射以来，科学家就已经在利用它提供的数据来追踪气象变化，提供更加准确及时的天气预报。而现在这款应用也对广大用户开放了。PC和用户现在已经可以使用该应用，而移动设备的版本目前正在开发中，想必不久之后也将问世。
责任编辑：xuqiao摘要Chemical Data Union交大-耶鲁生物统计中心联席主任吕晖在上海大数据行业应用高峰论坛上，针对医疗大数据的数据结构问题发表了精彩演讲，并且分享了一些交大-耶鲁生物统计中心在治愈肿瘤方面的成就及心得。以下是“交大-耶鲁生物统计中心联席主任吕晖”的发言实录：吕晖：谢谢大家，谢谢钱师兄。我跟六禾、华院也算是新朋友，认识一年多了，非常高兴有机会来这儿跟大家分享我们在医疗科研方面的一些成果吧。我们做的虽然说是“大数据”，刚才我一听大家所说的，我们的数据量可能有点太小了，可能医疗行业跟金融、银行、交通大数据，不是那么一样。我们的数据量虽然不大，但是我们的数据结构相对来讲复杂一些，所以希望跟大家能有更多的沟通吧。我本身也是数学出身，我们交大耶鲁成立了生统中心，主要是做医学，但是做了这么多年、支持这么多年基础科学之后没有做出新药，真正做出其它可用的东西也不多，所以他们说要做转化医学。他们做了，中国也做了。所以2013年开始交大建立了首家国家级转化医学中心。中国的特色，马上就能批钱盖大楼。至少交大和耶鲁的校长觉得，除了大楼和仪器之外还需要软性的配套设备，觉得国内还需要更多的生物统计、数据分析，我们就是因为这个背景成立了生统中心。中心是2014年11月的时候正式成立，2014年5月份开的研讨会。我们耶鲁方面的团队做的有组学数据、生物统计方法、环境因素影响研究。然后到Clinical trials，就是做临床实验的。我们也办了生物统计的培训班，开了“数据驱动健康医学国际研讨会”。今年6月底我们会办第二届，希望大家能来参加。我们主要的目的，就是介绍各个转化医学跟数据的相结合问题，所以我们有一些健康大数据、医疗大数据、基因组大数据，用于实际的应用之中。另外我们在儿童医院有一个叫“大数据与生物信息平台”，是一个转化医学协同创新中心的平台，我们负责处理这个平台的框架里面交大附属三甲医院的临床数据，以及生物信息方面分组。我们医疗数据的来源，基本上一个是现在“精准医学”：组学数据。基因组学、蛋白组学、代谢组学，现在比以前便宜很多很多了，但是还是非常贵。像国家出的大计划，让每一个项目，听上去整个有50亿，分到几个项目也就几千万。几千万真的要做，他们要做三千人的队列，我们把这个算一算，还真做不起，所以可以看出来，基因组学数据量很多，但是个数相对来讲还是比较少的。真的到一百万的国家级的项目在提这个事儿，你说全测了的话，三五年之内有可能，目前还没有那么大。另外就是临床数据，像诊断记录、电子病历。然后健康数据，可穿戴设备数据，这个感觉噪音比较大。尤其健康有自己的特点，发生发展相对比较慢，要真的看到效果，能让大家来真的切身的来买这个设备，来用这个数据，实际上用户端的交易成本还是比较高的，这个目前还在起步阶段。另外就是环境数据，网络数据，监测数据，这些数据其实都已经走了。但是怎么整合进来?其实还是需要一个探索的过程。实际上我们说的医疗数据里头也分两类：1.观测数据2.知识数据挖掘知识数据跟观测数据用的方法其实也不完全一样，包括文本挖掘，挖的是文献，事实上文献已经是知识了，还有电子病历，诊断记录，都已经提炼一遍了。其实提炼的里头，技术含量还是很高的，也有“噪音”。医生提出来的信息可能跟普通的工作者，科学工匠的一些信息不一样，所以这也是一个很难的问题。这些需求我们想一些相关的遗传环境行为因素，这个是又急切又很难做到。没有那么快体现出来，体现出来的也很复杂。所以相对来讲，精准医学里头，还有精准健康里头对现在提的最多的项目都是肿瘤。肿瘤表现相对比较好判断，肿瘤发生发展比较快，这个比较容易判断出效果。现在不管商业上，学术上都在推。你说都要用吧，总有一群人喜欢用这个，但是能扩大到多大，目前还不知道，还在探索。昨天我们开会提到的，有的病人去做信息分析，就是把自己的肿瘤测了信息分析，然后找到可能的药、IT的药。买不到怎么办?买不到，自己去找化学家，说：给我合成一个。听上去好像是违法的。从这个角度看，肿瘤大数据绝对是大家直接应用，直接合成，合成完了直接就这么吃。我觉得这好像也不太对，怎么也要弄成像胶囊什么的。如果真的要商业化，肿瘤这个应用场景，相关的产业也非常多，大家也探索，也相信不久的将来肯定会爆发的。至于什么时候爆发，在哪个公司爆发还不知道，对于投资行业可能比较好，最后哪个赢都有你们的份。我们自己也做了一些研究，整合个体遗传信息和疾病诊疗信息。我们一个合作的特色就是整合公共数据和特有数据。光是特有数据，一个是非常贵，一个是由于隐私的关系，所以比较难拿到。公共数据虽然有各种各样的缺陷，但是大家已经拥有很多了。研发里头做疾病网络研究，可以做疾病预测、突变，然后做应用。这是我们整个做的流程：基本上就是从医疗信息，社保信息，消费行为，还有包括朋友圈的行为加到一起来做，最后做一个疾病的诊断，疾病的表情分析。我们想吹一声“大数据”，但其实是很小的数据。儿童过敏性疾病，感染性疾病发病率，照理说，我们可以做的更细，但是目前没有做到那样，我们只是做到城市的层面，颗粒都是比较粗的。国外可以有好多的监测站，我们现在就一个点。我们现在预测比较粗，只能预测儿童医院门诊量。前两个礼拜预测的还是比较准的，越往后预测的就没那么准了。然后就是我们做的医学问题驱动的创新过程，医生提出问题，然后从公共数据里找，看能不能找出一些结果，结果再推导到临床上看怎么用。一个具体的小问题，就是甲状腺结节，医生告诉我们患病率大概是12%-18。但是绝大部分是良性的，不需要做手术。国际上都有一个“做手术”，“不做手术”的问题。在找基因信号方面，我们做出来的结果还是相对比较准的。我们除了这个还有一个更好的模型，现在正在看看哪个人愿意投我们，我们也试试在新三板上市。没有人跟我们说“要开发这个东西”，我们是自己觉得有商业价值。另外一个就是影像特征和基因组信息的肺癌分型。大家都在炒“基因”，基因比较贵，影像都有了，所以我们开发出这么一个算法，把基因跟影像关联起来，以后通过影像就可以倒推出基因的关系。另外就是“数据”驱动的创新过程，已经有大家做的各种各样出于不同目的来的数据，我们整起来看能整出什么东西来。我们做的就是数据仓库，这个规模也是比较小。所有的公共数据，凡是跟分子机理相关的各种知识库全都连起来做一个数据仓库，数据仓库我们看看能干什么，虽然我现在在一个医院任职，但是我们并不是纯医学出身的。我们找到了很多的网络的节点，这些数量都比较小，确实是属于一个学生算一个礼拜就能算出来的。然后我们找到一些有趣的现象，比如：调控网络里头有这样的一些节点，好像跟肿瘤的关系比较大，具体往下怎么做，要跟肿瘤的医生，还有临床实践的人再去探讨。另外大家想看跟疾病相关的基因有哪些?我们也做了模型。现在有了围棋之后，我们也可以比较理直气壮的说：我们跟它的算法一样，只是层数少，它是361层，我大概是三四层吧，相当于1%，但是可以预测一些不知道的，未知的跟疾病相关的基因。这是可以从数据仓库挖的。另外一个就是罕见病的临床诊断，这是我们现在推的项目，也是临床需要。这个商业上的价值没有那么大，因为没有肿瘤病人那么多，但是相对来讲是一个很好的提供。因为我们的罕见病有一万多种，但是每一种人数不多，加起来人数很多，大概3%-4%。所以对于医生来讲诊断的难度很大，看到以后，他比较熟悉的就是三四种，现在一万多种罕见病怎么去记呢?所以我们开发了一个产品，最近才弄出来，这样可以用测序来判断。所以我们做的，比如先天性智力发育障碍，就有两千多种相关疾病跟他相关。医生怎么判断呢?唐氏综合症这是最大的，大家都知道，所以第一个会让小孩检查这个。如果不是的话，剩下的1999种可能就不知道该从哪儿查起了。目前来讲涉及400-500种基因，这些基因他也不可能都记住。我们估计还有1500种基因跟这个相关的。所以现在需要一个基因的表型标准化，大数据里面基因大数据有，还有一个是基因的表型标准化。一万多种跟各位的数量级，千亿的数量级还是差比较远的。然后我们就用几个，比如：基于三种表型，用表型知识网络能做一个预测。这个预测还是比较准的，我们基本上说的20种，绝大多数能在前几个预测出来，最后诊断的时候，我们预测出来的通过三个表情然后放到网络里算也可以预测出来。举一个例子。医生判断出这个小朋友有三个症状，这三个如果查数据库，交集是“0”。如果是按“两两”或是按某一个症状来看，还有几十种可能性。我们通过自己的网络挖掘，可以预测69%的可能性。另外一个，我们就看一个疾病共有的致病基因。比如抑郁症和糖尿病相关的基因很多，但是有一部分是共有的。我们把共有的用一个算法放到知识网络里，得出一个关联矩阵。颜色越深，说明关联越大，颜色浅的，表示没有什么关联，这是关联矩阵。对角化以后，看到有一些有趣的现象在放大，有两个是有证据的，一个是肿瘤从分子机理来看与青蒿素是有关联的。我们查了一些流行病调查资料，确实有一些关联。另外一个就是牙垢病跟肿瘤也是相关的，大家一定要注意刷牙，刷牙可以防止大肠癌。还有一个现象目前还没有找到文献证据，但是从分子机理看，偏头疼跟肿瘤也有一定关联。大家现在想用大数据赚点钱，快速诊断可以有这个效果。然后基因数据的解读，这个是急需的。既然是急需，哪怕我们现在解释的没有那么准，也是有市场的。中期比较需要效果的就是医学知识库，这个大家都在谈，这是非常重要的，短期内不能够马上有效的实现，但是中期是一个很有用的事儿。老药新用还比较商业化，所以在学术上我们没有仔细做，但是我们也开发了一些算法，跟药企的人也谈过，他们也指出这个价值比较大，是中期项目，不会说马上见效。但是3-5年之内，这肯定会变成一个很大的趋势。然后就是辅助诊断系统，这也是刚才大家所说的，找出一个知识。诊断一个病就和下围棋一样，也需要医生跟计算科学家把这个做出来，辅助诊断中期肯定是非常必要的，尤其是分级诊断之后，需要有一个辅助诊断中期。谢谢大家!化学数据联盟(gh_0a96c65e7f08)　
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摘要:冰冻圈及海洋的可见红外线成像及辐射测量数据.VIIRS数据能用于测量云层和气溶胶特性、海洋颜色、大海及土地表面温度、冰川运动以及温度、火及地球的反照率.气候学家可以使用VIIRS数据来增进我们对全球气候变化的了解.&不论……
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美国宇航局（nasa）写道:&作为一种成像辐射仪app,viirs能够收集陆地、大气、冰冻圈及海洋的可见红外线成像及辐射测量数据.viirs数据能用于测量云层和气溶胶特性、海洋颜色、大海及土地表面温度、冰川运动以及温度、火及地球的反照率.气候学家可以使用viirs数据来增进我们对全球气候变化的了解.&不论是森林火灾亦或是水里的浮游植物,这款应用都可以通过气象卫星为我们提供展示地球状态的图像.利用这款应用,使用者甚至可以直接看到南极洲上空产生的风暴,也可以放大观察夜晚在日本沿海打渔的捕捞船队. 这款软件到目前为止只是用于便于气象学家和气候学家查询数据和追踪监控地球的气候环境变化.所有的这些数据都是由雷神公司制造的viirs系统所生成.这款套件目前正在noaa/nasa的芬兰国家极地伙伴（npp）卫星上使用.该卫星每天绕地球轨道14次,几乎可以24小时全程覆盖监控行星表面情况.用户可以通过应用屏幕下方的功能键调整数据等级.用户可以通过点击来放大界面,或者通过选择&i&按钮来获得更多信息. 自从芬兰国家极地伙伴卫星在2011年发射以来,科学家就已经在利用它提供的数据来追踪气象变化,提供更加准确及时的天气预报.而现在这款应用也对广大用户开放了.pc和mac用户现在已经可以使用该应用,而移动设备的版本目前正在开发中,想必不久之后也将问世.
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可见光红外成像辐射仪数据林火识别算法研究
针对新型传感器可见光红外成像辐射仪（VIIRS）数据具有较宽的波段覆盖范围、中等空间分辨率以及高重访周期，可以在火灾监测中发挥重要作用的特点，该文结合 VIIRS 数据的波段设置，分析了火点像元与背景像元在反射波段的地表反射率差异及热红外波段的亮度温度差异，研究了应用该数据进行林火识别的算法。并对2013年8月发生在美国加州斯坦尼斯劳斯国家森林公园的火灾，开展了基于该算法的应用研究，使用中高分辨率 Landsat ETM＋／OLI 影像对提取结果进行了验证。结果表明，该文提出的林火识别模型在火点集中区域可达到85％的精度，较好地提取了火灾发生的区域分布。
Abstract：
For the characters of wide wavelength coverage,moderate spatial resolution and high-frequency revisiting,the new satellite sensor NPP VIIRS,can act an important role in fire monitoring.Algorithms of forest fire monitoring were developed based on the differences of apparent reflectance in the visible and near infrared bands and the bright temperature in the thermal bands.The algorithms were tested with the data of Stanislaus forest park in California of America in August,just after a forest fire happening there.The areas of forest fire gotten form the VIIRS were compared with the fire information obtained from the moderate-high spatial resolution Landsat ETM+/OLI data.Results show that the proposed method can reach a high accuracy of 85% in the fire concentration area.This method can well reflect the fire area distribution with the VIIRS data.
YUAN Guang-hui
作者单位：
山东科技大学 测绘科学与工程学院,山东 青岛,266510
航天恒星科技有限公司,北京,100086
年，卷(期)：
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在线出版日期：
基金项目：
国家自然科学基金()；国家科技支撑计划(2011BAZ02595)。
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