地球|自研分析工具深挖“地球大数据”( 二 )
据介绍，基于EarthDataMiner实现的SDGs指标在线计算通用流程具体包括：将指标计算相关数据上传到系统；编写Python代码进行数据处理；遥感影像数据检索；遥感数据信息提取；部署指标计算算法与模型；采用EarthDataMiner提供的Web App工具的开放框架，将SDGs评估算法发布为Web页面工具 。
刘杰解释，EarthDataMiner最重要的就是要给科学家们提供一个分布式遥感影像计算函数库，平台预计研制百余项SDGs在线计算的函数及配套文档和案例，涵盖遥感影像计算与机器学习算法 。“对科学家而言调用的只是简单的函数，而平台能把它‘翻译’成高效的分布式任务去执行 。至于如何‘翻译’得又准确又高效，取决于算法库的不断优化 。”
提供交互式在线分析工具
目前，在中国科学院战略性先导科技专项“地球大数据科学工程”专项的统一部署下，EarthDataMiner研发团队已和相关科学家团队合作，基于EarthDataMiner开发了4个SDGs指标在线评估工具，即SDG6.6.1 地表水随时间变化评估工具、SDG11.3.1 城镇化进程评估工具、SDG15.1.1 森林覆盖率评估工具、SDG15.3.1 土地退化零增长评估工具 。
以SDG15.3.1全球土地退化指标监测为例 。作为“2030年可持续发展议程”的一部分，SDG第15项目标是：保护、恢复和促进可持续利用陆地生态系统，可持续管理森林，防治荒漠化，制止和扭转土地退化，遏制生物多样性的丧失 。每个特别发展目标都有具体目标，涉及陆地上生活的不同组成部分 。其中SDG15.3的目标是：到2030年，防治荒漠化，恢复退化的土地和土壤，包括受荒漠化、干旱和洪水影响的土地，并努力实现零土地退化世界 。
“作为实现 SDG 15.3的主要抓手，土地退化零增长（LDN）的执行涉及基线确定、土地利用规划、进展评估3个关键工作 。”中科院空天信息创新研究院研究员李晓松在《中国科学院院刊》发表的文章《地球大数据促进土地退化零增长目标实现：实践与展望》中解释，“其中退化土地（SDG 15.3.1）基线与动态监测是核心，不仅可以直接评估 LDN 进展情况，也能为土地利用规划提供信息支撑 。”
【地球|自研分析工具深挖“地球大数据”】李晓松表示，发展基于云计算的 SDG 15.3.1 在线计算工具是地球大数据支撑土地退化零增长的一项重要贡献 。这一工具通过对接DataBox 、EarthDataMiner等多个数据计算引擎和数据环境，可为用户在线提供基于感兴趣区域的 SDG 15.3.1单指标计算评估、综合计算评估，包括土地覆盖、土地生产力与土壤碳三个方面 。在他看来，这对能力相对落后国家的 SDG15.3.1监测评估具有重要意义 。
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