主编推荐 | 综述:地球观测卫星数据助力可持续发展现状与展望

danniker

关注JRS，欢迎投稿



当期封面

导 语

J

R

S

联合国《2030年可持续发展目标》(SDGs) 强调经济增长、社会包容与环境可持续性。地球观测（EO）卫星已成为推动SDGs的关键工具，通过提供高频、广域数据支持环境监测和资源管理。本研究分析了EO数据应用的增长趋势，突出Landsat、MODIS和Sentinel等卫星在气候行动（SDG 13）、生物多样性保护（SDG 15）等方面的作用，并探讨其在不同SDGs间的协同潜力。此外，云平台（如GEE）推动数据分析发展，尽管标准化与数据共享仍存挑战，AI和跨平台协作将进一步优化EO数据应用，助力全球可持续发展。



查看原文



下载PDF

No.1

亮点 | Highlights

1.EO数据在环境监测、生态系统评估和资源管理中的应用快速增长，助力全球可持续发展。

2.Landsat、MODIS、Sentinel等卫星在气候行动（SDG 13）、生物多样性保护（SDG 15）、粮食安全（SDG 2）和水资源管理（SDG 6）等领域发挥核心作用。

3.Sentinel数据同时支持海洋生态（SDG 14）和气候适应（SDG 13），展现EO数据在促进SDGs协同推进中的潜力。

4.云计算平台（如Google Earth Engine）加速数据处理，AI和机器学习推动精准监测，为未来研究提供新机遇。



No.2

背景介绍 | Introduction

联合国《2030年可持续发展目标》(SDGs) 旨在推动全球经济发展、社会包容与环境可持续性，但数据缺失仍是其实现的主要障碍。地球观测（EO）卫星作为关键工具，通过高频、广域、连续的观测，助力环境变化监测、生态系统评估及资源管理，广泛应用于森林覆盖、土地利用、城市扩张等领域，并在SDG 13（气候行动）、SDG 15（陆地生态）等目标中发挥核心作用。随着Landsat、Sentinel、MODIS等任务的持续推进，以及人工智能、大数据、云计算等技术的融合，EO数据的应用潜力不断扩大。然而，数据标准化、可获取性及跨平台兼容性仍是主要挑战。未来，通过加强开放数据政策、技术优化和国际合作，可进一步提升EO数据对SDGs的支撑作用。本研究系统回顾EO卫星的发展趋势、应用进展及其对全球可持续发展的影响，探讨其在推动SDG落实方面的关键作用。

No.3

研究结论 | Conclusions

地球观测卫星研究趋势

近年地球观测（EO）卫星研究增长迅速，相关论文数从2020年的45,673篇增至2023年的59,703篇，反映出EO数据的广泛应用。EO数据应用趋多元，Sentinel论文数由2020年的2,702篇增至2023年的7,231篇，Fengyun数据量从2020年的111次增至2023年的216次，市场接受度上升。而ALOS与WorldView因Fengyun、Gaofen、Sentinel等高分辨率数据替代而下降。开源数据仍是EO研究主力，Landsat、MODIS、Sentinel等全开源数据集论文占比最高，Landsat自2008年开源后增长迅速。



图 1. (a) 论文数量，(b) 按数据开放级别分类的论文数量，

(c) 与地球观测（EO）卫星相关的论文和引用次数。

RSIF的现状与趋势

近年遥感影响因子（RSIF）分析显示，Sentinel、Landsat和MODIS仍是最具影响力的地球观测（EO）卫星。Sentinel在长期影响（RSIF-A）中居首（69.86），Landsat近五年（RSIF5）最高（96.40），凸显其在环境监测和历史分析中的关键作用。2023年，Landsat在年度影响力（RSIF1）中领先（248.69），Sentinel（196.80）与MODIS（181.94）稳步增长，反映其广泛应用。2021—2023年，Sentinel RSIF持续上升，Gaofen、WorldView等新兴卫星表现突出，推动EO数据多元化。未来五年（2024—2028年），Sentinel、Landsat、MODIS、Gaofen、ALOS仍将主导EO应用，Fengyun等新型卫星影响力亦在提升。



图 2. 地球观测卫星的遥感影响因子（RSIF）



图 3. 地球观测卫星的年度遥感影响因子（RSIF）

地球观测卫星数据在SDGs中的当前应用

地球观测（EO）卫星数据已成为应对全球挑战和支持政策决策的关键工具。不同SDG的遥感应用差异显著，如SDG 13（气候行动）和SDG 15（陆地生态）记录量最高，反映其在环境监测与生态评估中的核心作用，而SDG 10（减少不平等）和SDG 16（和平、正义与强大机构）应用较少。Landsat与MODIS主导多数SDG研究，MODIS在水资源管理（SDG 6）、清洁能源（SDG 7）和可持续城市（SDG 11）方面突出。Sentinel、ALOS、Gaofen、Fengyun等在特定领域展现潜力，如Sentinel支持SDG 2（零饥饿）、SDG 4（优质教育）、SDG 7和SDG 14（水下生物），ALOS在SDG 4、SDG 8（经济增长）和SDG 10表现突出。



图 4. 可持续发展目标（SDGs）的卫星数据支持情况。

(a) 支持可持续发展目标的地球观测（EO）卫星数据相关论文数量；

(b) 不同卫星数据集在各SDG中的支持差异。

地球观测卫星数据与SDGs目标实现的潜在联系

EO卫星数据在推进SDGs方面发挥关键作用。文献计量分析表明，“遥感”为多个SDG研究核心关键词，高频词如“MODIS”“Landsat”“分类”“NDVI”凸显MODIS和Landsat在SDG 13（气候行动）和SDG 15（陆地生态）中的重要性。同时，“数据产品”“验证”“变化检测”等关键词反映标准化遥感数据的应用促进SDG实现，并强调数据准确性与长期监测的必要性。MODIS数据覆盖广泛生态参数（植被指数、土地覆盖、火灾、蒸散发、叶面积指数），在生态监测、气候研究和水资源管理中作用突出。Landsat、MODIS和Sentinel支持长期、全球尺度环境监测，为气候变化缓解、森林保护等政策提供数据支撑。



图 5. 部分可持续发展目标（SDGs）对地球观测卫星数据和技术的依赖性

通过EO卫星数据促进SDGs的协同实现

EO卫星数据不仅支持单个SDG，还通过跨目标协同作用推动可持续发展。SDG 13（气候行动）、SDG 15（陆地生态）、SDG 14（水下生物）和SDG 6（清洁水）最依赖卫星观测，反映出遥感数据在这些领域的关键作用。其中，SDG 13与SDG 15协同最显著，表明气候变化深刻影响生态保护，卫星数据可用于森林覆盖、植被健康和生物多样性监测，支持气候适应和生态修复政策。此外，SDG 13与SDG 14的联系显示，全球变暖和海洋酸化正威胁海洋生态，卫星监测海表温度、叶绿素浓度和浮游植物分布对评估影响至关重要。Landsat在SDG 2（零饥饿）、SDG 6、SDG 11、SDG 13、SDG 14和SDG 15中展现协同效应，支持城市扩张监测、生态评估和水资源管理。MODIS凭借高时间分辨率，在SDG 3（健康福祉）、SDG 6、SDG 11、SDG 13、SDG 14和SDG 15中作用突出，适用于干旱监测、气候适应和空气质量评估。Sentinel、Gaofen和ALOS各具优势。整合多源卫星数据可提升利用效率，为综合性可持续发展政策提供科学支撑。



图 6. 地球观测卫星数据应用促进SDGs协同实现

文章信息

以上研究内容为发表在《Journal of Remote Sensing》上的最新文章“Advancing Sustainable Development Goals through Earth Observation Satellite Data: Current Insights and Future Directions”

引用格式：

Qiang Zhao,Le Yu.Advancing Sustainable Development Goals through Earth Observation Satellite Data: Current Insights and Future Directions. J Remote Sens. 2025;5:0403.DOI:10.34133/remotesensing.0403

No.4

作者 | Authors

第一作者

赵强 博士生

清华大学地球系统科学系

主要研究：
土地遥感

Email:

qiangzhao@mail.tsinghua.edu.cn

通讯作者

俞乐 副教授

清华大学地球系统科学系

主要研究：
土地遥感

Email:

leyu@tsinghua.edu.cn



期刊 · 简介

////

Science伙伴期刊

中国科学院空天信息创新研究院主办

美国科学促进会（AAAS）出版

期刊2024年获得首个影响因子8.8

所在学科分区中均为Q1区

在遥感领域全球排名第五

期刊已被ESCI、Scopus、EI 等多个国内外重要数据库收录

在线发表开放获取（OA）期刊

平均审稿周期约20天

截止到2025年不收取任何稿件处理费

期待以下方向的稿件

生态、气候、环境

全球变化

人工智能和大数据

期刊网址

https://spj.science.org/journals/remotesensing/

投稿网址

https://www.editorialmanager.com/remotesensing/default.aspx

编辑：夹心鳐鱼

审核/指导：梧桐君

声明

欢迎转载、转发本号原创内容，转载信息请与本号联系授权，标注原作者和信息来源为《Journal of Remote Sensing》。微推转载、合作联系：E-mail：jrs@aircas.ac.cn  或  微信后台留言。

本号转载信息旨在传播交流，其内容由作者负责，不代表本号观点。文中部分资料来源于网络，如涉及作品文字、图片等内容、版权和其他问题请在20日内与本号联系，我们将在第一时间处理。《Journal of Remote Sensing》拥有最终解释权。