CODE-DE-Lab 2026 年首期通讯深度解读：新数据、新性能、新政策，打造地球观测云平台新生态
引言：CODE-DE-Lab 是什么？为什么这封通讯值得关注？
2026 年 10 月，CODE-DE-Lab 发布了其全新改版后的第一期官方通讯（Newsletter #1/2026）。对于从事地球观测（Earth Observation, EO）、遥感分析、地理信息科学以及环境监测的研究人员、开发者和决策者来说，这不仅仅是一封普通的邮件，而是一份关于欧洲乃至全球地球观测云平台发展趋势的重要信号。
CODE-DE-Lab 是德国航空航天中心（DLR）主导运营的地球观测云平台，全称为“Copernicus Data and Exploitation – DE Laboratory”。它建立在 CODE-DE 的基础之上，旨在为科研机构、政府部门、企业以及公众提供对哥白尼计划（Copernicus）卫星数据、其他公开地理数据以及高性能计算资源的便捷访问。平台集成了虚拟机器（VM）、JupyterLab 交互式开发环境、数据目录、S3 对象存储接口以及一系列预配置的分析工具，使用户无需下载海量数据到本地，即可在云端完成从数据检索、处理、分析到可视化的全流程。
这封通讯的核心信息可以概括为四个关键词：新数据、简访问、强性能、共治理。下面，我们将逐条深入解读通讯中提到的每一项更新，并探讨它们对用户和整个地球观测社区的意义。
一、新数据集与产品：从 3D 网格到高光谱基准，数据资源持续扩容
1.1 2025 年北莱茵-威斯特法伦州 3D-Mesh 数据
通讯首先宣布，2025 年数据状态的北莱茵-威斯特法伦州（Nordrhein-Westfalen, NRW）3D-Mesh 数据已在平台档案中提供。3D-Mesh 是一种三维网格模型，通常由激光雷达（LiDAR）点云或高分辨率立体影像生成，能够精细地表达地表、建筑物、植被等物体的三维几何形态。与传统的数字表面模型（DSM）或数字地形模型（DTM）相比，3D-Mesh 以三角网或四边形网格的形式存储，更适合用于三维可视化、城市建模、洪水模拟、太阳能潜力评估等应用。
对于 NRW 地区的研究者而言，这意味他们可以免费获取最新的高精度三维城市与地形数据，并在 CODE-DE-Lab 的云端环境中直接调用，无需自行处理庞大的原始点云。这极大地降低了三维地理分析的门槛。
1.2 石勒苏益格-荷尔斯泰因州数字正射影像（DOP）
通讯接着介绍了来自石勒苏益格-荷尔斯泰因州（Schleswig-Holstein）的高分辨率数字正射影像（Digital Orthophoto, DOP）。DOP 是经过几何校正的航空或卫星影像，具有统一的比例尺和正射投影特性，相当于“没有变形的照片地图”。它们通常用于土地利用分类、变化检测、城市规划、农业监测等。
此次加入的 DOP 数据覆盖吕贝克（Lübeck）等地区，版权标注为 © GeoBasis-DE/LVermGeo SH/CC BY 4.0。这意味着数据采用知识共享署名 4.0 国际许可，用户可以自由使用、修改和分发，只需保留原始出处。对于需要高精度底图的研究项目来说，这是一项宝贵的资源。
1.3 数据访问大幅简化：注册即可，无需单独申请
过去，访问 CODE-DE-Lab 上的免费 DOP 和 3D-Mesh 数据可能需要提交单独的数据申请，经过人工审核。而本次更新明确指出：不再需要单独的数据申请，只需在 CODE-DE-Lab 平台上完成简单注册，登录后即可直接访问数据。
数据的使用方式也多种多样：
- 在平台内部：通过虚拟机（VM）直接访问，数据挂载在
/eodata目录下。 - 从本地系统：使用图形化工具如 S3 Browser，或命令行工具如
s3cmd。 - 通过编程接口：使用 Python 库
boto3集成到自定义应用程序或分析工作流中。
这种“注册即用”的模式，大大缩短了从“想要数据”到“使用数据”的路径，体现了平台以用户为中心的设计理念。
1.4 新型热红外数据：constellr 高精度地表温度
通讯中一个引人注目的新数据源是来自 NewSpace 公司 constellr 的高精度陆地表面温度（Land Surface Temperature, LST）数据。constellr 是一家专注于热红外遥感的商业卫星公司，其数据具有较高的空间分辨率和时间重访率，适用于农业干旱监测、城市热岛分析、水资源管理、气候研究等领域。
值得注意的是，这类数据并非完全开放，而是面向研究与开发项目，经过 DLR 专业评估后免费提供。用户需要先在租户管理器（Tenant Manager）中提交申请，若属于某个组织，申请入口会显示在个人资料管理器中。获批后，即可通过标准化接口和数据目录直接调用。
这种“申请-评估-免费使用”的模式，既保证了数据用于正当的科研目的，又避免了商业滥用，是一种可持续的数据共享机制。
1.5 HySpecNet-11k：高光谱 AI 基准数据集
对于人工智能与高光谱遥感交叉领域的研究者来说，HySpecNet-11k 的加入无疑是一个重磅消息。这个由柏林工业大学（TU Berlin）开发的数据集基于 EnMAP（Environmental Mapping and Analysis Program）卫星数据，包含：
- 11,483 个无重叠图像块
- 224 个光谱波段
- 30 米地面分辨率
- 经过辐射、几何和大气校正的 L2A 产品
- 标准化的训练、验证和测试集划分
HySpecNet-11k 特别适用于：
- 开发和评估 AI 模型
- 高光谱图像分类
- 数据压缩
- 特征提取
- 可重复的地球观测研究
由于 EnMAP 数据受出口限制，用户需要注册、完善资料、接受 EnMAP 许可协议，并经 DLR 审核。获批后，数据可直接在虚拟机的/eodata目录下使用。这为高光谱机器学习研究提供了一个标准化、大规模、高质量的基准，有望推动该领域可重复研究的发展。
1.6 Sentinel-1 CARD-BS 产品恢复供应
Sentinel-1 是哥白尼计划中的雷达卫星星座，其 CARD-BS（Copernicus Analysis Ready Data – Backscatter）产品是 Level-2 后向散射系数数据，经过预处理，适合直接用于时间序列分析。通讯宣布，由于需求旺盛，CARD-BS 产品的系统性生产已经恢复，并且2014 年以来的历史数据已全部重新整合到档案中，历史数据缺口也已填补。
这意味着用户现在可以获取一个完整、一致的 Sentinel-1 后向散射时间序列，用于地表形变监测、土壤湿度反演、洪水制图、森林生物量估算等。访问路径为/eodata/Sentinel-1/SAR/CARD-BS。
二、平台性能与工具更新：FORCE Data Cube 与 Jupyter Notebook
2.1 FORCE Data Cube 性能升级：HDD 迁移至 SSD
FORCE（Framework for Operational Radiometric Correction for Environmental monitoring）是一个开源的地球观测数据处理系统，常用于构建遥感数据立方体（Data Cube），支持大规模时间序列分析。CODE-DE-Lab 上的 FORCE Data Cube 此次进行了重大基础设施升级：底层存储资源从 HDD（机械硬盘）迁移到 SSD（固态硬盘）。
这一升级带来的好处包括：
- 更高的处理速度：空间查询和时间序列分析的延迟显著降低。
- 优化的并行批处理性能：适合 AI 和机器学习工作流。
- 无缝过渡：现有流程无需中断，也无需更改配置。
对于需要处理 PB 级遥感数据的用户来说，这意味着更快的迭代速度和更流畅的体验。
2.2 Jupyter Notebook 全面更新
随着 CODE-DE-Lab 数据迁移，数据访问方式也发生了变化。平台团队在过去几周内更新了大量 Jupyter Notebook，使其适应新环境。用户可以通过两种方式获取这些示例：
- 通过虚拟机（VM）：在“Virtuelle Maschine”文件夹中，可以找到需要专用资源的 Notebook，例如城市热岛分析、湿地制图等。这些 Notebook 现在使用 Astral 的
uv项目管理工具，用户只需克隆 GitHub 仓库即可开始，无需手动安装包。 - 通过 JupyterLab 环境：平台提供了新的示例，包括：
- 使用 OData 协议进行数据访问（以海平面上升建模为例）
- 使用 Boto3 访问数据（以 CORINE Land Cover Plus Land Use 为例）
虽然并非所有 Notebook 都已更新，但已发布的示例足以帮助用户顺利过渡到新的数据访问方式。
三、资源政策与社区参与：公平、透明、共建
3.1 新资源政策：区分科研与公务，引入信用额度与计算器
为了公平、透明、按需分配资源，CODE-DE-Lab 引入了新的资源政策。所有申请将被区分为科学项目和政府项目，并分别采用不同的评估方案。评估后，系统会为每个配额计算一个信用上限（Credit-Obergrenze）。用户可以在申请前使用新的资源计算器自行估算所需的最大资源量，并据此计算所需信用数。批准额度不超过计算出的上限，但除少数例外，用户在选择所需资源时完全自由。
这种政策既保证了资源不被滥用，又给予了用户充分的灵活性。细节可针对每个资源申请进行个性化讨论。
3.2 社区活动：Webinar、培训与展会
CODE-DE-Lab 团队定期举办 Webinar、培训和专家讲座。下一场计划中的 Webinar 主题是“CODE-DE-Lab für die Lehre”（CODE-DE-Lab 用于教学），旨在展示教师和学生如何将平台用于教学、研究和实践应用。具体日期将通过官方渠道公布。
此外，团队欢迎社区成员分享自己的用例或实践案例。现有项目文档中的文本和图片通常就足够了，Urbetho CF 团队会积极协助整理和协调。这是一个展示成果、扩大影响力的好机会。
3.3 线下活动：Smart Country Convention 2026
2026 年 10 月 13 日至 15 日，Smart Country Convention 将在柏林举行。Urbetho CF 和德国航空航天中心（DLR）的德国空间局都将参展，入场免费。这是一个与平台团队面对面交流、了解最新动态的绝佳机会。
四、深度分析：这些更新意味着什么？
4.1 数据开放程度进一步提高
从“单独申请”到“注册即用”，CODE-DE-Lab 正在向真正的开放科学平台迈进。DOP 和 3D-Mesh 数据的简化访问，降低了非专业用户的使用门槛，有助于促进跨学科研究。
4.2 高光谱与 AI 的结合成为重点
HySpecNet-11k 的引入，表明平台正在积极拥抱人工智能社区。高光谱数据与深度学习的结合是当前遥感领域的热点，一个标准化的基准数据集将加速算法创新和比较研究。
4.3 商业数据与公共平台的融合
constellr 热红外数据的加入，展示了公共平台与 NewSpace 商业公司合作的可能性。这种模式既为商业公司提供了用户渠道，也为科研用户提供了高质量数据，实现了双赢。
4.4 性能优化支撑大规模分析
FORCE Data Cube 的 SSD 升级，直接回应了用户对处理速度的需求。随着遥感数据量的爆炸式增长，云平台的性能将成为决定其竞争力的关键因素。
4.5 资源治理走向精细化
新资源政策通过区分项目类型、引入信用额度和计算器，实现了资源的精细化管理。这有助于防止资源浪费，确保真正有需要的项目获得支持。
五、总结与展望
CODE-DE-Lab Newsletter #1/2026 传递了一个清晰的信号：平台正在从“数据仓库”向“综合地球观测云服务生态”转型。新数据的加入、访问的简化、性能的提升、政策的完善，以及社区活动的活跃，共同构成了一个良性循环。
对于用户而言，现在正是探索 CODE-DE-Lab 的好时机。无论你是研究气候变化、监测农业、分析城市热岛，还是开发高光谱 AI 模型，平台都能提供所需的数据、工具和计算资源。
展望未来，我们可以期待：
- 更多商业卫星数据的接入
- 更智能的资源调度与自动化工作流
- 更丰富的社区贡献与协作项目
- 更紧密的与欧洲其他 EO 平台（如 CREODIAS、WEkEO）的互联互通
CODE-DE-Lab 正在成为地球观测领域不可或缺的基础设施。而这封通讯，正是它迈向新阶段的宣言。
注：本文基于 CODE-DE-Lab Newsletter #1/2026 的公开内容撰写，旨在为中文读者提供深度解读。具体数据访问方式与政策细节，请以 CODE-DE-Lab 官方平台为准。
