遥感技术作为全球变化研究的核心手段，正经历着从单一维度向多维数据融合的深刻变革。随着卫星观测能力的提升，长时间序列、多分辨率、多光谱的遥感数据呈爆炸式增长，如何高效组织与利用这些数据成为国际竞争焦点。中国科学院空天信息创新研究院张立福团队突破传统数据格式局限，在国际上首次提出时空谱多维数据格式（MDD），构建了覆盖时间、空间、光谱维度的综合表征体系，为遥感数据标准化处理开辟了新路径。
现有遥感数据格式面临两大核心挑战：一是多源异构数据难以兼容，不同卫星平台采用的格式差异导致数据整合需耗费大量预处理时间；二是传统时间序列分析忽视空间关联性，仅针对单个像元进行变化检测，无法捕捉区域尺度上的协同演变规律。MDD格式通过创新四维数据结构，将空间坐标、时间序列与光谱特征统一存储，头文件采用结构化元数据设计，支持动态扩展影像数据体。这种设计不仅解决了多源数据整合难题，更通过五种定制化存储模式（TSB、TSP、TIB、TIP、TIS）满足不同应用场景需求，例如TSB结构可快速提取多时相光谱立方体，TIP结构则擅长处理像元级时谱曲线。
团队研发的配套软件MARS 1.0系统，集成了多维数据构建、分析与可视化功能。该系统支持MODIS、Landsat等主流数据源的自动化转换，用户通过可视化界面即可完成从原始数据到MDD格式的完整处理流程。在农业应用中，系统通过提取植被指数时谱特征，将农作物分类精度提升至92%，较传统方法提高15个百分点；在生态监测领域，基于时空谱的森林扰动检测算法，对早期病虫害的识别敏感度达到87%，为生态修复工程提供了精准时空参考。
MDD格式的技术优势已获得国际认可，其核心专利通过PCT国际授权，相关标准被国家对地观测科学数据中心采纳为推荐格式。在数据共享层面，该格式打破了学科壁垒，气象、环境、城市规划等领域的研究者可直接调用时空谱数据开展跨学科分析。实际应用中，某省级环境监测站采用MDD格式后，数据预处理时间缩短60%，存储空间节省45%，年节约运维成本超200万元。目前，该技术已在23个行业单位推广，形成覆盖数据生产、处理、应用的全链条解决方案。
这项突破不仅推动了中国遥感技术走向国际前沿，更为全球数据标准化提供了中国方案。随着物联网、人工智能等技术的融合发展，MDD格式的扩展性将进一步释放潜力，其在智慧城市三维建模、气候模型参数化、灾害应急响应等场景的应用前景广阔。研究团队正持续优化算法效率，计划将处理速度提升至每秒10GB级，同时开发移动端轻量化版本，推动遥感技术从专业领域向大众服务延伸。
