隨著地球觀測技術、物聯網和計算機技術的迅猛發展，人類獲取地球狀態和變化信息的能力顯著增強。通過軌道傳感器、地面物聯網和計算機模擬，持續生成的地球時空大數據涵蓋了陸地、海洋、大氣及人類活動，呈現出多樣性和多源性。這些數據不僅為資源利用、經濟發展、國家安全和社會治理提供了核心數據資產，還推動了傳統空間數據基礎設施向新型時空信息基礎設施的轉型。

在大數據和云計算背景下，地球時空大數據的處理范式正經歷深刻變革。傳統地理信息服務模式難以滿足多源異構時空數據的關聯組織和高效計算需求，亟需理論方法創新與技術架構革新。針對這些挑戰，研究團隊提出了開放地球引擎（OGE）的概念，旨在構建新一代高效、智能的時空計算服務平臺，實現算力、數據和算法的深度耦合與開放共享。

OGE的核心在于解決多類型、多尺度地球時空大數據的統一組織問題。研究團隊設計了地球時空大數據立方體模型GeoCube，通過多源數據對齊和時空信息融合，實現了不同傳感器、分辨率和參考系數據的統一表達。GeoCube模型具有時間、空間、產品和波段四個維度，支持維度檢索和在線聯機分析，為大規模分布式計算提供了數據結構基礎。

為應對多源海量異構時空數據的分布式高效計算挑戰，OGE采用了云原生彈性分布式數據集（RDD）技術。通過擴展傳統RDD模型，OGE提出了分布式立方體對象CubeRDD，實現了GeoCube模型到云計算環境的無縫映射。這一設計不僅繼承了Spark RDD的分布式計算能力，還兼容了立方體多源數據類型，顯著提高了處理效率。結合進程和線程的混合并行模式，OGE進一步優化了遙感影像與大規模時空數據的計算效率。

在時空智能計算方面，OGE引入了機器學習方法，提升了地理信息分析的智能化水平。針對地球時空大數據的異質性，研究團隊提出了學習型時空計算技術，通過數據驅動的機器學習方法刻畫數據/算法特征，實現計算強度的自動化預測。這一技術打破了傳統地理計算方法依賴經驗公式和線性擬合的局限，顯著提高了時空數據分析的精度和效率。

為支持大范圍地理場景的AI計算推理，OGE構建了AI Cube框架。該框架借鑒了Data Cube的理念，將AI推理能力融入時空數倉分布式計算架構，實現了深度學習推理庫的高效管理和動態調度。AI Cube支持多源數據的融合分析和CPU/GPU協同計算，顯著提高了地理AI推理的效率和精度。通過自適應學習能力，AI Cube能夠優化模型選擇和參數調整策略，使AI模型的應用更加高效和智能。

基于上述關鍵技術，OGE系統實現了多源海量的數據資源和智能高效的分析能力。系統通過資源中心、開發中心和應用中心，為用戶提供數據獲取、處理、分析和應用等服務。資源中心管理著平臺內的數據和算子，支持用戶進行數據和模型的檢索和查詢。開發中心提供在線服務調取接口，用戶可以通過代碼編輯器或模型組合器調用平臺內的所有數據和算子進行地理云計算。應用中心則集成了多種地學應用工具，全面支持各類地理空間信息應用需求。

OGE系統在數據管理和分析能力方面表現出色。系統通過GeoCube實現了全球大規模對地觀測數據的高效就緒型管理，支持海量數據的快速訪問和處理。在分析能力方面，OGE集成了數百個開放分析算子，涵蓋柵格數據處理、空間分析、專題分析等領域。這些算子既可以作用于逐景的遙感影像數據，也可以作用于數據立方體，支持大范圍的空間分析任務。

為確保系統能夠與全球其他地理信息系統實現無縫對接，OGE的開放服務接口設計嚴格遵循OGC標準。系統提供了一系列高效的服務接口，涵蓋遙感數據的訪問、處理、分析與智能推理等功能。這些標準接口支持不同的數據格式和服務類型，為各類地理信息應用提供了靈活、可擴展的解決方案。通過封裝OGC API的調用邏輯，OGE還提供了便捷的腳本化接口，使用戶能夠以更加直觀的方式調用系統中的標準化服務。