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随着地球观测技术、物联网和计算机技术的迅猛发展，人类获取地球状态和变化信息的能力显著增强。通过轨道传感器、地面物联网和计算机模拟，持续生成的地球时空大数据涵盖了陆地、海洋、大气及人类活动，呈现出多样性和多源性。这些数据不仅为资源利用、经济发展、国家安全和社会治理提供了核心数据资产，还推动了传统空间数据基础设施向新型时空信息基础设施的转型。

在大数据和云计算背景下，地球时空大数据的处理范式正经历深刻变革。传统地理信息服务模式难以满足多源异构时空数据的关联组织和高效计算需求，亟需理论方法创新与技术架构革新。针对这些挑战，研究团队提出了开放地球引擎（OGE）的概念，旨在构建新一代高效、智能的时空计算服务平台，实现算力、数据和算法的深度耦合与开放共享。

OGE的核心在于解决多类型、多尺度地球时空大数据的统一组织问题。研究团队设计了地球时空大数据立方体模型GeoCube，通过多源数据对齐和时空信息融合，实现了不同传感器、分辨率和参考系数据的统一表达。GeoCube模型具有时间、空间、产品和波段四个维度，支持维度检索和在线联机分析，为大规模分布式计算提供了数据结构基础。

为应对多源海量异构时空数据的分布式高效计算挑战，OGE采用了云原生弹性分布式数据集（RDD）技术。通过扩展传统RDD模型，OGE提出了分布式立方体对象CubeRDD，实现了GeoCube模型到云计算环境的无缝映射。这一设计不仅继承了Spark RDD的分布式计算能力，还兼容了立方体多源数据类型，显著提高了处理效率。结合进程和线程的混合并行模式，OGE进一步优化了遥感影像与大规模时空数据的计算效率。

在时空智能计算方面，OGE引入了机器学习方法，提升了地理信息分析的智能化水平。针对地球时空大数据的异质性，研究团队提出了学习型时空计算技术，通过数据驱动的机器学习方法刻画数据/算法特征，实现计算强度的自动化预测。这一技术打破了传统地理计算方法依赖经验公式和线性拟合的局限，显著提高了时空数据分析的精度和效率。

为支持大范围地理场景的AI计算推理，OGE构建了AI Cube框架。该框架借鉴了Data Cube的理念，将AI推理能力融入时空数仓分布式计算架构，实现了深度学习推理库的高效管理和动态调度。AI Cube支持多源数据的融合分析和CPU/GPU协同计算，显著提高了地理AI推理的效率和精度。通过自适应学习能力，AI Cube能够优化模型选择和参数调整策略，使AI模型的应用更加高效和智能。

基于上述关键技术，OGE系统实现了多源海量的数据资源和智能高效的分析能力。系统通过资源中心、开发中心和应用中心，为用户提供数据获取、处理、分析和应用等服务。资源中心管理着平台内的数据和算子，支持用户进行数据和模型的检索和查询。开发中心提供在线服务调取接口，用户可以通过代码编辑器或模型组合器调用平台内的所有数据和算子进行地理云计算。应用中心则集成了多种地学应用工具，全面支持各类地理空间信息应用需求。

OGE系统在数据管理和分析能力方面表现出色。系统通过GeoCube实现了全球大规模对地观测数据的高效就绪型管理，支持海量数据的快速访问和处理。在分析能力方面，OGE集成了数百个开放分析算子，涵盖栅格数据处理、空间分析、专题分析等领域。这些算子既可以作用于逐景的遥感影像数据，也可以作用于数据立方体，支持大范围的空间分析任务。

为确保系统能够与全球其他地理信息系统实现无缝对接，OGE的开放服务接口设计严格遵循OGC标准。系统提供了一系列高效的服务接口，涵盖遥感数据的访问、处理、分析与智能推理等功能。这些标准接口支持不同的数据格式和服务类型，为各类地理信息应用提供了灵活、可扩展的解决方案。通过封装OGC API的调用逻辑，OGE还提供了便捷的脚本化接口，使用户能够以更加直观的方式调用系统中的标准化服务。