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当代遥感科技发展的现状与未来展望

时间:2018-11-13    点击量:

摘要:现代遥感技术是利用航天或航空平台对地物进行特定电磁波谱段的数字化成像观测,业已成为人类开展地球系统科学研究和多领域空间信息应用的核心技术手段。文章概述了当今主要遥感技术的基本原理、应用和发展历程,着重介绍了21世纪遥感科技的高空间、高光谱、高时间分辨率的“三高”时代发展特征及其他重要技术突破,介绍了遥感科技在国民经济、生态保护和国防安全等多领域应用情况,讨论了未来遥感科技发展的几个主要方向和趋势。遥感顾名思义就是“遥远的感知”,通常是指在航天或航空平台上对地球系统或其他天体进行特定电磁波谱段的成像观测,进而获取被观测对象多方面特征信息的技术。现代遥感技术起源于20世纪60年代,以数字化成像方式为特征,是衡量一个国家科技发展水平和综合实力的重要标志,历来被世界主要科技和经济大国所重视。长期以来,美国始终是国际遥感科技发展的主要引领者之一,如美国的全球第一颗气象卫星(1961年)、第一颗陆地观测卫星(1972年)、第一颗海洋卫星(1978年)等。中国政府也特别重视遥感科技的发展,尤其是20世纪80年代以后,我国航天遥感事业取得长足进步,风云气象卫星(1988年以来)、资源系列卫星(1999年以来)、环境减灾系列卫星(2008年以来)、高分系列卫星(2013年以来)、碳卫星(2016年)等重要遥感卫星的成功发射,使我国也已跻身于世界遥感科技的前列。经过半个多世纪的发展,遥感技术及多领域应用已进入新的阶段。它不但可以被动接收地物反射的自然光,还可以接收地物发射的长波红外辐射,并能够利用合成孔径雷达和激光雷达主动发射电磁波,实现全天候的对地观测。遥感技术与国民经济、生态保护和国防安全的关系也越来越紧密,比如土地资源调查、生态环境监测、农业监测与作物估产、灾害预报与灾情评估、海洋环境调查等,包括与日常生活息息相关的天气预报、空气质量监测、电子地图与导航等活动,遥感都发挥了重大作用。进入21世纪,遥感科技已显现出高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的“三高”新特征,并开拓了更多的应用新领域。为了更全面地掌握全球遥感科技的发展脉络,本文对遥感成像技术和应用的历史、现状和未来发展进行了概要性论述。高空间分辨率图像(简称“高分图像”)包含了地物丰富的纹理、形状、结构、邻域关系等信息,可主要应用于地物分类、目标提取与识别、变化检测等[1]。基于高分图像,可以充分提取图像地物的上下文语义信息,将图像分类从像元级提高到对象级。比如,自适应马尔科夫随机场模型或者GIS辅助遥感图像分类都是充分利用精细的空间信息结构实现对光谱分类结果的重定义,提高图像分类精度[2, 3]。此外,稀疏表示和深度学习方法在高分图像分析中的应用研究也非常活跃。稀疏表示理论能够从复杂庞大的数据中分离出影像的主要特征,深度学习方法则通过对深层网络结构进行训练提取图像所具有的深层次的结构特征。高分图像的变化检测可以采用基于对象的方法,通过设计适当的分割算法或目标提取算法,实现对地物覆盖类型(如建筑物、水体等)或目标(如车辆、舰船等)的变化分析。高光谱遥感突出特点和优势使其在众多领域发挥着越来越重要的作用。比如通过对矿物元素的诊断性光谱特征分析,高光谱遥感能够实现对矿物成分及其丰度进行精确识别和填图;在植被研究方面,通过高光谱数据能够反演植被物理和化学参数,进行作物长势监测、品质评估等;在水质监测方面,通过对水中叶绿素、黄色物质、悬浮物等成分的光谱反演,可以掌握水华爆发、黑臭水体分布以及污染来源等;高光谱遥感技术从其起步就被赋予了强烈的军事应用色彩,在军事目标侦察、阵地与装备伪装识别、战场环境背景分析等方面有巨大应用潜力。我国的高光谱遥感科技发展一直处于国际前列,中科院自主研发的高光谱图像处理与分析通用软件系统(HIPAS)被国际同行评为国际六大顶尖高光谱图像处理软件之一[8],并在高光谱遥感应用方面实现了向美、日、澳等发达国家的技术输出,成果在国际上产生了重大影响。近年来,成像光谱技术也逐渐渗透进了各种非传统遥感行业,比如在医学、生物、刑侦、考古、文物保护等领域开展了广泛的探索性应用。2006年中科院成功研制了国内首套摆扫式地面成像光谱仪,并与故宫博物院等单位合作在古画、唐卡、壁画、墨书等文物的识别和鉴别方面取得了开创性成果[9]。光谱分析技术与智能手机的融合诞生了面向普通民众的高光谱应用,借助于嵌入到智能手机里的光谱仪,人们能够随时随地用手机快速检测果蔬农药残留和食品品质安全等信息。高时间分辨率遥感与高空间、高光谱遥感技术相结合是未来遥感科技发展的一个新趋势,它能够实现地物类型与理化特性的精准反演和高时频变化监测。高时间分辨率遥感已经在全球变化及其产生的重大环境问题研究方面发挥了重要作用,它也能够为交通、农业、渔业、水利、林业、军事等部门提供重要的实时监测信息。具体应用主要体现在以下3个方面:(1)全球或区域土地利用/覆盖变化监测。高时间分辨率遥感能够通过植被指数等参数时间立方体分析,精确监测作物种植、退耕还林、退牧还草、围湖造田、植树造林、森林砍伐等植被生长状况变化或工程进展情况[11, 12]。(2)气象及灾害监测预报。高时间分辨率的遥感卫星可以对台风、寒潮、暴雨、洪水、沙尘暴、雾霾等灾害天气现象实时监测和预报,还能够准确量测洪涝灾害水淹区域、草原或森林火灾过火区域、地震滑坡泥石流影响区域等,以及大区域实时监测农业旱灾、近海与湖泊水华暴发(图 3)、草原或森林虫害、农作物病虫害等自然灾害现象。(3)舰船或陆上移动目标的实时监控。利用地球静止轨道遥感卫星或者高空间分辨率遥感卫星星座,基于图像目标自动识别技术,锁定航母等大型舰船和高价值移动目标,对其移动状况可以进行实时或准实时监控。红外遥感是通过获取地物反射或发射出的红外热辐射能量信息来感知地物特性的技术,热辐射量级大小不仅与目标物的表面温度有关,而且也是目标物构成成分以及观测角度的函数。受大气作用影响,卫星传感器入瞳处的热辐射主要集中于3—5 μm和8—14 μm 2个大气窗口,前者为中红外窗口区,反射和发射特性同等重要;后者为热红外窗口区,以目标物发射的热辐射为主。由于任何温度高于绝对零度(0K或_273ºC)的物体都会不断地向外界以电磁波的形式发射热辐射,使得热红外遥感能够实现对目标物的全天时遥感监测。图 4展示了夜晚灯光数据和相应的热红外亮温数据对比图,图 4(a)是在夜晚采用可见光-近红外宽通道实现了低照度遥感观测,可以大致获取地表微光信息的空间分布;图 4(b)是采用热红外遥感技术获取了地表热辐射的空间分布状况,揭示了更多城市地表特性。目前,中红外和热红外遥感在农情监测、灾害监测、城市热岛效应、地质探测、环境污染以及军事等领域都有很广泛的研究。在农业方面,热红外遥感已经被用于农田蒸散的定量计算,有助于人们科学合理地调控土壤水分。在减灾应用方面,主要用于地震和林火监测等,通过震前地表温度异常的监测,可以对地震预测的发展提供大量数据支持;通过多时相的中红外和热红外遥感图像对比,可以及时掌握林火蔓延情况。在城市热岛效应研究方面,通过热红外遥感可以准确获取地表温度或者空气温度的时空分布信息。在地质勘探和环境污染监测方面,主要应用于地下水、地热和矿物的探测,以及秸秆燃烧、温水污染和沙尘监测等。在国防安全领域,主要应用于军事目标的红外侦查、红外夜视和红外预警等,通过观测目标和背景的中红外或热红外辐射强弱差别可以识别出由于伪装或者观测条件不佳(夜间和不良天气)而难以发现的军事目标。SAR图像在几何和辐射特征上与光学遥感图像有着显著差异,几何方面的差异主要体现在由于侧视测距成像机制引起的阴影、叠掩和透视收缩现象。SAR图像同样也有复杂的辐射特征,在图像上主要体现为包含斑点噪声的明暗纹理结构,它是由于不同地物在不同频段、不同极化方式、不同方向等成像参数下的电磁波散射特性,以及一个瞬时视场内部随机分布的多个散射单元的电磁波信号叠加造成的。当前的遥感卫星都是通过综合平衡多种要素以设置固定的成像参数,卫星一旦发射和投入使用,成像参数不能灵活调整,从而无法针对不同的应用需求提供最优的遥感观测数据。另一方面,现有遥感卫星任务链主要由地面任务规划、遥感数据星上存储、星地数传和地面接收处理等环节组成,信息获取链条长,严重影响了遥感卫星的使用时效。综上,需要构建具有星上成像参数自动优化、星上信息快速处理和下传能力的“智能型”遥感卫星系统。相比于传统遥感卫星,智能遥感卫星系统主要包括两方面核心关键技术[18]:一是遥感成像参数自适应调节技术,二是星上数据实时处理与信息快速生成技术[19]。智能遥感卫星系统不仅具有差异性数据的获取功能,而且具备智能化的信息感知能力;不仅能够按需获取针对性的高质量数据,还能够在数据采集的同时实时生产信息,便捷化地服务于普通大众用户(图 8)。人们可以像使用GPS一样随时用手机接收智能遥感卫星下传的高个性化、高时效性的信息,从而大大推进遥感技术的大众化和商业化发展。

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