张振华,甘甫平,王 军
(1.中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083;2.国土资源部航空地球物理与遥感地质重点实验室,北京 100083;3.北京空间机电研究所,北京 100076)
近年来,我国卫星遥感技术发展迅速,相继发射了CBERS-01/02/02B、HJ-1A/1B、资源一号02C、资源三号、高分一号[1]及高分二号[2]等多颗光学遥感卫星。这些卫星数据在国土资源调查、环境保护、防灾减灾以及测绘地理信息等行业应用中发挥了重要作用。但在实际应用中发现,卫星影像的空间分辨率、光谱分辨率和幅宽等指标制约了一些数据应用领域的拓展和深入。造成如此现状的原因之一是长期以来,我国卫星研制与应用相互脱节,重卫星研制轻行业应用。研究发现,在影响卫星数据质量的诸多因素中,相机指标的设置是核心和关键,它决定了所获取数据的可应用范围及效益。目前,卫星研制主管部门及研制部门已渐渐认识到“应用”是卫星研制的出发点和落脚点,卫星工程建设需重视应用的牵引作用。本文在对国内外卫星载荷指标设置系统调研分析的基础上,以地质矿产应用需求为主,兼顾土地、环保、农业、林业及减灾等行业应用需求,就用户关心的谱段范围、空间分辨率、幅宽及重访周期等可见光/近红外多光谱相机的基本指标设置提出了建议,旨在为星载相机的研制提供应用支撑。
面向资源环境领域的应用,本文针对卫星的谱段设置、空间分辨率、辐射分辨率、重访周期、幅宽、设计寿命及发射时间等指标,共调研了空间分辨率优于30m的已发射与即将发射的卫星有59颗(表1)。
表1 本文调研的国内外卫星Tab.1 Domestic and international satellite researched in this article
续表
通过对国内外卫星载荷谱段、空间分辨率、幅宽等参数设置的调研分析,重点从谱段设置角度,总结分析其发展现状与趋势。
1)卫星谱段的设置基本采用3种配置:①全色和多光谱搭配;②仅有全色波段;③仅有多光谱波段。绝大部分是采用全色和多光谱的经典配置。
在谱段设置中,多光谱相机基本上设有蓝、绿、红、近红外4个经典波段。在高空间分辨率卫星中,通常是蓝、绿、红、近红外波段配1个全色波段;在中低分辨率卫星中,除经典的4个波段外,还会设有短波红外波段和热红外波段;在全色谱段的波谱范围设置上,各卫星呈现的差异性较大,但通常覆盖了可见光—近红外谱段(0.450~0.900 μm,0.450~0.800 μm)或者是可见光部分谱段(0.450~0.690 μm)。多光谱谱段和全色谱段的空间分辨率比基本上呈偶数倍关系,通常是4∶1或者2∶1,其中以4∶1居多。
2)谱段和空间分辨率的设置与应用需求结合紧密,体现应用特色(如普查、监测、侦察、测绘);持续发展某一系列卫星,在卫星载荷指标上总体保持稳定,但有时会在空间分辨率、谱段带宽等参数上作少许调整优化,以满足应用需求。以Landsat为例,Landsat8 OLI包括了Landsat7 ETM+所有的波段,但为避免大气吸收的影响,Landsat8 OLI对一些波段宽度进行了调整,变化最大的波段是第5波段(0.845~0.885 μm,对应 ETM+第4 波段 0.775~0.900 μm),排除了0.825 μm 处水汽吸收特征;与ETM+全色波段(0.520~0.900 μm)相比,OLI全色波段(0.500~0.680 μm)范围较窄,这主要是为了在全色波段图像上更好地区分植被区和非植被区。另外,和ETM+相比,OLI新增了2个波段:蓝色波段(0.433~0.453 μm),主要用于海洋水色观测;短波红外波段(1.360~1.390μm),因该波段包含了水汽强吸收特征,可用于检测卷云[36]。
3)在m级或亚m级高空间分辨率卫星中,在保持空间分辨率的同时,并不刻意追求幅宽,通常定制在10~20 km之间,在有需求时,采用相机侧摆方式来提高单星数据采集和区域覆盖能力。
4)卫星从单一卫星向卫星星座、组网方向发展,如RapidEye,WorldView和SPOT/Pleiades系列。
5)卫星的空间、波谱、时间及辐射分辨率越来越高,提高了卫星探测的精细化程度。
6)国外卫星设计寿命普遍高于5 a。
1)缺少短波红外谱段。短波红外谱段尤其是2.0~2.5μm 谱段在地质矿产、环境保护、农业、林业等方面的应用具有不可替代作用。近年来,国外卫星对该谱段的设置已有所考虑并在设计中预以实施,对波段也进行了细分。如ASTER短波红外波段图像的空间分辨率虽然只有30 m,但已细分为6个波段;2014年8月13日发射的WorldView-3,短波红外波段图像的空间分辨率已达到了3.7 m,细分波段则达到了8个。反观国内,短波红外谱段设置还很缺乏,在本次调研的国内卫星中,只有3颗卫星(CBERS-01/02,HJ-1B星)设有此谱段,且其谱段细分程度和空间分辨率与国外的差距巨大,削弱了其在行业业务中的可应用性。
2)幅宽设置达不到预期应用效果。按照预期,幅宽与数据连片区域覆盖能力成正比。但是,像资源一号02C、高分一号等采用多相机拼接方式来提高幅宽,实际上只是达到了名义幅宽,并未达到预期应用效果。国外卫星尤其是高空间分辨率卫星,虽然幅宽较窄,但通过相机侧摆、星座组网等方式,提高了重访周期,从而提高了数据采集能力和区域覆盖能力,应用效果明显。
3)卫星设计寿命相对偏短。我国卫星的设计寿命通常为3~4 a,与国外卫星尤其是与美国卫星相比,寿命偏短,容易造成数据断档,严重制约了卫星投资和应用效益的发挥。
以地质矿产行业为主体,兼顾土地、环保、农业、林业及减灾等行业的应用需求,在业务应用领域调研分析的基础上,开展了谱段设置、分辨率、幅宽和重访周期等的需求调研与分析。
1)地质矿产资源领域。卫星遥感技术主要应用于全国重要成矿区(带)遥感地质调查、矿产资源开发多目标遥感调查与监测、地质灾害遥感调查与监测、境外矿产资源遥感调查等方面,识别岩性、构造、矿化蚀变、矿山开采面、矿山开发占地变化、地质灾害类型、规模及分布位置等信息,为不同级别的管理、决策部门提供不同比例尺的地质空间信息支撑。
2)土地资源领域。卫星遥感技术主要应用于全国土地利用变更调查及宏观监测等方面,识别土地利用类型、用地变化、开发建设状态以及土地利用规划实施评估情况等信息,为土地参与宏观调控、严格土地管理提供技术支持和数据保障。
3)环境领域。卫星遥感技术主要应用于空气质量、水环境质量以及生态环境质量等方面的监测,识别大气污染物分布范围、程度和扩散情况、水体富营养化、城市热岛、土壤重金属污染等信息,为环境监测、应急调查、环境管理和决策等提供信息服务。
4)农业领域。卫星遥感技术主要应用于农作物长势监测与分析、农作物病虫害预测以及农作物估产等,为国家粮食生产的宏观管理及安全战略制定,农业资源开发、利用和保护,农业可持续发展,农业抗灾减灾及灾后重建等提供决策支持信息。
5)林业领域。卫星遥感技术主要应用于森林资源一二类清查、荒漠化调查、湿地调查和监测、森林病虫害监测、林火等灾害调查和监测等,识别森林资源类型、面积及分布位置、不同荒漠化土地分布及严重程度、湿地类型及分布状况、森林病虫害、林火等灾害分布面积等信息,为我国的林业资源保护和生态环境建设决策提供科学、翔实的数据。
6)灾害预警与监测领域。卫星遥感技术主要应用于洪涝、地震、旱灾、滑坡、泥石流、雪灾、森林草原火灾、冰凌、沙尘暴、病虫害及雹灾等各类自然灾害的风险预警与监测,为灾情应急监测和灾区救援等业务提供决策依据[37]。
为了提高行业应用指标需求调研的针对性和可操作性,本研究专门设计了“载荷指标设置调研表”(表2)。
表2 载荷指标设置调研表Tab.2 Survey table of payloads index set
根据常见的地物反射特性,表2将可见光/近红外至短波红外范围内(0.40~2.50μm)谱段分隔成29个波段。详细了解地物反射波谱各个部分的光谱可应用性对综合考虑选择波段的可应用性和可扩展性是非常重要的[38]。
将表2分发给5个行业9个应用领域的专家,综合分析专家意见如下:
在波段设置方面,用户需求主要为集中在可见光/近红外谱段,依次是近红外1(0.770~0.895 μm)、红(0.630~0.690 μm)、绿(0.520~0.590 μm)、蓝(0.450~0.520μm)等4个波段;其次是近红外2(0.860~1.040 μm)、红边(0.705~0.745 μm)等与植被密切相关的波段。另外,对海岸蓝(0.400~0.450 μm)、黄(0.585~0.625 μm)等波段也存在一定的需求,如表3所示。
表3 可见光/近红外谱段用户需求统计分析Tab.3 Statistics analysis of user requirements in VIS/NIR spectrum
各用户对短波红外谱段的需求相对分散,如表4所示。
表4 短波红外谱段用户需求综合分析统计Tab.4 Statistics analysis of user requirements in SW IR spectrum
地质矿产应用,尤其是其中的遥感地质调查以及境外矿产资源调查,对短波红外2.0~2.5μm之间的谱段需求强烈,而且对该范围内的波段划分要求也较为精细,主要是2.185~2.225 μm,2.235~2.285 μm 和2.295~2.365 μm;农业方面,短波红外波段主要是1.360~1.550 μm,1.590~1.640 μm和2.185~2.225μm;环保方面,短波红外波段主要是1.230~1.250 μm,1.628~1.652 μm 和 2.105~2.155μm;林业方面,短波红外波段主要是1.300~1.360 μm、1.640~1.680 μm 和2.100~2.140 μm;土地和减灾应用对短波红外较少涉及。
在空间分辨率方面,因工作内容和工作尺度不同,存在差异,基本上集中于3个量级:优于1 m、优于2.5 m以及10~30 m。
在幅宽方面,以60 km左右的幅宽居多。
在重访周期方面,不同业务应用要求有所差异。以地质矿产应用为例,调查类应用(如遥感地质填图、矿产资源遥感调查等)对重访周期无特殊要求,监测类应用(如矿山开发遥感监测等)对重访周期要求较高,一般是3~5 d,灾害应急监测一般要求是1~3 d。
综合国内外卫星谱段设置及其他参数调研分析、以及国内用户需求综合分析情况,并在分析不同地物类型的光谱特征基础上(如不同矿物类型在2.000~2.500 μm 之间吸收特征,图 1),提出了谱段范围、空间分辨率、幅宽、重访周期等用户关心的可见光/近红外多光谱相机指标设置建议,如表5所示。
图1 不同矿物类型在2.000~2.500μm之间的吸收特征[39]Fig.1 Absorption characteristics of differentm inerals from 2.000 μm to 2.500 μm[39]
表5 可见光/近红外多光谱相机指标设置建议Tab.5 Index set suggestions of VIS/NIR camera
3.2.1 谱段范围
在谱段范围方面,提出了1个全色波段和14个多光谱波段的设置建议。在可见光/近红外谱段内,除全色和蓝、绿、红、近红外1(0.770~0.890 μm)的经典搭配外,增加了海岸蓝(0.400~0.450 μm)、黄(0.585~0.625 μm)、红边(0.705~0.745 μm)、近红外2(0.860~1.040 μm)等波段,主要考虑到应用中对观测要素识别种类、精度越来越高。新增的多光谱谱段可与传统的多光谱谱段共同使用,能够更接近人眼的感知来对图像进行还原,生成更真实的“真彩色”图像。具体来看,海岸蓝波段是健康植被叶绿素吸收谱段,可用于植被分析,同时,该波段又是水体吸收最少的波段,可用于深海探测研究,另外该波段受大气散射影响较大,可用于大气校正技术;黄波段在地物特征分类中非常重要,可用于探测陆生植被和水生植被的特征指标,是重要的植物应用波段;红边波段集中于植被响应高反射率部分,对植被健康状况测量很有价值,同时可辅助用于植被分类;近红外2波段支持植物分析和单位面积内生物数量的研究[40]。
在短波红外谱段范围内,除建议设置1.500~1.700 μm 波段外,还建议将2.00~2.50 μm 区间细分成5个波段,以利于岩石矿物信息的识别、矿化蚀变信息提取等地质矿产应用,同时也兼顾了农作物养分信息获取、荒漠化信息监测、水环境监测等应用需求。具体来看,1.500~1.700μm位于水的吸收带(1.400 μm,1.900 μm)之间,受2 个吸收带的控制,反映植物和土壤水分含量敏感[41],利于农业遥感应用。同时,对岩性类型判定也有一定作用,利于地质矿产应用。在2.145~2.185μm波段内,大量岩矿分子基团呈现吸收特征,可应用于碳酸盐和粘土矿识别;2.185~2.225μm波段可用于粘土Al—OH/Fe—OH矿物和碳酸盐矿物识别与分析;2.235~2.285μm波段可用于粘土矿物、碳酸盐矿物和蚀变矿物识别与分析;2.295~2.365μm波段可用于含Al—OH矿物、碳酸盐矿物和蚀变矿物识别与分析;2.360~2.430μm波段可用于部分碳酸盐矿物和蚀变矿物识别与分析。
3.2.2 空间分辨率
在空间分辨率方面,建议全色谱段和多光谱谱段采用1∶4的经典搭配,即全色分辨率优于2.5 m,多光谱优于10m。这主要是考虑到2点:①目前各行业尤其是地质矿产、土地等行业主体业务应用基本上处于1∶5万比例尺以及更大的比例尺,或者在往大比例尺方向发展,更加强调精细化调查与管理,要保证1∶5万比例尺应用,分辨率至少优于2.5 m;②高空间分辨率是未来光学遥感卫星的发展方向。
3.2.3 幅宽
建议幅宽设置优于60 km,但不建议采取多相机拼接方式。这主要是考虑到卫星业务化应用中对连片区域的无缝覆盖能力需求。若幅宽太窄,则会影响到卫星数据获取效率,需要采用多星组网方式来提高数据获取能力;若幅宽太宽,尤其是采取相机拼接的方式来增加幅宽,将会对数据处理效率产生影响,而且影像边缘畸变也较大。
3.2.4 重访周期
建议重访周期为3~5 d。这主要综合考虑以下5点:①在日常调查监测应用中,需要在特定时间内实现对某个区域的重复观测;②在应急监测中,对特定区域重复观测频次要求更高,相应地对重访周期要求也更高,一般要求1~3 d,对于某些特殊时期的应急处理需要,要求24 h内的更短重访周期;③为了提高业务化应用中区域连片覆盖能力;④目前国内外在轨卫星重访能力;⑤当前及未来一段时间国内卫星载荷研制水平。
本文开展了国内外卫星载荷谱段设置分析和国内用户需求分析,在充分考虑国内外卫星载荷指标的发展水平和国内用户需求特点的基础上提出了谱段设置、空间分辨率、幅宽、重访周期等可见光/近红外多光谱相机指标设置建议,主要结论如下:
1)本文提出的谱段设置、空间分辨率、幅宽以及重访周期等指标基本能满足1∶5万比例尺地质矿产、土地等行业应用需求,可为相机研制提供应用支撑。
2)今后还要对提出的指标建议作进一步的模拟与优化,使所提出的指标更加客观,以满足用户需求,提升载荷可应用性。
志谢:本研究得到了中国国土资源航空物探遥感中心和北京空间机电研究所的大力支持和帮助,在此表示感谢。感谢中国国土资源航空物探遥感中心杨金中、李成尊、汪劲、童立强、付长亮、齐建伟以及中国土地勘测规划院王忠武、环境保护部卫星环境应用中心赵少华、中国农业科学院农业资源与农业区划研究所刘佳、中国林业科学研究院资源信息所高志海、民政部国家减灾中心徐丰等专家在研究中所给予的支持和帮助。
[1] 中国资源卫星应用中心.陆地卫星介绍[EB/OL].(2014-01-06)[2014-01-15].http://www.cresda.com/n16/n1130/index.html.China Centre for Resources Satellite Data and Application.Introduction to land satellite[EB/OL].(2014-01-06)[2014-01-15].http://www.cresda.com/n16/n1130/index.html.
[2] USGS.Landsat Missions timeline[EB/OL].(2013-05-30)[2013-06-11].https://landsat.usgs.gov/about_mission_history.php.
[3] USGS.Sensors-advanced land imager(ALI)[EB/OL].(2011-12-13)[2013-05-19].http://eo1.usgs.gov/sensors/ali.
[4] DigitalGlobe Inc.Satellite information[EB/OL].(2013-06-03)[2013-07-14].http://www.digitalglobe.com/resources/satellite-information.
[5] GeoEye Inc.OrbView-3 Commercial Satellite Imagery Product Catalog[Z].Virginia:GeoEye Inc,2006.
[6] GeoEye Inc.GE2-Earth Imagery Sources-Brochure[Z].Virginia:GeoEye Inc,2006.
[7] Airbus Defence and Space.SPOT1 to SPOT5[EB/OL].[2014-03-05].http://www.astrium-geo.com/en/4388-spot-1-to-spot-5-satellite-images.
[8] Airbus Defence and Space.SPOT6 and SPOT7 satellite imagery[EB/OL].[2014-03-05].http://www.astrium-geo.com/en/147-spot-6-7-satellite-imagery.
[9] Laurent Coeurdevey,Charlotte Gabriel-Robez.Pléiades Imagery User Guide V2.0[Z].Toulouse:Astrium GEO-Information Services,2012.
[10] Satellite Imaging Corporation.RapidEye satellite sensor[EB/OL].[2013-07-05].http://www.satimagingcorp.com/satellitesensors/rapideye.html.
[11] Gunter’s Space Page.Kanopus-V 1,2[EB/OL].[2013-07-05].http://space.skyrocket.de/doc_sdat/kanopus-v.htm.
[12] Gunter’s Space Page.BKA(BelKa 2)[EB/OL].[2013-07-05].http://space.skyrocket.de/doc_sdat/belka-2.htm.
[13] NRSA Data Center.Respircesat-1 Data User’s Handbook[Z].National Remote Sensing Agency(NRSA):Hyderabad,2004.
[14] Indian Space Research Organization.PSLV-C16 Brochure[Z].Bangalore:Publications and Public Relations,ISRO HQ,2011.
[15] Satellite Imaging Corporation.CARTOSAT-1 satellite sensor[EB/OL].[2013-07-05].http://www.satimagingcorp.com/satellite-sensors/cartosat-1.html.
[16] NRSC Data Center.CARTOSAT-2 Brochure[Z].National Remote Sensing Centre(NRSC):Hyderabad,2009.
[17] Indian Space Research Organization.Earth observation satellites CARTOSAT-2A[EB/OL].[2013-07-05].http://www.isro.org/satellites/cartosat2A.aspx.
[18] Indian Space Research Organization.CARTOSAT2B Brochure[Z].Bangalore:Publications and Public Relations,ISRO HQ,2010.
[19] OSCAR.Instrument:PAN(CartoSat-3)[EB/OL].[2013-07-05].http://www.wmo-sat.info/oscar/instruments/view/393.
[20] CEOS system database.CEOS instrument:Panchromatic sensor[EB/OL].[2013-07-05].http://ceos-sysdb.com/CEOS/db/db_instrument_low_level.php?id=917.
[21] CEOSSystem Database.CEOSmission:Cartography satellite-3A[EB/OL].[2013-07-05].http://ceos-sysdb.com/CEOS/db/db_mission_low_level.php?id=706.
[22] ImageSat International N V.EROS satellites overview[EB/OL].[2013-07-05].http://www.imagesatintl.com/default.asp?catid={FD649417-4866-45CE-96F1-139BD1409DCE}.
[23] JAXA.Advanced land observing satellite“DAICHI”(ALOS)[EB/OL].[2013-07-05].http://www.jaxa.jp/projects/sat/alos/index_e.html.
[24] Abrams M,Hook S.ASTER User Handbook Version2[Z].Sioux Falls:Jet Propulsion Laboratory & EROSData Center,2002.
[25] eoPortal Directory.KOMPSAT-1(Korea Multi-Purpose Satellite-1)/Arirang-1[EB/OL].[2013-07-05].https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/k/kompsat-1.
[26] Korea Aerospace Research Institute.KOMPSAT-2 Image Data Manual(Version 1.1)[Z].Daejeon:Korea Aerospace Research Institute,2008.
[27] eoPortal Directory.KOMPSAT-3(Korea multi-purpose satellite-3)/Arirang-3[EB/OL].[2013-07-05].https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/k/kompsat-3.
[28] OSCAR.Satellite:KOMPSAT-3A[EB/OL].[2013-07-05].http://www.wmo-sat.info/oscar/instruments/view/393.
[29] OSCAR.Instrument:AEISS[EB/OL].[2013-07-05].http://www.wmo-sat.info/oscar/instruments/view/14.
[30] GISTDA.Thaichote characteristics[EB/OL].[2014-03-05].http://www.gistda.or.th/gistda_n/en/index.php?option=com_content&view=article&id=21&catid=35&Itemid=34.
[31] Ogunbadewa E Y.The characteristics of NigeriaSat-1 and its potential application for environmental monitoring[J].African Skies/Cieux Africains,2008(12):64-70.
[32] eoPortal Directory.N2(NigeriaSat-2)[EB/OL].[2013-07-28].https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/n/nigeriasat-2.
[33] eoPortal Directory.NX(NigeriaSat-X)[EB/OL].[2013-07-28].https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/n/nigeriasat-x.
[34] 崔恩慧.高分二号转入发射实施阶段将于年底择机发射[N/OL].中国航天报,2013-11-15[2014-01-06].http://www.spacechina.com/n25/n144/n206/n214/c553233/content.html.CuiEH.GF-2 was shifted into the launch implementation phase and will be launched at the end of the year[N/OL].China Space News,2013-11-15[2014-01-06].http://www.spacechina.com/n25/n144/n206/n214/c553233/content.html.
[35] Surrey Satellite Technology Limited.Beijing-1:The Mission[EB/OL].[2013-07-28].http://www.sstl.co.uk/Missions/Beijing-1-Launched-2005/Beijing-1/Beijing-1-The-Mission.
[36] Irons J R,Dwyer J L,Barsi J A.The next landsat satellite:The landsat data continuity mission[J].Remote Sensing of Environment,2012,122:11-21.
[37] 杨思全.我国卫星遥感减灾应用工作发展现状[J].中国减灾,2010(1):30-31.Yang SQ.The development of satellite remote sensing application in disaster reduction[J].Natural Disaster Reduction in China,2010(1):30-31.
[38] 张宗贵,王润生,郭大海,等.成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析[M].北京:地质出版社,2006:191-193.Zhang Z G,Wang R S,Guo D H,et al.The Research of Method Techniques on Mineral and Rocks Identification Using Imaging Spectrometer Remote Sensing Data and Analyzing the Influence Factors[M].Beijing:Geology Publishing House,2006:191-193.
[39] DigitalGlobe Inc.The benefits of the eight spectral bands ofWorld-View-2[EB/OL].[2014-05-12].http://www.digitalglobe.com/sites/default/files/DG-8SPECTRAL-WP-WEB.pdf.
[40] 赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京:科学出版社,2003:78-79.Zhao Y S.The Principle and Method of Remote Sensing Application and Analysis[M].Beijing:Science Press,2003:78-79.
[41] 甘甫平,闫柏琨,王润生,等.航空高光谱遥感资源勘查实用化应用系统研发与集成[R].北京:中国国土资源航空物探遥感中心,2011.Gan FP,Yan B K,Wang R S,etal.The Developmentand Integration of Practical Application System in Resources Exploration Using Airborne Hyperspectral Remote Sensing[R].Beijing:China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources,2011.