卫星遥感技术

卫星遥感技术是衡量一个国家科技发展水平和综合实力的重要标志，具有广阔的市场前景。目前，国外遥感卫星技术的发展非常迅速，尤其近年来商业遥感卫星发展迅猛。在光学卫星遥感领域，美国的DigitalGlobe公司具有QuickBird、WorldView和GeoEye等多个系列卫星群，其卫星图像的分辨率大多在0.3~0.5 m，且光谱信息丰富，具备业界领先的定位精度，是商业领域光学卫星遥感技术的领军者。在合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）卫星遥感领域，近年来小型化低成本SAR卫星的发展掀起了热潮。2018年1月，芬兰的ICEYE公司率先发射了国际首颗质量低于100 kg的SAR卫星，获得了优于1 m分辨率的SAR图像，并于2019年实现了0.25 m分辨率，其计划发射10余颗ICEYE卫星，以实现在全球任何地方每天进行干涉测量和相干变化检测的能力。美国的Capella Space公司于2020年8月发射了商业化SAR小卫星，图像分辨率为0.5 m，并具备60 s长时间凝视的能力，是分辨率极高的商用SAR，Capella Space公司也计划发射多颗SAR小卫星组成星群，以实现更强大的全天时全天候监测服务能力。近年来我国遥感卫星系统技术高速发展，每年发射遥感卫星近10颗，其中民商（即民用和商用）遥感卫星也频频发射。2015年10月，中国自主研发的首颗商用遥感卫星吉林一号发射成功，开创了中国商业卫星应用的先河。吉林一号星座计划由138颗涵盖高分辨、大幅宽、视频、多光谱等系列的高性能光学遥感卫星组成，光学影像分辨率优于1 m并具备获取4K高清彩色视频影像的能力，目前已通过10次发射将25颗吉林一号卫星送入太空，建成了我国目前最大的商业遥感卫星星座。2016年发射的高景一号卫星由两颗0.5 m分辨率的光学卫星组成，具有专业级的图像质量、高敏捷的机动性能和丰富的成像模式，目前已形成四星组网格局。在SAR方面，我国首颗商业SAR卫星海丝一号于2020年12月发射并成功获得SAR图像，其具备3 m分辨率条带和1 m分辨率聚束工作模式。此外，2021年4月齐鲁一号卫星成功发射，其为Ku波段高分辨率SAR商业小卫星，主要为山东的国土、城建、农业、林业、能源、防灾减灾等相关部门提供遥感服务。随着我国遥感卫星数量的爆发式增长，目前我国遥感卫星数据总量正以超过10 TB/天的速率不断获取与积累，遥感卫星数据已快速步入了大数据时代。然而，相比遥感卫星数据获取技术的发展，我国遥感卫星数据处理技术的发展呈现出滞后性。并且，我国遥感卫星数据虽然在图像分辨率方面与国外相当，但在遥感数据产品的几何、辐射等精度和稳定度方面还存在一定的差距。以SAR辐射精度为例，国外TerraSAR-X卫星图像产品的绝对辐射精度可以达到0.6 dB（RMS）， RADARSAT-2的绝对辐射精度为0.81 dB（RMS），Sentinel-1的端到端绝对辐射精度为1 dB（3σ），而目前我国高分三号（GF-3）SAR卫星的绝对辐射精度设计值为2.5 dB（3σ），并且产品的辐射质量监测也比较有限。以SAR卫星图像产品的几何定位精度为例，Curlander J C提出的适用于SAR卫星的距离多普勒（range-Doppler， RD）模型是目前应用非常广泛的SAR严密几何模型。针对RD模型中的轨道参数、斜距参数误差源的分析，目前已经发展出一套较成熟的几何精度提升方法，如精密轨道数据的获取、系统时延与大气时延误差的校正、地球运动因素补偿等。加拿大的RADARSAT-2和意大利的COSMOSkyMed卫星在使用精密轨道数据并校正大气、地球运动因素影响后，聚束模式下的角反射器定位精度均优于2 m；德国TerraSAR-X卫星的高分辨率模式则已达分米级的定位精度。我国GF-3卫星经过全链路系统误差分析，采用厘米级精密轨道数据，通过系统时延消除、大气时延修正等多方面的补偿工作，其定位精度可达3 m。然而由于高精度数字高程模型（digital elevation model，DEM）数据缺乏等原因，GF-3卫星图像产品的精度仍为几十米量级，图像产品几何精度的一致性仍然有待提升。可以说，我国卫星遥感数据产品定量化精度还存在很大的提升空间，不同传感器、不同时相的产品质量的一致性和稳定性也存在不足，这影响了遥感信息提取和物理参数定量化反演的能力。例如，受重访周期等的限制，单颗卫星无法满足灾害监测、目标监视等时效性要求高的应用需求，必须通过多星甚至多传感器的接力配合，而遥感数据产品在几何、辐射等精度方面不一致会影响目标位置、状态等信息提取的准确性。当前，我国卫星遥感领域“大数据小价值、大事业小市场”的矛盾非常突出，已成为制约遥感产业发展的关键瓶颈。因此，有必要提出针对多星多传感器多模式的遥感卫星数据高精度一体化处理技术。一方面通过一体化的处理方式和方法，提升多星多传感器数据产品质量的一致性和稳定性；另一方面，通过一体化的处理，充分发挥遥感卫星数据的规模化优势和互补性优势，提升处理精度，为遥感图像联合信息挖掘和应用提供关键技术支撑。

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