天宫二号对地观测应用研究进展

2019-12-24任海根李盛阳

载人航天 2019年6期

任海根，李盛阳

(1.中国载人航天工程办公室，北京100071；2.中国科学院空间应用工程与技术中心，北京100094)

1 引言

天宫二号空间实验室于2016年9月15日成功发射升空，是我国载人航天工程继天宫一号任务完成使命后发射的第二个空间实验室，执行了一批体现科学前沿和战略高新技术发展方向的科学与应用任务，包括对地观测和空间地球科学、空间科学实验及探测、空间应用新技术等十余项应用项目。

在对地观测和空间地球科学领域，天宫二号搭载了3类体制机制新颖、指标先进的对地观测载荷，包括宽覆盖多光谱的宽波段成像仪(Wideband Imaging Spectrometer，WIS)、世界上首台具备宽刈幅兼具海洋拓扑高度精确测量的三维成像微波高度计(Interferometric Imaging Radar Altimeter，InIRA)和首次实现对全球中层大气进行分层准同时探测的多波段紫外临边成像光谱仪，它们运行在400 km非太阳同步轨道上(轨道倾角为42°左右)，相对于运行在600～700 km太阳同步轨道的业务遥感卫星(轨道倾角为98°左右)，可获取相同目标区域不同成像时间的影像数据，利于开展不同应用场景下的对比与分析研究和不同时相相同场景的应用研究。

本文介绍天宫二号空间实验室3个对地观测载荷的应用技术指标、数据产品类型和适用的应用研究领域，总结天宫二号自发射以来各类对地观测数据在国土资源、海洋及海岸带应用、湖泊监测、农业应用、生态环境和大气环境探测等多个领域取得的应用研究进展和成果，并展望后续对地观测数据的应用方向。

2 天宫二号对地观测载荷与数据介绍

2.1 宽波段成像仪

WIS是光谱带宽为2.5 nm的在轨可编程的宽幅高光谱成像仪，可获取高信噪比图像，为海洋水色及陆地研究提供数据支持。WIS包括14个可见近红外光谱通道(谱段范围0.4～1.04 μm)，2个短波红外通道(谱段范围1.232～1.252 μm和1.630～1.654 μm)，2 个热红外通道(谱段范围8.125～8.825 μm 和 8.925～9.275 μm)，对应的星下点地面分辨率分别为100 m、200 m、400 m；WIS采用线性推扫和多相机拼接成像技术，可获取42°视场内300 km刈幅的影像；可见近红外与短波红外主要通道信噪比大于800(20%地面反照率)，热红外通道的温度探测灵敏度平均小于20 mK(300 K黑体)[1]。WIS是目前在轨运行的水色遥感器中(如美国MODIS，欧空局OLCI等)探测空间分辨率最高的对地观测载荷[2-3]。

WIS数据产品包括辐射校正产品(1级)、系统几何校正产品(2级)、几何精校正产品(3级)和专题产品。其中，1级是经过视场拼接、波段间配准、非均一性校正和辐射校正处理后的数据产品；2级是经传感器校正后，将校正后的图像映射到指定的地图投影坐标下的数据产品；3级是在2级产品基础上，采用地面控制点库改进几何定位精度的数据产品；专题产品包括地表反射率产品、归一化植被指数产品、归一化积雪指数产品、归一化水体指数产品、地表亮温产品以及地表温度产品。

WIS主要对中大尺度地物目标进行观测，适宜并不限于海洋水色及海岸带变化、内陆湖泊、土地利用、生态环境以及作物分布等方面的应用研究。

2.2 三维成像微波高度计

InIRA采用小入射角-短基线干涉、孔径合成和高度跟踪等技术，是世界上首台在轨运行的具备宽刈幅(400 km轨道高度下刈幅30 km)，兼具海洋拓扑高度精确测量和陆地三维形态测量的新一代微波遥感器[4]。InIRA干涉观测空间分辨率：海洋为10×10 km，测高精度≤8.2 cm(定轨精度≤3 cm)；陆地为200×200 m，测高精度≤10 m；二维成像空间分辨率为40×40 m[4]。同类型载荷美国SWOT(Surface Water and Ocean Topography)计划于2021年发射[5]。

InIRA数据产品包括多视复型影像产品(1级)、几何校正产品(2级)和通用高程产品。其中，1级是经过成像处理、方位向多视处理和辐射校正，保留平均的幅度和相位信息，以复数形式存储的二维图像产品；2级是经过成像处理、方位向多视处理、辐射校正和几何校正，形成具有地图投影的二维图像产品；通用高程产品是经过成像处理、方位向多视处理、辐射校正、干涉处理和几何校正，形成规则网格的数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)产品。

InIRA可观测到海面浪涌、内波、旋涡等中小尺度海洋现象，同时还可获得海岸带、陆地水系和陆地三维地形测量数据，是研究海浪、海风、洋流、潮流等海洋动力环境和海陆地形的新型手段，并为全球气候与环境变化研究提供重要数据支撑。

2.3 多波段紫外临边成像光谱仪

多波段紫外临边成像光谱仪包括360°环形成像仪和前向光谱仪，首次实现了对全球中层大气进行分区准同时探测。前向光谱仪和环形成像仪二者具有很强的互补性：环形成像仪提供大气辐射多方位空间分布与动态的宏观结构，前向光谱仪提供某一方位高光谱分辨率下的紫外临边光谱辐射垂直分布精细结构。环形成像仪包含265 nm、295 nm、360 nm 3个通道，可提供星下点10°视角内大气辐射和地面亮度分布，其环形像以141.8°～146.6°径向强度变化反映地球临边(六方位)辐射亮度随高度的变化；前向光谱仪工作谱段为290～1000 nm，可对地球临边10～60 km高度的大气各谱段进行探测，光谱分辨率随中心波长变化而不同 (1.8～51 nm)，光谱通道数≥120个，垂直像元分辨率≤3 km[6]。国外臭氧成像廓线仪(OMPS)与多波段紫外临边成像光谱仪类似[7]，但不具有紫外临边成像光谱仪的多方位、多波段同时进行大气临边探测的能力。

多波段紫外临边成像光谱仪数据产品是经过数据校正(波长、辐射等校正、前向光谱仪数据光谱校正)、辐射量变换和地理定位等处理后的1级产品数据。

多波段紫外临边成像光谱仪通过对地球边缘大气层进行紫外光谱临边探测，获取高空间、时间覆盖和高垂直分辨率的图像和数据信息，以监测中上层大气状态与扰动，研究全球整层大气密度、臭氧分布和气溶胶等微量成分的垂直结构及三维分布等，为地球大气环境探测和空间物理研究等提供新的信息源。

3 天宫二号对地观测数据研究应用成果

天宫二号对地观测应用推广基于“载人航天空间应用数据推广服务平台”(http：//www.msadc.cn)，接受数据申请并开展数据分发服务业务，持续向应用研究用户分发各级数据产品，促进了天宫二号对地观测数据在多个领域的应用研究。

3.1 国土资源遥感应用

3.1.1 土地利用研究

WIS数据具有宽刈副、多光谱的特点，充分利用宽波段数据，同时结合其他对地观测数据，开展土地利用等相关研究，为区域规划、土地利用等提供有力的数据与信息支撑。Yu等[8]在青海湖和太湖地区采用最小距离分类(MDC)、最大似然分类(MLC)、光谱角填图 (SAM)和支持向量机(SVM)4种方法分别开展地物分类比对分析。结果表明，分类精度由高至低依次为采用SVM、MDC、SAM和MLC，其中SVM在青海湖和太湖地区的分类精度分别为99.04%和92.44%，为掌握青海湖、太湖地区生态环境变化提供有效的技术与数据支撑。Liu等[9]通过构建卷积神经网络(CNN)，对WIS数据与InIRA数据联合开展黄河三角洲土地覆盖研究。结果表明，基于WIS和InIRA的融合影像数据分类结果优于单独使用WIS数据的分类结果，总体分类精度分别为94.29%和91.83%，这种方法充分挖掘2种数据的光谱特征和纹理特征，进一步提高土地覆盖分类的精度(图1)。

图1 基于CNN方法的黄河三角洲土地覆盖分类结果(左图为利用宽波段成像仪数据的分类结果，右图为利用宽波段成像仪和三维成像微波高度计融合数据的分类结果)[9]Fig.1 Classification results based on CNN model：the result of WIS data(left)，the result of fusion data of WIS and InIRA(right)[9]

3.1.2 城市热岛研究

对城市热岛效应进行监测，研究其形成机制及其影响，可改善城市生态环境、提高人们生活质量。遥感技术可实现在短时间内获取大范围数据，比传统的测量方法更适宜开展城市群的热岛效应分析。WIS热红外谱段数据具有突出的热灵敏感应优势(在300 K黑体下平均小于20 mK)，可开展城市热岛效应研究。石满等[10]通过改进劈窗算法实现WIS热红外谱段2个通道的地表温度反演，并结合土地利用数据进行苏南城市群热环境分析。结果表明，其温度反演结果与土地利用结果有较好的一致性(图2)，WIS热红外数据在城市群热岛效应监测方面具有重要应用潜力。Wang等[11]利用WIS数据将传统的分裂窗算法适用的通道波段范围从10～13 μm调整到8～9.3 μm来反演云南省和四川省交界处的山区地表温度；用植被覆盖指数(NDVI)来表达下垫面特性，分析了不同坡度和NDVI条件下地表温度反演与MODIS的地表温度数据之间的相关性。结果表明，在0°～15°范围内坡度较小的植被区，具有较高的精度和相关性(R＝0.6543，RMSE＝2.9652)，在非植被区，地表温度反演结果的精度随坡度的增加而提高。

图2 苏南城市群地表温度图和城市热岛强度图[10]Fig.2 Surface temperature map and urban heat island intensity map of southern Jiangsu urban agglomeration[10]

3.2 海洋及海岸带应用

3.2.1 海岸带变化监测

开展海岸带变化监测，揭示沿海空间资源利用的时空演变，可为实现其空间资源的优化合理利用提供技术支持。WIS具有中等分辨率，幅宽达300 km，可用于宏观、大尺度海岸带监测应用。刘康等[12-13]利用WIS数据，结合Landsat多时相光学遥感影像，开展辽东湾、莱州湾、胶州湾、珠江口等多个沿海地区30年围填海变化监测和分析(图3)。结果表明，WIS数据可为围填海变化监测提供有效的信息支持，随着“十个一律”、“三个强化”的最严13条围填海管控措施的实施，研究结果将在围填海与近岸海域环境监测方面具有广阔的应用前景。

3.2.2 近海水色参数反演

图3 1986～2016年辽宁省部分沿海县市新增围填海分布(左)和围填海占用湿地分布(右)[13]Fig.3 Distribution of newly increased reclamation in partial area of Liaoning province from 1986 to 2016(left)，distribution of wetlands occupied by reclamation in partial area of Liaoning province from 1986 to 2016(right)[13]

天宫二号WIS数据相较于传统的海洋遥感卫星数据具有较高的空间分辨率及适用于水色参数反演的光谱设置，通过开展近海水色、悬浮泥沙和藻类等定量反演，可为近海生态环境监测与保护提供决策支持。利用宽波段成像仪数据，Tang等[14]采用半经验辐射传输模型(SERT)反演悬沙浓度(SPM)，对比发现该算法优于其他算法，较好地解决了长江口2-3个数量级浓度变化的悬浮泥沙含量反演问题；将基于WIS数据的反演结果与GOCI的反演结果进行对比，发现两者结果具有较好的一致性，两者反演的悬浮泥沙浓度值接近于 1∶1(图 4)。

3.2.3 海洋环境监测

图4 宽波段成像仪数据与GOCI数据反演的长江口的悬浮泥沙分布(左)，两者对比的散点图(右)[14]Fig.4 Distribution of SPM concentration derived from WIS and GOCI(left)， and the corresponding scatter plot(right)[14]

InIRA具有全天时、全天候工作能力，可广泛用于海洋监测，获取海洋干涉相位图，并测算三维海洋形态，为海平面高度测量、海洋环境探测等提供有效的手段，对于研究全球海平面变化、海洋流场等动力环境要素具有突出优势。Kong等[15]利用南海部分海域InIRA数据对海面高度测量精度进行初步分析。结果表明，以1 km采样间隔测高精度较低，如果增大像元采样间隔到5 km，可以获得更为理想的测高精度，并进一步降低系统误差的影响，使得InIRA测高精度更好地满足各类海洋现象的研究需求。杨劲松等[4]利用InIRA获取的首批遥感数据进行初步定量分析和反演研究，获取了海面风速和海浪波长、波向和有效波高(SWH)的信息(图5)。结果表明，InIRA能有效获取定量海面风速和海浪信息，验证了采用小角度干涉测量技术、孔径合成技术以及海陆兼顾的高度跟踪技术实现宽刈幅海面高度测量的雷达高度计技术的可行性。

图5 定量反演的海面风速(左)定量反演的波向和有效波高(右)[4]Fig.5 Quantitative inversion of sea surface wind velocity(left)，wave direction and effective wave height(right)[4]

3.3 湖泊监测

3.3.1 湖泊提取

湖泊提取识别对研究区域环境变化乃至全球气候变化具有重要意义。利用WIS数据或InIRA数据开展湖泊提取研究均具有独特的应用技术优势。刘康等[16]利用WIS数据开展青藏高原冻湖自动提取研究，提取精度达99.10%(图6、图7)，表明WIS数据可广泛用于整个青藏高原湖泊提取、变化监测等研究。Li等[[17]利用InIRA对青藏高原偏远地区高山湖泊数据进行提取，分析近最低点观测几何条件下的散射机理，发现可以根据其介电性能和表面粗糙度的差异程度来区分水和周围陆地，提出基于后向散射特性和表面坡度约束的内陆水体自动提取方法，提取湖泊总体分类精度高于90%。

图6 面向对象提取结果[16]Fig.6 Results of object-oriented extraction[16]

图7 典型区域漏分错分结果图[16]Fig.7 Leakage and misclassification results of typical regions[16]

3.3.2 湖泊藻类监测

WIS具有宽刈幅、多波段等特点，其中可见近红外谱段设置14个波段，覆盖了水体和藻类识别特征光谱，在藻类识别方面具有明显特性。中国科学院空间应用工程与技术中心利用宽波段成像仪数据，结合多源遥感影像开展太湖、巢湖的藻类定量监测。结果显示，2016年12月2日太湖藻类面积约 14.9 km2，占太湖水域面积的0.64%[18]；2016年 12月16日、2017年1月1日和2017年1月22日3个时相巢湖的藻类面积分别为 15.02 km2、5.22 km2和 9.46 km2，约占湖体面积的2.0%、0.70%和1.26%，藻类由东岸逐渐向南岸移动[19]。利用WIS数据进行藻类监测，可为水华监测与预警提供科学决策，为湖泊水资源利用、保护、修复和综合管理提供准确、可靠的依据。

3.3.3 湖泊水质监测

内陆湖泊是世界上最具生物生产性、动态性和光学复杂的水环境之一。悬浮泥沙(SS)是影响水体光渗透的主要因素之一，异常的悬浮泥沙浓度(SSC)直接影响水质和底栖生物，了解悬浮泥沙浓度的时空动态分布对监测水质至关重要。基于蓝、绿或红波段的算法在极高的悬浮泥沙浓度下容易出现饱和。Li等[20]利用WIS数据近红外波段820 nm的反射峰高度与SSC的高度相关特性，提出用于高度浑浊水体SSC评估的近红波段悬浮泥沙指数(NISSI)，并用鄱阳湖和太湖现场数据集进行验证，表明该方法的准确性较高，平均相对误差分别为21.9%和18.6%。图8、图9分别为鄱阳湖和太湖SSC结果，左图为利用WIS数据反演的结果，右图为利用MODIS数据反演的结果。该方法在极浑浊水域的悬浮泥沙浓度监测方面具有显著优势。

图8 鄱阳湖悬浮泥沙浓度分布[20]Fig.8 Distribution of SSC in Poyang Lake[20]

图9 太湖悬浮泥沙浓度分布[20]Fig.9 Distribution of SSC in Taihu Lake[20]

3.3.4 湖泊水位监测

InIRA具有获取高分辨率内陆湖泊水位信息的能力。Liao等[21]针对青海-西藏高原湖泊水位，尤其是小面积湖泊监测困难的问题，利用InIRA获取9个典型湖泊的水位信息(图10)，并与欧空局Cryosat-2卫星的高程数据产品进行精度对比。表明InIRA的湖泊绝对测高精度高达4.1 m，平均标准偏差为1.1 m，比Cryosat-2的高程产品更稳定，展现出这种新体制雷达高度计在小型湖泊水位监测方面的巨大应用潜力。

图10 9个典型湖泊的湖泊水位[21]Fig.10 Lake level of nine typical lakes[21]

3.4 农业遥感应用

农作物种植区提取、面积统计与种植空间提取可为农业生产管理和重大决策提供服务。WIS影像具有刈幅宽、光谱分辨率较高等特点。She等[22]利用WIS获取可见近红外数据和GPS点数据对新疆哈密地区土地覆盖进行分类，并提取棉花种植区域，随机森林分类精度高达94.9%。表明WIS可见近红外影像可有效进行棉花等农作物信息提取，为农业估产提供有效参考依据。Zhou等[23]利用WIS数据，开展湖南省华容县水稻种植空间分布提取研究，设计卷积神经网络深度学习模型，对影像光谱信息进行特征逐层提取，得到各地物可区分性的光谱特征，提取研究区内水稻种植空间分布结果(图11)，整体精度达96.56%，对指导农业生产管理、农业调查统计等提供科学依据。

3.5 生态环境遥感应用

3.5.1 生态环境评价

WIS影像具有刈幅宽、光谱分辨率和时间分辨率较高等特点，在生态环境评估方面具有较大的应用潜力。孙明等[24]利用WIS数据建立综合指数评价模型，对马山县进行生态环境适宜性评价，表明马山县整体生态环境较好，生态环境等级以良和中为主，占全县面积的80.65%。Liu等[25]利用WIS数据，开展昆明市生态环境评价。以植被覆盖度、土壤指数作为植被和土壤的生态评价因子，评价结果分为优、良、中、差4个等级，从空间分布上对区域自然生态环境状况进行评价和分析，为生态环境保护与修复提供有效信息支持(图 12)。

图11 宽波段成像仪研究区假彩色图像(左)，华容县水稻种植空间分布提取结果(右)[23]Fig.11 The false color composite image of study area from WIS(left)，the spatial distributions of the rice in Huarong(right)[23]

图12 昆明市生态环境评价结果图(左)，昆明市不同区/县生态环境评价统计图(右)[25]Fig.12 The results of ecological environment evaluation in Kunming(left)，evaluation results of ecological environment in various districts/counties of Kunming(right)[25]

3.5.2 湿地变化监测

通过遥感手段对湿地进行分类，并对湿地时空变化特征进行分析，有助于了解湿地的生态学特征，为湿地的保护和修复提供科学指导。WIS数据光谱分辨率较高、信息丰富，有利于湿地类型的精细识别。Cong等[26]利用GS(Gram-Schmidt spectral sharpening)算法，将WIS数据和Landsat8 OLI数据融合为30 m影像数据，并利用面向对象的分类方法与1986年的landsat5 TM数据分别进行湿地分类(图13)，最后利用景观重心转移模型和景观指数对黄河三角洲30年的湿地景观类型变化进行分析。结果表明，从空间的变化角度来看，自然湿地、人工湿地、非湿地从 1986年到2016年整体都有向海转移的趋势；从景观尺度上来看，30年间斑块数量上升，斑块间的连通性下降，破碎度增加。

图13 1986年和2016年黄河三角洲湿地分类结果[26]Fig.13 Classification results of wetlands in the Yellow River Delta in 1986 and 2016[26]

3.6 大气环境探测

多波段紫外临边成像光谱仪可对地球边缘大气层进行光谱临边探测，通过大气成分临边反演进而获取大气成分。Gao等[27]通过对大气成分的临边反演提取的地面10～60 km的O3垂直分布廓线，与美国OMPS卫星交叉轨道和北京地区高空气球观测数据的结果比对，发现紫外临边成像光谱仪与国际上同类载荷具有很好的一致性，与北京地区的探空结果对比，一致性良好(图14)。该成果可为临近空间大气成分和动力学过程研究提供重要的数据支撑。

图14 紫外临边成像光谱仪结果与 OMPS结果比较[27]Fig.14 Comparison between ozone profiles derived from Multi-band Ultraviolet Edge Imaging Spectrometer and OMPS(2016.12.22)[27]

4 应用发展趋势分析

受轨道特性影响，天宫二号对地观测载荷连续重访观测率低，数据空间分辨率以中尺度为主，不具有精细化探测特性，需要在发挥天宫二号对地观测载荷数据优势同时，进一步加强大规模遥感数据集构建、场景智能分类、地物目标自动识别等方面的数据智能化分析、与其他多源遥感数据的融合与应用、专题产品生产和定量化应用研究等，将更好地促进数据应用与研究成果的产出。

4.1 定量化和智能化分析能力不断提高

随着高分系列卫星、资源系列卫星、风云系列卫星、环境与灾害监测预报卫星、天宫一号、天宫二号等国产遥感数据产品日益增加，为各领域科学研究提供更为丰富的数据源和信息支持。为进一步满足定量化研究的需求，对数据产品信噪比的要求也愈来愈高。天宫二号具有完备的星上定标能力，目前WIS和InIRA已分别在甘肃敦煌、青海湖和内蒙古苏尼特右旗开展在轨定标试验，这对于后续开展更深入的定量研究具有良好的支撑作用，也将产出更多的研究成果。此外，随着数据量的增长和深度学习等AI智能化技术的发展，创建大规模、有影响力的天宫二号遥感数据集成为可能，遥感信息的提取精度将获得更大的提高，将遥感图像智能化分析技术运用在天宫二号对地观测数据信息提取与分析、场景分割与识别、地物分类等方面也将越来越广泛，为土地利用监测、农作物分类与估产、水环境分析等领域研究发挥重要的推动作用。

4.2 专题产品将更好地推动应用研究的广度与深度

天宫二号WIS进一步生产的专题数据产品包括地表反射率产品、归一化植被指数产品、归一化积雪指数产品、归一化水体指数产品、地表亮温产品以及地表温度产品，这些满足应用精度的数据产品有助于直接利用在陆地定量遥感、海洋水色参数反演、湖泊藻类监测、农林牧植被监测、冰川动态监测、水体及地表温度研究等方面，并开展深入的研究，推动天宫二号成像光谱仪数据应用研究的深度和广度的进一步提升。

4.3 与其他多源遥感数据的融合与进一步扩大应用

天宫二号搭载的3个对地观测载荷分别具有各自的技术指标优势，其中WIS在海洋与海岸带领域发挥了重要的作用，该载荷也将被应用在新一代海洋卫星上；InIRA作为新一代成像微波高度计，具有技术指标的先进性，该载荷数据产品在海洋环境监测方面已开展大量研究并取得相关成果；紫外临边成像光谱仪可同时对中高层大气进行环形和临边成像，其产品可用于大气密度、臭氧分布和气溶胶等微量成分的垂直结构及三维分布等方面的研究。目前，大量研究分别基于单一载荷开展，而2个甚至3个载荷数据产品联合开展研究则极少。天宫二号同时搭载了这3个载荷，可同时对同一目标观测成像，数据的同步性是其他平台所不具备的，因此，多产品的联合应用将成为今后研究的一大亮点。此外，天宫二号对地观测数据产品和其他多源遥感数据的融合与应用也将进一步推动天宫二号对地观测数据在各领域的应用研究发展。