APP下载

陆地生态系统碳监测卫星总体设计

2023-01-30张新伟黄缙贺涛毛一岚李雨廷徐驰莫凡曹海翊

航天返回与遥感 2022年6期
关键词:定标多角度陆地

张新伟 黄缙 贺涛 毛一岚 李雨廷 徐驰 莫凡 曹海翊

陆地生态系统碳监测卫星总体设计

张新伟 黄缙 贺涛 毛一岚 李雨廷 徐驰 莫凡 曹海翊

(中国空间技术研究院遥感卫星总体部,北京 100094)

陆地生态系统碳监测卫星是中国首颗高精度监测陆地生态系统碳储量、森林资源和森林生产力的林业遥感卫星。卫星以主被动相结合的测量方式,探测陆地生态系统植被生物量、植被生产力,支撑陆地生态系统的资源调查和碳储量核算,服务国家“碳达峰、碳中和”战略和全国重要生态系统保护和修复重大工程监测评价等工作,同时探测大气气溶胶,服务于大气环境监测。文章介绍了卫星的任务需求和有效载荷配置及其技术指标,阐述了卫星主要工作模式和定标模式,展示了卫星的初期运行和在轨测试进展。

总体设计 任务模式 定标模式 陆地生态系统碳监测卫星

0 引言

全球气候变化已成为全人类生存与发展面临的重大挑战,以化石燃烧为主的人类碳排放导致碳向大气转移,约46%滞留在大气,致使温室气体浓度逐年上涨,温室效应导致全球升温。应对气候变化最有效途径有两条:一是工业直接减排;二是森林间接减排,也就是固碳。全球生态系统约存储了2.48万亿吨碳,其中1.15万亿吨储存于森林生态系统中,如何精确的探测全球陆地生态系统碳储量,解决生态系统的固碳能力评估问题是摆在眼前的重大问题。

作为陆地生态系统的主要组成部分,森林拥有70%~80%的地上和地下生物量,森林和大气之间的年碳通量占全球大气和地球地表之间的总碳通量的90%,在全球碳循环和气候变化中起着至关重要的作 用[1]。绘制森林地上生物量(Above-Ground Biomassm,AGB)随时间的分布和变化可改善陆地碳源和碳汇的估计。激光雷达(LiDAR)对森林具有一定的穿透力,可以测定林冠的高度等信息,在估算森林生物量方面具有巨大的优势[2-3]。2015年Hong Chi等人利用地球科学激光高度计系统(GLAS)的激光雷达波形数据[4-5]和中等分辨率成像光谱辐射计(MODIS)图像,把中国森林划分为7个区开发了森林AGB预测模型,估算出2006年前后中国森林的AGB总量约为126.22亿吨,而来自第七次全国森林资源清查数据为126.17亿吨。将近一半省份的相对误差小于20%,80%的省份相对误差小于50%[6]。与此同时,国产测距激光雷达也已经在“高分七号”卫星上使用,这就为单独研制一颗以激光雷达为主的陆地卫星用于地上生物量探测奠定了基础[7-8]。国家林业与草原局调查规划设计院、中国林业科学院资源信息所和中国空间技术研究院的专家组成了论证队伍,共同开展了项目论证工作,并于2017年1月正式启动卫星研制。

2022年8月4日,陆地生态系统碳监测卫星(Terrestrial Ecosystem Carbon Inventory Satellite,TECIS)“句芒号”由“长征四号乙”运载火箭在太原卫星发射中心成功发射。该卫星是我国首颗以激光雷达为主载荷,以高精度监测陆地生态系统碳储量、森林资源和森林生产力为主任务的定量遥感卫星,可服务国家“碳达峰、碳中和”战略和全国重要生态系统保护和修复重大工程监测评价等工作,同时兼顾探测大气气溶胶,服务于大气环境监测。图1为卫星与整流罩对接状态图。

图1 卫星与整流罩对接状态图

1 卫星任务

TECIS以光学主被动相结合的测量方式探测陆地生态系统植被生物量,支撑陆地生态系统碳监测、陆地生态和资源调查监测、国家重大生态工程监测评价等工作,具备开展全球工作能力。其主要探测手段为利用激光雷达高速采样的地面全波形回波,提取森林植被高度信息,再利用多角度多光谱相机获取森林冠幅大小、植被指数和多角度植被反射率信息,最后通过地面样地数据和多维信息进行统计回归,获得不同树种AGB的遥感计算方法,如图2所示[9]。

图2 森林生物量遥感手段示意[9]

叶绿素光合作用时,有0.5%~2%能量以荧光形式发射,荧光强度被认为是光合作用效率的“探针”,可估算植被光合作用的强弱来评估植被的固碳效率,反映植被初级生产力。利用获取植被670nm~780nm波段的0.3nm超光谱分辨率的信号,感知大气O2-A、O2-B“吸收井”的抬升情况,通过基于数值统计的方法,反演得到荧光信号[10-13]。

为了进一步提高遥感数据定量化精度,卫星还可以通过大气激光波束,测量大气剖面的衰减后向散射系数以获取大气气溶胶的垂直分布,并通过多角度偏振成像方式以获得气溶胶光学厚度,在满足颗粒物探测任务的同时,可以辅助完成光学影像的大气校正,提高地表的数据反演精度。多角度偏振成像仪(DPC)还可以生成单次散射反照率、粒子分布参数、水汽含量等气溶胶产品,提供大范围的细颗粒物监测数据,为大尺度气候模式研究提供数据支撑。

图3 荧光信号与大气透过率曲线的关系[14]

图4 卫星飞行状态示意图

2 卫星配置和构成

陆地生态系统碳监测卫星由有效载荷和平台系统组成,有效载荷配置多波束激光雷达、多角度多光谱相机、超光谱探测仪、多角度偏振成像仪4种载荷。卫星采用ZY1000B平台,整星质量2 936kg,卫星主体结构由载荷舱、服务舱和两块太阳翼组成。姿态控制采用对地三轴稳定控制模式,执行机构采用5个动量轮,控制方式为高精度星敏感器+陀螺,采用双频GPS实现轨道精密测量。卫星飞行状态如图4所示,卫星主要技术参数如表1 所示。

表1 卫星主要技术参数

3 卫星工作模式

面向用户需求,增强用户体验,按照探测目标的不同,卫星任务模式分为植被生物量探测模式、大气气溶胶探测模式、植被荧光探测模式和数据传输模式。植被生物量探测模式针对森林地区,采用激光雷达植被子系统和多角度多光谱相机的短期记录模式;大气气溶胶探测模式针对全球陆地范围,采用激光雷达气溶胶子系统和多角度偏振成像仪的准长期记录模式;植被荧光探测模式针对全球陆地范围,采用超光谱探测仪的准长期记录模式;数据传输模式通过对地数传通道将载荷数据传输至地面站,可与记录模式合并为边记边放模式。在任务模式下(见表2),可按照图5所示的条件区间并行展开各项工作。

表2 卫星工作模式

图5 卫星各任务模式并行关系示意图

陆地生态系统碳监测卫星载荷总数据率约4.65Gbit/s,受地面站数量和位置的限制,每天可用弧段很短,难以充分发挥卫星成像能力。卫星研发团队对X频段自适应高速率数据传输系统进行优化,进一步提高数据传输效率。充分利用卫星在一次传输过程中由于相对于地面接收站位置的变化所带来的不断变化的信道条件和信道容量,采用自适应调制编码方式进行调制速率的切换,以提高数传链路的传输速率。卫星使用4种调制编码方式进行自适应切换,最高码速率可达1.5Gbit/s,相对在轨卫星最高传输能力,效能进一步提高了约14%。表3为调制及编码方式。

表3 可变码速率调制及编码方式

4 定标模式

4.1 对月定标

为满足多角度多光谱相机探测器辐射响应特性相对变化的在轨定标需求,整星设计对月定标功能,通过控制分系统将卫星姿态调整至某一可设定的惯性姿态,在该姿态基础上控制卫星绕本体系±Y轴以可设定的姿态角速度进行匀速旋转,实现5台多角度多光谱相机分别对月推扫成像。对月定标的流程如图6所示。

图6 多角度多光谱相机对月定标过程示意图

对月定标所需的姿态机动可通过动量轮控制或者喷气控制完成。对月定标首先是姿态机动建立对月惯性定向,形成初始姿态,卫星绕±Y轴进行匀速旋转,同时多角度多光谱相机以与卫星角速度相匹配的积分时间推扫成像,随后卫星停止旋转,回到正常对地飞行状态。考虑TECIS卫星姿态机动能力,对月扫描角速度为0.7°/s,所需时长约117s,由于月球平均张角为0.52°,因此每台相机有约近1s见月球时间。对月扫描期间以相对时间6 075s对应+Z轴扫描月球中心,三轴姿态角速度仿真实际情况如图7所示。

图7 三轴姿态角速度仿真实际情况

4.2 太阳定标

为确保叶绿素荧光的探测精度,超光谱探测仪具备高精度在轨辐射定标能力。在轨星上辐射定标流程示意图如图8所示。卫星处于地影区内进行深空定标,以避免太阳光的影响。卫星出地影区后、星下点日出前进行太阳定标。

图8 超光谱探测仪太阳定标示意图

太阳定标、暗背景定标与对地观测由定标机构的电机转动实现切换。星上定标组件的组成如图9所示。太阳定标时,漫射板(标准板或参考板)位于探测仪入光口位置;暗背景定标时,对地视场挡板位于探测仪入光口位置;对地观测时,探测仪入光口位置前端敞开。其中,标准和参考漫射板以及对地视场挡板位置的切换通过机构步进电机驱动转盘转动来实现。

对于漫反射板,需要在地面测量获得其双向散射分布函数(Bi-Directional Scatter Distribution Function,BSDF)数据,建立相对不同太阳光入射角和辐射出射方向的漫射板辐射模型。在轨绝对辐射定标时,采用漫射板引入太阳光获得太阳定标数据,并结合在轨实际太阳光入射角度、漫射板辐射模型以及深空定标数据,计算获得星上定标因子。利用星上定标因子对地面定标因子进行修正,对观测模式下获得的数据进行标定。

图9 超光谱探测仪星上定标组件组成

5 在轨测试进展

5.1 激光雷达在轨测试情况

2022年8月7日,植被激光雷达载荷首次对南美洲亚马逊森林植被进行探测,5通道探测典型波形如图10,图中横坐标是时间,纵坐标是增益。回波波形正常,信噪比良好。截至10月27日,5波束植被激光雷达已实际工作达7 500万余次。

图10 2022年8月7日南美洲亚马逊森林植被回波波形

2022年8月7日,气溶胶激光雷达完成辐射定标模式测试。在辐射定标模式下,测试PMT1、PMT2和APD探测器对系统内部校准光源输出不同光强度的响应数值,测试过程遥测信号正常。截至10月27日,自主规划每天出光约38万次,已达2 121万次,目前在轨性能良好,产品初步成果如图11所示。

图11 经过中部地区的大气激光雷达采集数据图

5.2 五角度相机在轨测试情况

陆地生态碳多角度相机于2022年8月19号确定了卫星增益、级数状态,通过两轮调焦,确定最佳焦面位置,图像在轨MTF均大于0.15。截至2022年10月18日,共成像约400轨,共成像约8 100余景,各相机图像清晰,影响细节信息充分,噪声控制良好,高端信噪比均达到48dB以上(参见图12)。

注:上左-前视2;上中-前视1;上右-正视;下左-后视1;下右-后视2

5.3 超光谱探测仪在轨测试情况

超光谱探测仪于2022年8月31日结束在轨除污模式,正式开始全球阳照区陆地观测模式,每日自主开展一次暗背景定标和漫反射板定标数据采集。利用太阳定标数据,进行辐射校正,典型计算条件下的信噪比达到400以上,观测的光谱曲线如图13所示。

图13 不同地物条件下的光谱曲线

5.4 多角度偏振成像仪在轨测试情况

多角度偏振成像仪于2022年8月5日正式开始全球阳照区观测模式,截止10月27日已累计工作 1 250余轨,星下点像元分辨率可达2.4km,数据信噪比优于500。每日获取了数据产品如图14所示。

图14 数据产品

卫星发射入轨已经四个月有余,目前各项在轨测试工作紧接尾声,各项测试结果和数据产品将会相继正式对外公布。

6 结束语

TECIS是世界首颗森林碳汇主被动联合观测的遥感卫星,能够实现对森林植被生物量、气溶胶分布、叶绿素荧光的高精度定量遥感测量。天基遥感具有独特优势,宏观上可以“一把尺子量全球”,微观上可以对地面具体问题开展“详查”,支持生态保护和修复。目前正在开展TECIS在轨测试工作,各仪器运行正常、性能良好。在TECIS发射前,我国传统的碳汇测量主要依靠人工对森林植被进行抽样监测,随着卫星的应用这一现状将会改变,使我国林业碳汇监测进入天基遥感时代,为我国实现“双碳”目标,建设“美丽中国”发挥“遥感力量”。

[1] JORGENSEN S E, FATH B D. Encyclopedia of Ecology, 1st ed[M]. Amsterdam: Elsevier, 2008: 448-453.

[2] 曹海翊, 邱心怡, 贺涛. 森林生物量遥感卫星发展综述[J]. 光学学报, 2022, 42(17): 394-401.

CAO Haiyi, QIU Xinyi, HE Tao.[J]., 2022, 42(17): 394-401. (in Chinese)

[3] 李德仁, 王长委, 胡月明, 等.遥感技术估算森林生物量的研究进展[J]. 武汉大学学报信息科学版, 2012, 37(6): 631-635.

LI Deren, WANG Changwei, HU Yueming, et al. General Review on Remote Sensing-based Biomass Estimation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(6): 631-635. (in Chinese)

[4] LEFSKY M A, KELLER M, PANG Y, et al. Revised Method for Forest Canopy Height Estimation from Geoscience Laser Altimeter System Waveforms[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2007: 013537.

[5] LEFSKY M A, D. J. HARDING D J, KELLER M, et al. Estimates of Forest Canopy Height and Aboveground Biomass Using ICESat[EB/OL]. [2022-10-15]. https://eprints.lancs.ac.uk/id/eprint/79202/1/Lefsky_et_al_2005_Geophysical_Research_ Letters.pdf.

[6] CHI Hong, SUN Guoqing, HUANG Jinliang, et al. National Forest Aboveground Biomass Mapping from ICESat/GLAS Data and MODIS Imagery in China[J]. Remote Sensing, 2015, 7(5): 5534-5564. https://doi.org/10.3390/rs70505534.

[7] 邢艳秋. 星载激光雷达反演森林生物量方法及其应用[M]. 北京: 科学出版社, 2016: 1-31.

XING Qiuyan. Forest Biomass Retrieval by Spaceborne LiDAR and Its Application[M]. Beijing: Science Press, 2016: 1-31. (in Chinese)

[8] PANG Y, LEFSKY M, SUN Guoqing, et al. Impact of Footprint Diameter and Off-nadir Pointing on the Precision of Canopy Height Estimates from Spaceborne LiDAR[J]. Remote Sensing of Environment: An Interdisciplinary Journal, 2011, 115(11): 2798-2809.

[9] YU A W, KRAINAK M A, HARDING D J, et al. Spaceborne Laser Instruments for High-resolution Mapping[J]. Proc. SPIE 7578, Solid State Lasers XIX: Technology and Devices, 2010, 757802. https://doi.org/10.1117/12.843191.

[10] DU Shanshan, LIU Liangyun, LIU Xinjie, et al. The Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence Imaging Spectrometer (SIFIS) Onboard the First Terrestrial Ecosystem Carbon Inventory Satellite (TECIS-1): Specifications and Prospects[EB/OL]. [2022-10-15]. https://www.xueshufan.com/publication/3004209891. https://doi.org/10.3390/s20030815.

[11] ZOU Chu, DU Shanshan, LIU Xinjie, et al. Optimizing the Empirical Parameters of the Data-driven Algorithm for SIF Retrieval for SIFIS Onboard TECIS-1 Satellite[J]. Sensors, 2021, 21(10): 3482. https://doi.org/10.3390/s21103482.

[12] MOHAMMED G H, COLOMBO R, MIDDLETON E M, et al. Remote Sensing of Solar-induced Chlorophyll Fluorescence (SIF) in Vegetation: 50 Years of Progress[J]. Remote Sensing of Environment: An Interdisciplinary Journal, 2019(231): 111177.

[13] 孙忠秋, 高显连, 杜珊珊, 等. 全球日光诱导叶绿素荧光卫星遥感产品研究进展与展望[J]. 遥感技术与应用, 2021, 36(5): 1044-1056.

SUN Zhongqiu, GAO Xianlian, DU Shanshan, et al. Research Progress and Prospective of Global Satellite-based Solar-induced Chlorophyll Fluorescence Products[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2021, 36(5): 1044-1056. (in Chinese)

[14] ESA. Report for Mission Selection: An Earth Explorer to Observe Vegetation Fluorescence (ESA SP-1330/2)[EB/OL]. [2022-10-15]. https://esamultimedia.esa.int/docs/EarthObservation/SP1330-2_FLEX.pdf.

Overall Design of Terrestrial Ecosystem Carbon Inventory Satellite

ZHANG Xinwei HUANG Jin HE Tao MAO Yilan LI Yuting XU Chi MO Fan CAO Haiyi

(Institute of Remote Sensing Satellite, China Academy of Space Technology, Beijing 100094, China)

The terrestrial ecosystem carbon Inventory satellite is the first forestry remote sensing satellite in China to monitor the terrestrial ecosystem carbon storage, forest resources and forest productivity with high accuracy. The satellite measures the vegetation biomass and productivity of the terrestrial ecosystem by combining active and passive measurements, supports the resource survey and carbon stock accounting of the terrestrial ecosystem, serves the national "carbon peak, carbon neutral" strategy and the monitoring and evaluation of major national ecosystem protection and restoration projects, and also detects atmospheric aerosols to serve the atmospheric environment monitoring. This paper introduces the mission requirements, payload configuration and technical specification of the satellite, expounds the main working modes and calibration modes of the satellite, and show the initial operation and in oribit test progress of the satellite.

overall design; operating mode; calibration mode; terrestrial ecosystem carbon inventory satellite

V474.2

A

1009-8518(2022)06-0016-11

10.3969/j.issn.1009-8518.2022.06.002

2022-11-18

国家重大科技专项工程

张新伟, 黄缙, 贺涛, 等. 陆地生态系统碳监测卫星总体设计[J]. 航天返回与遥感, 2022, 43(6): 16-26.

ZHANG Xinwei, HUANG Jin, HE Tao, et al. Overall Design of Terrestrial Ecosystem Carbon Inventory Satellite[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2022, 43(6): 16-26. (in Chinese)

张新伟,男,1979年生,2011年获中国空间技术研究院飞行器设计硕士学位,研究员。主要研究方向为光学测绘卫星和陆表定量遥感卫星系统。E-mail:zhangers79@163.com。

(编辑:毛建杰)

猜你喜欢

定标多角度陆地
陆地探测一号01组卫星
我国为世界大豆精准选种“定标”
一道三角函数问题的多角度思考
对一道三角函数题的多角度思考
基于恒星的电离层成像仪在轨几何定标
一道数列题的多角度思考
陆地开来“宙斯盾”
基于子空间正交的阵列干涉SAR系统相位中心位置定标方法
多角度写好读后感
4m直径均匀扩展定标光源