吉林一号卫星在“双碳”目标实现中的应用

文 | 范昕桐 王春月 于海洋 秦磊 徐贵贵

1.长光卫星技术股份有限公司

2.吉林省卫星遥感应用技术重点实验室

一、引言

“十四五”时期是我国实现“碳达峰”和“碳中和”目标的关键时期，相关专家提出了“三端发力”体系，即能源供应端、能源消费端、人为固碳端[1]。能源供应端是指非化石能源代替化石能源来发电、制氢，构建新型能源供应系统。能源消费端的实质是非碳能源代替化石能源的消费领域。人为固碳端其中一个方面是陆地生态系统碳吸收，这是当前唯一可遵从自然资源规律途径的部分。

中国经济的高速增长消耗大量的能源，而能源结构仍是化石燃料占绝对优势。“十三五”时期新能源和可再生能源发展规划中指出“大力发展新能源和可再生能源将是优化能源结构、推动能源绿色智能高效转型的重要战略举措”。除了减少工业等碳排放之外，森林生态系统是增强碳汇功能的“主力军”。近年来我国森林面积稳步提升，在碳汇上发挥着越来越大的效能。

遥感技术在地表碳循环中的应用日益深入，将具有大面积同步观测优势的遥感技术与地球物理化学方法相结合，不仅可以缩短测量时间、节省测量成本，还可以大范围连续观测有机碳库的来源组成[2]。本文以吉林一号星座数据在区域森林碳储量估算、能源设施提取和光伏潜力估算方面的应用为例，介绍吉林一号卫星在“双碳”目标实现中的应用实践情况。

二、吉林一号卫星介绍

吉林一号星座是长光卫星技术股份有限公司在建的核心工程，星座的布局可以更有效地完成区域目标的联合规划，有效提高影像获取能力，满足大量拍摄任务需求。星座规划由138 颗涵盖高分辨、大幅宽、视频等系列的高性能光学遥感卫星组成[3-4]。目前，吉林一号星座在轨卫星108 颗，可对全球任意地点实现每天35 ～37 次重访，具备全球一年覆盖3 次、全国一年覆盖9 次的能力。

三、吉林一号数据在森林碳储量估算方面的应用

森林作为陆地生态系统的主体和最大的碳库，通过与水、大气、土壤、营养物质等相互作用进行物质交换和能量流动保持陆地生态系统的稳定。自20 世纪90 年代以来，各国科学家为估算区域尺度森林碳储量开展了大量研究工作，当前主要有三类方法，分别是样地清查法、涡度相关法和过程模型模拟法。其中过程模型模拟法是指借助遥感手段，对森林生物量和碳储量进行估算。遥感数据覆盖范围广、时效性强，适合于森林碳储量的估算。

以吉林一号卫星星座的高分辨率遥感数据为基础，结合多源遥感数据开展区县尺度、省市尺度碳储量研究，并依托吉林一号星座卫星的快速重访能力，开展森林碳汇估算。首先，获取目标区域吉林一号宽幅卫星数据和气象数据，并对遥感数据进行预处理，提取植被指数等遥感因子。同时处理气象数据，计算温度因子和土壤因子信息。再将遥感因子、温度因子、土壤因子信息作为输入建立光能利用率模型，得到森林地上生物量。最后，根据碳转换系数，将森林地上生物量转换为森林碳储量，根据分子转换系数转换为碳汇量。

森林碳储量代表着森林生态系统的固碳能力，而植被生物量的多少代表了生态系统吸收碳并进行碳转换的能力。森林植被生物量乘以森林碳储量转换系数，可以得到森林碳储量。统计一定时间内增加的碳储量乘以转换系数即可得到碳汇量。森林碳汇量估算流程如图1 所示。

图1 森林碳汇量估算流程

1．区县尺度森林碳储量

吉林一号宽幅系列卫星幅宽优于150km，单次拍摄即可获取区县范围内的亚米级高分辨率影像，可做到区县尺度的碳储量月度监测。光能利用率模型（CASA）在植被净初级生产力（NPP）模拟和碳循环研究中被广泛应用。区县尺度的碳储量以经典的CASA 模型估算森林植被净初级生产力，并结合碳转换系数估算森林碳储量。

根据吉林一号宽幅影像和气象辅助数据，基于CASA 模型对长春市净月高新技术产业开发区的森林碳储量进行估算，计算最高值和最低值，并分为5 个等级，依次是极低、低、中、高和极高，具体分级如表1 所示。通过CASA 模型得到净月区2020年5—10 月森林碳储量分布如图2 所示。

表1 碳储量分级

图2 净月区2020 年5—10 月森林碳储量分布图

净月区森林主要在西北部大部分区域和西侧林地分布区域。从5 月分布情况来看，整体森林碳储量大多数处于碳储量高值区，其次多为碳储量中值区，碳储量分布较低值位于道路沿线，且分布在西南部水库周边区较多。从6 月分布情况来看，比5月整体储量提高，碳储量多为高值区，同时存在一些中值区，低值区和较低值区位于西南部和中西部地区。从7 月分布情况来看，比6 月整体储量提高，大部分都是高值区，仅有少部分中值区位于西南部水库周围，极少部分极低值区处于道路沿线。从8月分布情况来看，与7 月整体持平，整体分布大部分位于高值区。从9 月情况来看，比8 月有所下降，主要位于储量中值区和部分低值区，极低值区位于南部小面积区域以及道路周边等。从10 月分布情况来看，比9 月下降较多，大部分处于极低值区，少部分属于中值区。

2．省市尺度森林碳储量

目前吉林一号宽幅系列卫星由3 颗幅宽优于150km 的卫星构成，依靠3 颗卫星的快速重访能力，每季度以及每年都可获取省市尺度高分辨率数据，不同于区县尺度的碳储量月度监测，省市尺度的碳储量监测一般以季度和年的频率进行监测。省市尺度的碳储量研究以吉林一号高分辨率全省影像拼接图为基础，结合MODIS 等多源数据，对森林碳储量进行反演。森林生物量作为碳储量反演参数，碳储量转换系数设定为0.4999，对林地的单位森林碳储量进行估算。以吉林省2017—2021 年吉林一号高分辨率全省一张图影像为基础对地物进行分类，结合MODIS NPP 数据，获取全省森林碳储量，并以区县级行政单位为最小统计区，对吉林省60 个区县级行政单位进行森林碳储量统计，分布图如图3 所示。

图3 吉林省2017—2021 年森林碳储量分布图

吉林省西北部地区森林面积小，森林碳储量处于极低和低的状态，主要包括白城市和松原市。在中部地区，森林面积适中，森林碳储量处于中低和中的状态，主要包括长春市和四平市。林地主要分布在吉林省东南部和南部地区，森林碳储量处于中高、高和极高的状态。

表2 区县尺度碳储量月度统计表

3．森林碳汇

森林碳汇量是指森林生态系统各碳库在一定时间内增加的碳储量乘以转换系数，系数一般设定为3.67。以净月区区县尺度碳储量为例说明区县尺度碳汇估计情况。以月为单位时间，统计较前一个月增加的量，作为森林碳汇量。森林碳汇量统计结果显示，净月区2020年5—10 月森林碳汇呈现先增加后降低的趋势，各月碳储量、碳储量增幅、碳汇量、碳汇量增值如表2 所示。

四、吉林一号数据在能源设施提取方面的应用

近年来，能源企业、行业纷纷将清洁低碳作为未来发展方向之一。大力发展清洁能源，推动能源电力从高碳向低碳、从以化石能源为主向以清洁能源为主转变。以吉林一号高分辨率数据为基础，利用目标检测等人工智能算法，提取传统热电厂冷却塔设施和风机等清洁能源设施位置及工作状态。

1．热电厂冷却塔提取

碳排放很大程度上是温室气体排放，水蒸气就是主要的温室气体之一，而冷却塔的作用是将携带废热的冷却水在塔体内部与空气热交换进行降温，工作过程中会产生大量的水蒸气。冷却塔目标检测对双碳减排有重要作用，需要对其位置和工作状态进行监测。高分辨率遥感影像背景复杂且冷却塔的尺度、位置多样，给目标检测带来挑战。随着遥感技术的发展以及遥感影像空间分辨率的提升，利用高分辨率遥感影像进行冷却塔目标检测，有利于监测特定区域内冷却塔的分布和预估冷却塔的排放量。基于Faster RCNN 深度学习网络提取吉林一号0.75m 宽幅数据上的冷却塔，并对其工作状态特征进行精确提取，图4 显示冷却塔排放识别结果。

图4 冷却塔识别结果

2．风力发电设施提取

在全球实现碳中和目标的共识下，可再生能源的发展成为主流，尤其是风、光、水的碳排放量远低于传统能源，而风电相较于其他可再生能源又具有更加明显的低碳排放特性。随着风力发电行业的快速发展，基于遥感图像快速获取风力发电设施的数量、空间分布对电力行业和有关监管部门具有重要意义。传统遥感目标识别的算法由于对风机影像特征表达不足，无法满足大区域风机提取的要求。利用2022 年吉林一号0.75m全国一张图，基于YOLOv5 网络对全国风机目标进行识别，完成了全国范围风力发电设施提取，经调查全国风力发电设施建成量在10 万台以上。图5 为内蒙古辉腾锡勒草原风电场放大图。

图5 内蒙古辉腾锡勒草原风电场

五、吉林一号数据在光伏潜力估算方面的应用

太阳能分布广泛、储量丰富，是可再生能源的代表。我国地域辽阔，光伏发电具有很大的优势。吉林一号卫星数据分辨率高、监测范围大，适合用于开展区域光伏潜力估计与光伏发电设施建设过程的动态监测，并对光伏板发电能力进行评估。在吉林一号星座宽幅卫星提供的大幅宽、高频次的高分辨数据基础上，结合CLDAS 大气驱动产品[5]，开展小范围屋顶光伏潜力估计和大范围光伏电站发电潜力估计。

1．屋顶光伏潜力

概化估算法用于屋顶光伏方面的研究是利用光伏屋顶可利用面积乘以相关系数，假设光伏全开发的情况下，估算屋顶的光伏容量。屋顶可利用面积是指可以用来架设光伏设备的区域大小。平顶式屋顶和倾斜式屋顶可利用面积计算方式不同，选择0.5 为平屋顶比例系数，0.4 为斜坡屋顶比例系数，0.3 为不规则屋顶比例系数。利用DeeplabV3+ 获取建筑物屋顶范围，并在此基础上估算屋顶光伏潜力。

以长春市净月区为例，通过估算表明，净月区斜坡光伏屋顶年发电量4927.31×104kWh，平光伏屋顶年发电量4849.52×104kWh，不规则光伏屋顶年发电量67.98×104kWh，合计光伏屋顶年发电量9844.81×104kWh。

2．光伏电站发电潜力

太阳能作为重要的绿色清洁能源，在可持续发展的背景下，在“双碳”战略目标与能源供需缺口的共同推动下，各地加快了光伏电站的建设进程。精确的光伏空间分布和发电潜力估算对于光伏产业的合理规划、资源综合利用都具有巨大的潜力。利用遥感技术可快速准确地掌握我国各地区光伏空间分布和发展情况。2023 年2 月24 日，陕投商州区100MW 光伏电站正式并网发电，该项目位于商洛市商州区腰市镇，占地约2600 亩。项目设计每年可为当地提供1.45 亿度的绿色电能，节约标准煤4.29 万吨，可减排二氧化碳11.75 万吨。为分析光伏电站建设过程及发电能力，选择2022 年4 月26 日、7 月24 日、8 月13 日、9 月25 日、10 月21 日、11 月15 日，2023 年1 月6日的吉林一号宽幅影像，利用HRnet+OCRnet 对光伏板建设过程进行遥感监测，图6 为光伏板位置示意图。通过遥感分析，2023 年1 月6 日影像上的光伏板总面积为473672.7m2，按照光伏板发电能力估算结果，估计腰市镇光伏板年度总发电量为1.473×108kWh。

图6 光伏板位置示意图

六、结语

面向固碳减排的目标，需要利用卫星遥感、大数据等先进技术方法，实现高精度、高时空分辨率的陆地碳源/汇效应分析。本文介绍了使用吉林一号数据在森林碳储量、森林碳汇、冷却塔提取、风机设备提取、屋顶光伏潜力、光伏电站发电量等几个方面开展的技术探索和应用实践。随着吉林一号遥感平台和传感器技术的更新迭代，利用更高空间分辨率和时间分辨率的遥感数据进行新能源与碳储量估算有着广阔的发展前景。绿水青山变成“金山银山”将获取更大的经济效益，激励普通群众形成生态意识，创造更多的生态效益，实现生态效益和经济效益的双赢。