“衛星遙感技術是正在飛速發展的高新技術，它已經形成的信息網絡，正時時刻刻、源源不斷地向人們提供大量的科學數據和動態信息。
(資料圖)
原文作者：
Oleg Dubovik，法國里爾大學，大氣光學實驗室
Gregory L. Schuster，NASA 蘭利研究中心，美國弗吉尼亞州漢普頓
徐峰，俄克拉荷馬大學氣象學院，美國俄克拉荷馬州諾曼
胡永祥，英國萊斯特大學物理與天文學院
Hartmut B?sch，國家地球觀測中心，英國萊斯特大學，萊斯特，英國
Jochen Landgraf，SRON 荷蘭空間研究所，烏得勒支，荷蘭
李正強，中國科學院空天信息創新研究院，北京，中國
編譯：唐詩
出新推出“產業洞察”欄目，聚焦各細分領域，解析各行業發展前沿等問題。本周推出衛星遙感系列，本篇重點介紹衛星遙感產業的發展趨勢及未來挑戰，歡迎大家關注、閱讀分享。
在過去的五十年里，衛星遙感成為在地方、區域和全球空間尺度上測量地球的最有效工具之一。這些天基觀測具有非破壞性特性，可以快速監測環境大氣、其下墊表面和海洋混合層。
此外，衛星儀器可以觀察有毒或危險的環境，而不會使人員或設備處于危險之中。大規模連續衛星觀測補充了詳細（但稀疏）的實地觀測，并為理論建模和數據同化提供了無與倫比的體積和內容的測量。
01
衛星遙感技術發展迅速
目前有大量非常重要的應用依賴于衛星數據。大氣觀測用于天氣預報、環境污染監測、氣候變化等。海洋表面遙感用于監測海岸線動態、海面溫度和鹽度、海洋生態系統和碳生物量、海平面變化、海上交通和漁業、淺水區水流和底層地形圖等。衛星對地遙感極大地促進了礦產資源的勘探，洪水和干旱的監測，土壤濕度，植被，森林砍伐，森林火災，農業監測，城市規劃等。
最后，調查全球危機（如 COVID-19 大流行）的社會科學工作受益于衛星遙感數據集，這些數據集利用各種有針對性的可視化對人類環境進行分類，然后將這些觀察結果與各種社會經濟數據集等聯系起來。
此外，衛星遙感為收集全球信息提供了有效的工具，例如：
行星地形
大氣剖面的溫度、水蒸氣、二氧化碳等微量氣體
地表和大氣的礦物和化學成分
冰凍圈的性質，如雪，海冰，冰川和融化的池塘
熱層，電離層和磁層的粒子和電磁特性
地球遙感也推動了技術水平的發展，這有助于發展深空遙感飛行任務，如旅行者號和卡西尼-惠更斯空間研究任務。
在觀測衛星發展的早期階段，衛星傳感器的設計往往高度針對特定目標。
例如，1970年代推出了一系列儀器：大地衛星和高級甚高分辨率輻射計（AVHRR）儀器旨在監測陸地表面和云層，臭氧總測繪光譜儀（TOMS）儀器側重于觀測總柱臭氧，高分辨率紅外輻射測深儀（HIRS）儀器支持天氣預報和氣候監測。
這些任務的部署為每個目標主題提供了獨特的數據，這些任務得到了相應的科學界的認可。這些任務延長多年，以獲得具有氣候意義的數據記錄。根據積累的經驗，不斷改進更新的特派團（在技術和后勤方面）。
這些任務的可喜成果鼓勵在1990年至2010年的二十年期間設計和發射觀測范圍更廣的日益先進的儀器。
例如，部署了對流層污染測量（MOPITT）、軌道碳觀測站（OCO）和溫室氣體觀測衛星（GOSAT）任務，以對二氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）發射了幾種熱增強紅外探測儀，如AIRS，TES，IASI，IMG和CRIS，以監測天氣預報和氣候變化的大氣狀態。
還部署了其他衛星成像儀來觀測空中、陸地和海洋，并支持跨學科研究，例如單視角MODIS、MERIS和SGLI、雙視角ATSR和AATSR、多視角MISR輻射計和POLDER旋光儀。
除了這些更傳統的被動觀測之外，還部署了CloudSat雷達和CALIPSO激光雷達等主動測量，以監測云和氣溶膠的垂直結構，這對各種大氣應用很重要。
所有這些先前的努力都提供了寶貴的見解，有助于建立對衛星遙感的真正價值、局限性和潛力的理解。事實上，空間儀器技術的彈性發展和信息學的蓬勃發展創造了一種前所未有的局面，硬件、數據采集和處理方面的局限性大大削弱，可以開發和部署更先進的衛星傳感器設計。
此外，科學界已經獲得了相當數量的衛星數據，積累了管理和分析數據的大量經驗，對現有衛星數據集可能取得的成就有著真正現實的設想，并了解今后提高衛星數據效用的必要步驟。
另一方面，社區也意識到遠程觀測的基本挑戰永無止境。例如，將信號與噪聲分離以檢索一組特定的地球物理變量和準確的儀器校準是持續的挑戰。
技術進步改進了觀測的信息內容，但數據永遠不足以唯一地描述所有感興趣的地球物理參數；隨著科學的進步，所需可觀察量的列表不斷增長。
因此，遙感仍然是一個從根本上不適定的問題，需要通過理論模型、先驗知識和輔助觀測來適當地界定和約束。這些是設計新的科學目標時的重要考慮因素。
02
衛星遙感發展的重大挑戰
衛星遙感發展的總體重大挑戰是發現創新和負擔得起的技術和測量概念來解決新問題，并處理過去半個世紀衛星遙感實驗后暴露出來的問題。具體而言，預計將解決幾個互補的方面：
1.提高衛星觀測的空間和時間覆蓋范圍及分辨率
衛星遙感的主要優點之一是能夠快速觀測地球的大片區域。同時，當前可用衛星數據的覆蓋范圍限制也很明顯。
例如，近地軌道（LEO）的極軌道成像儀通常至少在一天（但大多是兩天或更長時間）內實現全球覆蓋，因此許多具有較高時間和空間可變性的自然現象沒有被完全捕獲。
在這方面，高軌道地球靜止觀測（GEO）通過提供對同一物體的頻繁晝夜觀測來解決這一限制。
然而，在空間覆蓋范圍和衛星圖像分辨率之間需要權衡（通常覆蓋范圍越高，空間分辨率越低）。對于許多應用來說，實現具有廣泛的時空覆蓋范圍和高空間分辨率的觀測是可取的，但也極具挑戰性。
因此，衛星觀測的設計可能需要新的創新、輔助數據和互補觀測的協同作用，以解決具體物體和相關問題。
2.增加信息內容和探索觀測的協同作用
雖然衛星觀測的高能力已被明確記錄，但目前我們的衛星儀器提供的數據對許多應用的信息內容有限。因此，部署具有增強功能的新傳感器是可取的和有計劃的。
例如，人們已經清楚地認識到，多角度旋光儀（MAP）為表征大氣氣溶膠和云的詳細柱狀特性提供了最合適的數據，因此預計未來十年對氣溶膠和云表征中的極化數據的關注將顯著增加。
歐洲和美國航天機構計劃在未來幾年內發射幾項先進的極化任務，包括MetOp-SG衛星上的3MI（多視角多通道多偏振成像任務），氣溶膠多角度成像儀（MAIA）儀器，Spex（行星探索分光偏振儀）和超角彩虹旋光儀（HARP），作為NASA PACE任務的一部分、多光譜成像旋光儀 （MSIP）/氣溶膠-UA，作為哥白尼 CO2M 任務一部分的 MAP 儀器等。
此外，中國國家航天局（CNSA）在極化傳感器方面進行了大量投資。CNSA最近推出了幾種極化遙感儀器，包括MAI/TG-2、CAPI/TanSat、DPC/GF-5和SMAC/GFDM，并計劃在未來幾年推出POSP、PCF、DPC-Lidar。
這些儀器的概念、它們的技術設計和算法開發已經使用機載原型進行了深入討論和測試，Duibovik 等人詳細討論了這些儀器的概念。
同樣，衛星激光雷達和雷達的數量預計也會增加，因為主動遙感儀器提供了關于大氣垂直變化的詳細信息。事實上，大多數主要的航天機構都在推行天基激光雷達計劃。
例如，美國宇航局于2003年在ICESat衛星上發射了地球科學激光高度計系統（GLAS），2006年在CALIPSO衛星上發射了具有正交極化的云氣溶膠激光雷達（CALIOP），2015年在國際空間站上發射了云氣溶膠運輸系統（CATS），2018年在ICESat-2上發射了先進地形激光高度計系統（ATLAS）， 此外，作為生命星球計劃（LPP）的一部分，歐空局于2018年在Aeolus衛星上發射了阿拉丁測風激光雷達，CNSA將于2021年發射DPC-Lidar機載CM-1衛星，歐洲/日本的EarthCARE聯合衛星（預計于2023年發射）將包括以前從未在太空飛行過的高性能激光雷達和雷達技術。
這些任務的成功和前景使激光雷達成為未來觀測系統的重要組成部分。
同時，在復雜環境中，沒有一種單一傳感器可以提供有關目標物體的全面信息，因此需要探索互補觀測的協同作用。
即使是最先進的多角度旋光儀也無法確保氣溶膠的可靠3D表征，因為對氣溶膠和云的垂直變化的敏感性有限。
激光雷達和MAP儀器結合了觀測結果，提供了大氣的3D表征
如圖所示，協調被動和主動觀測的價值在規劃衛星任務時已得到明確承認和考慮。例如，A-Train衛星星座提供極化，輻射，激光雷達和其他補充數據。同樣，正在進行的NASA氣溶膠和云，對流和降水（ACCP）研究考慮通過被動（旋光儀，光譜儀，微波輻射計）和主動（激光雷達和雷達）傳感器部署協調觀測。
此外，下一代遙感反演打算探索依賴于不同儀器觀察結果的協同反演。
例如，檢索大氣氣溶膠特性的主要挑戰是區分氣溶膠顆粒散射的光與云、大氣氣體和下墊表面散射的光。專為氣溶膠監測而設計的衛星傳感器，例如 MODIS（輻射計）或 POLDER（旋光儀），可能不具備去除云、氣體和表面污染物的最佳能力。
同樣，土地反射率觀測通常需要消除大氣氣溶膠和氣體中的散射;同樣，大氣氣體監測也可能受到氣溶膠和云污染的影響。
因此，對云、氣溶膠和氣體具有不同靈敏度的多種儀器進行觀測總是可取的。在不均勻表面上被云和痕量氣體污染的氣溶膠測量的分析可能受益于多種儀器的協同測量。紅外圖像、激光雷達和雷達觀測可用于限制云部分，光譜數據對氣體濃度具有高靈敏度，高分辨率圖像有助于減少與地表異質性相關的不確定性。
例如，通過 MAP/CO 同時進行多角度極化觀測2在CO框架內部署的M和DPC2預計歐盟/哥白尼和GF-5中國任務將為大氣校正和溫室氣體監測提供信息。
事實上，一氧化碳以及OCO和GOSAT等儀器獲得的其他氣體僅在大氣氣溶膠極少的條件下提供。
在這方面，在哥白尼CO中添加了MAP觀測2預計M任務將改善在中度和可能高度存在氣溶膠的情況下的溫室氣體表征。作為 NASA PACE 任務的一部分，SPEX 和 HARP 旋光儀儀器有望補充來自 OCI 的高光譜輻射數據，從而提供更準確的氣溶膠信息，有助于檢索海洋表面和地下特性。
另一個將偏振測量與高分辨率光譜相結合的衛星的例子是CNSA于2020年7月3日成功發射的高分辨率和多模集成成像衛星。
最后，衛星數據與地面和亞軌道目標測量的協同使用也是一個重要的考慮因素。
例如，密集城市中心的景觀和表面屬性往往是高度異質的。因此，大氣過程和動態受到高度變化的局部活動的影響，對環境空氣質量的觀測需要具有高時間頻率和高空間分辨率。具有不同赤道穿越時間的小型和較便宜的所謂納米或立方體衛星星座可以通過增加軌道儀器的數量來改善覆蓋范圍。
此外，表面測量和常規亞軌道測量也可以增強人口稠密地區的衛星檢索。
例如，Liu等人提出了一種PM監測技術，該技術使用地面測量和并置衛星觀測中PM濃度的地統計回歸。當測量不可用或受到污染時，通過使用化學傳輸模型來填補時間和/或空間空白，從而有助于回歸。MAIA項目正在使用這種方法來對硫酸鹽，硝酸鹽，銨，黑碳，有機碳和灰塵等氣溶膠成分進行分類。然后將空間PM信息與健康記錄進一步結合，以更好地了解氣溶膠污染物與不良公共衛生問題之間的關系。
解決結合不同儀器觀測結果的視場差異是另一項挑戰。在這方面，使用A-Train星座內部署的具有不同視場的多個儀器的數據所積累的經驗為未來的任務提供了寶貴的見解。
3.開發下一代最先進的數據處理方法
遙感檢索算法的質量是影響最終產品質量的另一個關鍵方面。事實上，一旦部署了儀器，結果觀測數據的質量就無法從根本上提高，而檢索算法仍在不斷改進。
最終的遙感產品可能明顯不同，這不僅是因為從不同儀器攝取數據，而且由于檢索概念的改進。在這方面，新一代遙感檢索算法在過去十年中取得了長足的進步。
例如，新算法往往依賴于快速準確的大氣建模（而不是使用預先計算的查找表或LUT），并且能夠檢索大量參數。此外，還實施了同時檢索氣溶膠特性以及地表特性和/或云特性。
最后，在上述歐盟/哥白尼的框架內，聯合反演二氧化碳和氣溶膠特性是降低氣溶膠污染對衍生二氧化碳產物影響的一種有前景的方法。
檢索算法進化本身的基本邏輯表明，利用不同觀察的協同作用來提高檢索的準確性的潛力很高。
此外，開發可應用于不同觀測或其組合的多功能儀器獨立算法的想法越來越流行。氣溶膠和表面特性的廣義檢索（GRASP）是這種算法的一個例子。該算法可用于各種衛星和地面無源和主動測量。它還已成功應用于激光雷達剖面和柱狀輻射測量的同時協同反演。
在精確的云衛星遙感方面仍然存在一些算法挑戰。準確高效的輻射傳遞模型是先決條件。雖然獨立柱近似法廣泛用于檢索云滴尺寸和光學深度，但由云水平不均勻性（云頂粗糙度）引起的三維輻射轉移（RT）效應可能是檢索偏差的原因。
云的3D性質在研究云和氣溶膠之間的相互作用（例如，在云邊緣）時變得更加關注，從將它們的檢索耦合到一個聯合框架開始。在此背景下，迫切需要為幾何和光學復雜介質開發反演目標快速而準確的3D RT模型，并結合氣體吸收的光譜特征并正確采用云粒子散射模型。還需要開發可靠的三維輻射模型，以說明地表的水平異質性，以便充分解釋所有衛星圖像。
另一個相關的懸而未決的問題是構建3D云場來模擬3D輻射場，這可以使用主動和被動傳感器的組合來解決。
許多建模和觀測研究表明，卷云在促進天氣和氣候過程方面發揮著重要作用。雖然光學很薄，卷云具有全球存在并調節地球的輻射，并在氣候系統中發揮重要作用。卷云粒子具有高度不規則的形狀，其單散射特性（例如單散射反照率和散射相位函數）與球形粒子顯著不同。
如果算法不能識別這些不規則的形狀，它們可能會導致氣溶膠和云檢索中的重大偏差。因此，識別具有代表性的卷云顆粒模型并將其納入氣溶膠檢索是一個非常有前途的方向。
此外，衛星數據的使用與全球氣候和化學品遷移模型（CTM）的進展高度一致。例如，可靠的氣溶膠檢索可以吸收到化學運輸模型（CTM）中，以便在無法獲得觀測時提供準確的氣溶膠負荷。
同時，光譜和極化信息對約束氣溶膠類型具有很高的敏感性，衛星數據可能為改善化學運輸模型中大氣成分的全球排放提供額外的限制。
因此，將衛星數據處理與現有模型信息協同是推進衛星遙感的另一個極具前景的研究領域。
最后，目前，機器學習方法越來越多地用于從遙感和地理空間數據中提取模式和見解。人工智能的這一分支非常適合分析和解釋地球觀測數據并具有吸引力，因為它提出了可以從數據中“學習”、識別模式并以最少的人為干預做出決策的方法。
特別是深度學習和深度神經網絡的新興技術最近被用于遙感研究，特別是用于處理和分析大量數據。這些技術揭示了自動提取時空關系的潛力，并獲得有助于改進在多個時間尺度上觀測到的物理現象的預測和建模的進一步知識。
這些方法對于衛星數據分析非常有吸引力，特別是數據驅動的機器學習的多功能性與物理過程模型相結合。
4.實現一致的衛星觀測和長期數據記錄的連續性
基本氣候變量的長期和高質量記錄對于監測和研究地球氣候變化至關重要。實現這一目標的一個必要條件是觀測的連續性，只有當高質量的數據收集繼續下去而不被破壞時，才能確保這一點。否則，多儀器數據記錄中的空白就無法正確解釋，衛星記錄的價值幾乎消失。
因此，每臺儀器的絕對校準和多個相關傳感器的相互校準對于衛星遙感幾乎所有目標的成功仍然至關重要。校準許多儀器具有挑戰性，特別是對于小型衛星星座。
美國國家科學院、工程院和醫學院強調了保持長期觀測的要求；CLARREO（氣候絕對輻射和折射率觀測站）任務是首次嘗試定義致力于實現這一目標的衛星任務。與直接觀測的校準類似，下一代衛星產品對當今儀器套件的可追溯性和一致性至關重要。
03
結論
因此，在第一顆衛星發射半個多世紀之后，從太空對地球的遙感已經發展成為一種高度復雜的工具，為基礎科學提供動力，并支持對人類至關重要的日常活動。
已經開發和發射了大量的衛星儀器，它們為各種需求提供了大量數據。衛星儀器的數量以及衛星收集的信息的質量和范圍正在不斷提高。
同時，衛星遙感界積累的經驗揭示了未來發展需要應對的挑戰。雖然對大氣、陸地或海洋表面（以及其他遙感領域）的每次觀測都可能具有具體和完全不同的問題，但許多衛星遙感學科在概念上存在一些共同的挑戰。
具體而言，數據價值和衛星遙感方法效率的提高可能與以下方面的成功有關：
? 提高觀測空間和時間記錄的覆蓋面和分辨率;
? 增加觀測的信息內容，辦法是部署具有增強能力的衛星儀器，并探討互補觀測的協同作用，例如，被動圖像與主動垂直大氣剖面和高光譜光譜法的協同作用，將在不同光譜范圍內或在不同時間或空間尺度上獲得的不同靈敏度的觀測結合起來，以及將衛星觀測與亞軌道觀測和化學觀測結合起來 傳輸模型結果;
? 開發下一代最先進的數據處理方法，這些方法依賴于嚴格的正向建模和數值反演方法，考慮廣泛的狀態參數集（例如，聯合檢索表征不同大氣成分（如氣體、氣溶膠、云和下墊面）的參數），并使用新的解決方案技術，如深度學習和神經網絡;
? 通過確保積累氣候記錄所需的過去、現在和未來數據集具有足夠的兼容性和一致性，實現一致的衛星觀測和長期數據集的連續性。
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