關于航天遙感的若干問題

陳世平

（中國空間技術研究院，北京 100081）

1 引言

遙感的作用是遠距離獲得客觀世界（實體，即目標、區域和現象）的有關信息。遙感的基礎是：電磁波與實體相互作用，使其載有實體的信息；獲取載有實體信息的電磁波并進行處理，得到含有實體信息的遙感數據；通過遙感信息模型反演出實體所包含的信息。遙感的過程包括正演過程（即遙感數據的獲取、測量和處理過程）和反演過程（即遙感數據解譯過程，主要是應用遙感信息模型分析遙感數據，從而獲得信息的過程）[1]。遙感的任務是由遙感系統實現的。圖1示出了遙感和遙感系統的概念。遙感系統由遙感數據獲取系統和遙感數據反演系統共同組成，遙感系統的輸入是載有實體信息的電磁波，輸出是實體所含的有關信息。實體是客觀實在，包含的信息是無限豐富的，而實際上由系統獲取的只是與遙感任務有關的信息。通常將遙感系統稱為端對端（End to End）系統，是指系統的輸入和輸出中所涉及信息具有相同部分。研究者試圖用保真度描述遙感系統的性能，如使用保真度的概念將獲取的遙感圖像與其相應景物進行比較以說明遙感系統性能[1-2]。由于景物所含的內容和信息是無限豐富的，其“保真度”的含義是需要嚴格界定的。

圖1 遙感和遙感系統的概念

航天器平臺承載遙感器以實現航天遙感數據獲取系統和航天遙感系統。航天遙感任務是由航天遙感系統完成的。本文對航天遙感的任務、航天遙感系統和遙感數據鏈及遙感信息鏈的組成，遙感數據質量和遙感解譯質量的概念予以綜述；對航天遙感面臨的若干問題加以說明和討論。

2 航天遙感的任務

自1959年2月美國發射“先鋒2號”衛星首次獲得地球陸地、海洋和云蓋的圖片，1959年10月蘇聯發射“月球3號”探測器首次拍攝月球背面的圖片，航天遙感已經走過了50年的歷史。50幾年來，世界各國發射了大量用于航天遙感的航天器。航天遙感的任務概括來講包括對地觀測、天文觀測和深空探測3部分。

⑴對地觀測

對地觀測是航天遙感的主要任務，是指對地球的觀測，包括對地球大氣圈、水圈、巖石圈和生態圈的觀測，也可以概括為對大氣、水域和陸地的觀測，以及軍事應用等。

對大氣觀測的內容主要包括大氣溫度和水汽廓線、電離層電子密度、云圖、風場、降水、閃電、中上層大氣成分、臭氧含量及分布、氣溶膠光學厚度、地球大氣系統的輻射收支等[3-4]。

對水域觀測的內容主要包括流域形狀和面積、水色、水溫、水中葉綠素、灘涂、泥沙、水下地形、海流、大洋環流、波高、波譜、水面風場、冰雪、海面高度和拓撲等[3-4]。

對陸地觀測的內容主要包括地質、地貌、水文、土壤、植被和人工目標等土地覆蓋內容，涉及在農業、林業、水文、地質、礦產、生態、城市等領域的廣泛應用。

對大氣、水域和陸地的觀測都涉及到環境和災害監測。

軍事應用涉及偵察、預警、測地、空間目標監視和戰場環境監視等。

⑵天文觀測

利用航天遙感進行天文觀測是通過天文衛星實現的。天文衛星在距離地面數百千米或更高的軌道上觀測，不受地球大氣層的影響，可以更靈敏接收到宇宙天體輻射出來的各種波段，包括可見光、紅外、紫外、X射線、γ射線等的電磁波，實現對宇宙天體和其他空間物質的觀測。

⑶深空探測

利用航天遙感進行深空探測是通過深空探測器實現的。深空探測器是飛經、環繞、硬著陸或軟著陸在天體（指月球和月球以外的天體）上，主要利用遙感手段對天體進行觀測的。

以上所述的航天遙感任務是針對航天遙感使命宏觀而言的。對于每項具體的航天遙感工程，都需要明確規定它的具體航天遙感任務，任務的表征應該是定量的、可以測量的。

3 航天遙感系統、遙感數據鏈和遙感信息鏈

航天遙感的任務是由航天遙感系統實現的。圖2示出航天遙感系統的組成，細化了圖1的內容，突出了航天遙感系統的特點。圖2還反映了航天遙感數據鏈和航天遙感信息鏈的組成。

圖2 航天遙感系統組成

（1）航天遙感系統

航天遙感系統由航天遙感數據獲取系統和航天遙感數據反演系統組成。在遙感數據獲取系統中完成的是遙感的正演過程，在反演系統中完成的是反演過程。航天遙感數據獲取系統包括載有遙感器的航天器系統和用于遙感數據接收和處理的地面系統，航天遙感系統的輸入是載有景物（實體）信息的電磁波，輸出是景物包含的有關信息。這些信息再送入遙感應用系統以獲取有關知識，以滿足航天遙感最終用戶的任務需求。有研究者將這一部分稱為后遙感應用技術，是指將遙感技術與各學科傳統的方法和其他現代信息技術相結合，對遙感信息進行綜合理解，全面挖掘和深入應用的技術[5]。

為以下討論方便起見，這里對正演和反演做簡單必要的說明。以植被遙感為例，植被是遙感的對象，植被遙感的任務就是獲取植被的有關信息。但是植物生長在地面（土壤）上，地面的狀態和特性不僅影響到植物的生長狀態，同時地面也直接參與了遙感的過程，地面不可避免地也成為景物的一部分。照明源是太陽，傳輸介質是大氣。遙感數據獲取系統由遙感器、平臺、數據傳輸和處理、遙感數據生成等部分組成，分別用{a}、、{c}、g0gggggg和{e}表示它們的特性和參數[6]。

1）植被{a}:包括植被組分（葉、莖…）的光學參數（反射、透射…）、結構參數（幾何形狀、植株密度…）及環境參數（溫度、濕度…）等。2）地面:包括反射、吸收、粗糙度、含水量等。3）照明源{c}:包括陽光照射的譜密度、高度角等。4）大氣g0gggggg:包括大氣組分及光學厚度等。5）遙感數據獲取系統{e}:包括與景物的幾何關系、響應、噪聲、數據處理效果等。用{R}表示遙感數據獲取系統獲得的遙感數據。{}表示特征及參數集合。

正演即由{a}、、{c}、g0gggggg和{e}獲得{R}的過程。

R=f（a，b，c，d，e）即前向模型。

反演即由{R}、、{c}、g0gggggg和{e}獲得{a}的過程。

A=g（R，b，c，d，e）即反演模型，也就是遙感信息模型。

以上所列的兩個方程是遙感的正演過程和反演過程的理想表示，實際上要獲得精確的模型是十分困難的。

（2）航天遙感數據鏈

航天遙感數據鏈是對航天遙感數據生成過程的形象描述：其始端是景物，即客觀實在（實體，即目標、區域和現象）；其終端是遙感數據獲取系統生成的遙感數據；其中間的組成環節包括照明和電磁波傳播介質及遙感數據獲取系統各組成部分。

無源光學遙感（包括可見光和紅外）的照明源主要是太陽，微光條件下光學遙感的照明源表現為月光，實際上也與太陽有關。有源光學遙感的照明源是激光器，來自光學遙感器自身。有源微波遙感的照明源是微波發射機，主要來自于微波遙感器自身，對于雙基地雷達或多基地雷達而言，照明源會來自于其它發射機，例如像利用GPS進行航天遙感的情況[7]。一般認為，熱紅外和無源微波遙感不需要照明源，實際上，物體的溫度是與太陽和其它條件有關的，只是在系統設計中不直接考慮照明源的作用。照明源輻射電磁波照射在景物上即照明，照明狀態是輻射的電磁波尚未與景物相互作用時的狀態。由于電磁波需要經過介質傳播，因此照明不僅與照明源有關，還與電磁波傳播介質有關。

在對地觀測中，電磁波傳播介質主要指地球大氣，包括對流層、同溫層和電離層等。傳播介質既影響照明源到景物的輻射，又影響自景物到航天遙感器的輻射。這種影響不僅表現為輻射強度的衰減，還產生天空光和背景光的影響[8]，以及電磁波折射和極化變化等。在深空探測中，傳播介質涉及到被觀測天體的環境，如火星大氣。往往通過深空探測可以進一步測量和認識傳播介質的狀態和性能[9]。

關于航天遙感數據獲取系統各組成部分，包括航天器系統和地面系統組成部分，會因航天遙感任務不同而不同，特別是與航天遙感器有密切關系，本文對此不再作進一步說明。

（3）航天遙感信息鏈

航天遙感信息鏈是對航天遙感信息生成過程的形象描述：其始端是景物，即客觀實在（實體，即目標、區域和現象）；其終端是遙感數據反演系統生成的遙感信息；其中間的組成環節包括照明和電磁波傳播介質及航天遙感系統各組成部分（遙感數據獲取系統各組成部分和遙感數據反演系統各組成部分）。

航天遙感信息鏈所反映的遙感信息生成過程實際上就是遙感的正演與反演過程，其相關內容前面已經介紹。對于生成的遙感信息在遙感應用系統中的進一步處理以及相關知識的提取不屬本文討論的主要內容。

4 航天遙感數據質量

顯然，首先應當關注的是航天遙感任務完成的質量（本文中的“質量”為“Quality”），也就是航天遙感系統的輸出或者產品的質量?？紤]到航天遙感系統的組成，航天遙感系統產品的質量不僅與遙感數據的質量有關，還與遙感數據反演系統的性能有關。從這個意義上講，單獨定義遙感數據的質量并非容易之事。宏觀上，可以認為：遙感數據的質量表現為遙感數據在完成遙感任務中的應用價值，或者說表現為可從中提取信息的潛在能力[1]。從遙感圖像（圖像是一種數據類型）質量的具體表征來看，目前有幾種做法：一種是直接面向任務表征的，另一種是由成像系統（即遙感數據獲取系統）性能表征的，還有一種是由圖像（數據）自身的統計特性表征的[1]。

典型的直接面向任務的遙感數據質量表征方法有美國的國家圖像解譯度評價標準（NIIRS）和墨爾本大學于2006年為測繪和制圖業用戶制定的正射圖像分辨率及質量推薦標準[10]等。此外，如目標發現概率、識別和確認概率、分類精度、以及測繪制圖的比例尺等都屬于這種表征。

基于遙感數據獲取系統性能的遙感數據質量表征是應用數據獲取系統的性能間接表征遙感數據質量的方法。例如成像系統，一般是由輻射質量和幾何質量，像地面采樣距離（GSD）、調制傳遞函數（MTF）和信噪比（SNR）等表征的。

遙感數據質量的統計特性表征方法是通過運算得出遙感數據的特征統計量表征遙感數據質量的。像遙感圖像的灰度均值、灰度方差、列信噪比、廣義噪聲、信息熵、清晰度、圖像品質度量（Image Quality Measure, IQM）和圖像信息密度（Information Density,ID）等，都屬于統計特性表征。

目前，已建立了遙感數據質量不同表征量之間的某些關系。如通用圖像質量方程（GIQE）可以反映NIIRS與GSD、MTF和SNR等之間的一定關系[11-12]，NIIRS與IQM之間也已建立了一定的關系[12]。

面向任務的遙感數據質量表征直接反映了遙感數據的應用價值，即反映了遙感任務完成的質量（遙感任務滿足度）；但是，遙感任務完成質量又包含了遙感數據反演系統的貢獻，并不是遙感數據質量的單純表示，面向任務的遙感數據質量評價往往是由解譯工作者完成的，評價結果包含了解譯的貢獻?；谶b感數據獲取系統性能的遙感數據質量表征可以單純反映遙感數據質量；但是，因為遙感數據質量不僅與遙感數據獲取系統性能有關，還與景物和遙感數據獲取條件（如成像條件）有關，這種表征是不完善的，是需要附加條件的。遙感數據質量的統計特性表征方法提供的特征統計量值大小可以表示遙感數據質量（如圖像質量）的相對優劣；但這些量值與遙感數據應用價值之間的關系往往是不夠直觀的和不確定的。雖然遙感數據質量不同表征量之間已建立了某些聯系，但仍然是初步的和需要完善的?？梢哉J為：如何準確定義航天遙感數據質量，如何定量表征航天遙感數據質量依然是一項需要努力研究的課題。

從航天遙感數據鏈的組成考慮，影響航天遙感數據質量的因素包括景物狀態、照明以及電磁波傳播介質狀態和遙感數據獲取系統性能和運行狀態等。景物和電磁波傳播介質狀態一般都是不可控的，對無源遙感而言，暗含的照明狀態往往也是不可控的。為確保航天遙感數據的質量，航天遙感數據獲取系統的合理設計和性能實現，以及合理運行是至關重要的。有關內容可參見參考文獻[8]。

5 關于航天遙感數據解譯 [4，12-17]

（1）遙感數據解譯的目的和任務

遙感數據解譯的目的是獲取解譯對象，即遙感實體所含的相關信息，以正確認識遙感實體。航天遙感數據解譯是實現航天遙感任務的重要環節。

對于對地觀測而言，遙感數據解譯任務是獲取地球大氣圈、水圈、巖石圈和生態圈解譯對象的特性和狀態，主要分為兩種：普通地學解譯和專題解譯。

普通地學解譯主要為了獲取一定地球圈層范圍內的綜合性信息，常見的是地理基礎信息解譯和景觀解譯。地理基礎信息一般由地形信息、居民地、道路、水系、獨立地物、植被、地貌和土質等構成；景觀主要指多個地學要素有規律的地域結合。在地理基礎信息解譯中，地形解譯（包括其他三維地物識別）對于地圖編制和其他應用有重要貢獻。專題解譯可以分為許多類，用于提取特定要素或概念的信息，主要包括氣象、水文、地質、農業、林業、環境和軍事應用等解譯內容，也就是本文第二節對地觀測部分所涉及的有關內容。

（2）遙感數據解譯的過程

遙感數據解譯是通過反演系統實現的，解譯的過程就是遙感的反演過程。

航天遙感數據獲取系統可以分為成像和非成像兩類，航天遙感數據也相應地分為圖像數據和非圖像數據兩類。對于對地觀測而言，一般來說，具有較小地面采樣距離，即空間分辨率較高的遙感數據獲取系統獲取的是遙感圖像數據；反之，具有很大地面采樣距離的遙感數據獲取系統獲取的往往是非圖像數據。對于非圖像數據解譯，如應用紅外輻射計和微波輻射計測量大氣溫度和濕度廓線，應用微波輻射計、散射計和高度計測量海面風場和波高，都是完全通過遙感信息模型，即反演模型實現遙感數據解譯的。對于遙感圖像數據解譯，特別是定量遙感，也必須通過遙感信息模型得以實現。在遙感圖像數據解譯過程中，人（解譯者）的因素的作用往往也是很重要的，這主要反映在遙感圖像的目視解譯中，也反映在遙感信息模型的人機交互運行中。

傳統意義上，實現遙感數據反演的遙感信息模型有物理模型和統計模型兩類。物理模型是面向實際物理過程的，基于物理定律的確定性模型，可以建立因果關系。統計模型是依據大量重復的遙感信息和其相應目標實際狀態相互關系的統計結果得到的模型，一般都是有地域局限性的，不能解釋其因果關系。在遙感研究中有一個新的趨勢，就是建立統計與物理模型結合的混合模型，其根基還是來自于物理機制，由于自然界的影響因素太多，從一定時空尺度衡量，變化是隨機的，模型反映了兩者的結合。將不同類型模型綜合、集成，加以發展，可以建立起更符合于實際的、可視化的遙感信息模型。

遙感圖像數據解譯的過程包括圖像識別、圖像量測和圖像分析與專題特征提取。圖像識別是根據遙感圖像的光譜特征、空間特征、時相特征等，發現、識別和確認目標的過程。圖像量測是指在圖像上量測出目標物的幾何量和輻射量。圖像分析與專題特征提取是指在圖像量測、圖像識別的基礎上通過綜合、分析、歸納，從目標物的互相聯系中解譯圖像或提取專題特征信息，包括特定地物及狀態的提取、指標提取和物理量提取等。遙感圖像目視解譯的能力與解譯者的知識背景和水平關系密切，其解譯要素主要包括形狀、大小、色調、紋理、陰影、圖案、位置、組合等。

（3）遙感數據解譯的質量

遙感數據解譯的質量要素主要包括：

①解譯的完整性，指解譯結果與給定任務的符合程度。它提供關于解譯中獲得的解譯目標相關信息豐富程度的概念，例如，所描繪復雜地物要素的數量、要素狀態的描述深度和細節特性等。對于監視與偵察任務（包括軍事目標和民用目標），遙感圖像數據解譯的完整性，即任務完備度，是指在圖像中出現的目標被正確發現的百分比。

②解譯的可靠性，指解譯結果與實際的符合程度，或者說表示所完成解譯工作在數量上的準確程度。它提供關于解譯中獲得的信息與解譯目標所含相關信息“保真”程度的概念，其目標識別概率是重要的表征量。對于多種地物解譯的可靠性，常用總體精度、Kappa系數、混淆矩陣和用戶精度等表征。對于監視與偵察任務，有不同的任務性能層級，如發現、識別和確認等，其解譯的可靠性一般用確認性能準確度表示，是指正確確認數與總確認判斷數的比率。

③解譯的及時性，指規定期限內解譯任務完成情況。這也是一項重要的指標，對于某些任務，要求的解譯時間很短。任務完備度與解譯時間有關，一般不是線性的，文獻[12]給出了某些研究數據。一個實例表明：對機場的判讀完備度在25s時已達80%，50s時才達100%。

④解譯結果的明顯性，指解譯結果便于理解和應用的程度。不同任務會有不同的要求。

影響遙感數據解譯質量的因素不僅與解譯方法和解譯人員水平有關，還與遙感數據質量密切相關。

6 航天遙感面臨的主要問題[4，6，16，18-19]

航天遙感在取得顯著成就的同時，也面臨著許多問題。集中表現在：一方面大量的遙感數據仍未得到真正有效的利用，另一方面遙感應用所需求的有效信息又十分匱乏。這兩者實際上是從不同側面反映了遙感數據應用的有效性問題。舉例說明，氣象遙感中，盡管衛星云圖能夠直觀顯示各種氣團的運動趨勢，為數值天氣預報奠定基礎，但中長期天氣預報和全球大氣環流模型還需要宏觀、動態和精確的大氣下墊面參數—包括影響地氣溫度的表面溫度、反照率和影響氣流運動的地表粗糙度、植被覆蓋度及結構信息等，而目前遙感能夠提供的相關參數非常有限。又如，農業遙感中，對作物生長過程監控需要的關鍵信息有葉面積指數、葉綠素含量、植物覆蓋度、植物根系層的土壤水分、植冠水分和脅迫因子等參數，而目前遙感能夠提供的僅有植被指數、植物缺水指數等較粗糙的參數，難以滿足需求。同時，從獲取的遙感數據中定量提取遙感信息的不確定度也往往不能全面滿足遙感任務的需求。

航天遙感所面臨問題的原因主要有以下幾方面：

1）遙感數據反映的是一種綜合信息，數據和信息沒有直接對應關系。遙感數據在宏觀上是多種地理要素，如地質、地貌、水文、土壤、植被、社會生態等的綜合反映；在專題應用中也是多種相關要素的綜合，例如海面后向散射系數是海面風場、波浪、溫度和鹽分等的綜合反映。從綜合反映各種信息的遙感數據中準確提取遙感任務所需的相關信息會具有極大的挑戰性。

2）往往希望獲得的遙感信息（目標參數）并不是生成遙感數據的主導因子，或者說是非敏感因子，因此遙感數據與希望獲得的遙感信息（目標參數）可能是弱相關的。這就更增加了準確提取遙感信息的難度。

3）本文第三節以植被遙感為例介紹了正演模型和反演模型，所列的公式是理想化的。實際上，植被和地面包含的信息是非常豐富的；陽光照射在植被和地面上并與其相互作用，其過程和機理是相當復雜的，未被完全認識的；反射的陽光也許并沒有攜帶被照射植被和地面所含的全部信息；大氣在陽光照射和反射傳輸路徑中的作用是十分復雜的，人們對其認識是有限的；遙感數據獲取系統獲取遙感數據的過程顯然是降質的。因此，無論要獲得精確的正演模型還是反演模型都是相當困難的。此外，反演模型求解的必要條件是獨立觀測數據的個數需要大于所求參數的個數；否則，反演是病態的、無定解的。

4）建立定量遙感反演模型目前面臨的主要問題有：方向性問題（地物表面并非朗伯體、地物與電磁波的作用也非各向同性、反射的方向性信號中同時包含了地物的波譜特征信息和空間結構特征信息）；尺度效應與尺度轉換問題（不同遙感對象有不同的最佳觀測尺度、立足于微觀尺度上的基本物理定律用于較大遙感像元尺度時存在不適應性、真實性檢驗中的升尺度與降尺度、不同像元尺度遙感數據在應用中需要正確轉換）；地物波譜特征復雜性問題（“同物異譜”與“異物同譜”的存在、較大像元尺度混合像元的存在）；反演策略與方法問題（針對觀測數據所含信息量不足及相關性大、反演參數不敏感、不確定性大等問題，需要開展的研究）等。

5）人們對遙感的認識尚具局限性，即對遙感過程、遙感機理、遙感對象特征和遙感數據特征及其之間的聯系，還缺乏基礎性的、深入的認識。如電磁波與實體相互作用是如何攜帶實體所含信息的？攜帶的信息量與所含的信息量有什么關系？對這些最基本的問題至今并沒有滿意的答案。這是影響遙感發展的重要障礙。近年來，量子遙感概念的提出，可能為人們更深入認識遙感機理、更深刻掌握遙感的物理和化學以及信息性能等規律，從而為利用這些規律服務于遙感理論、技術和應用開辟新的途徑。

7 討論

綜上所述，可以認為：

1）航天遙感是認識客觀世界的重要手段，幾十年來在對地觀測、天文觀測和深空探測等領域得到了廣泛應用，獲得了長足發展；與此同時，航天遙感也面臨著前進中的許多問題，關鍵是進一步實用化、提高遙感數據應用的有效性。航天遙感的發展任重道遠。

2）航天遙感獲取遙感信息是為了應用。如果將后遙感任務理解為遙感信息的深加工和獲取知識作為遙感信息的應用，一般意義上定義的遙感系統的任務即是獲取遙感信息（類似于近感系統獲取的信息）。遙感系統由遙感數據獲取系統和遙感數據反演系統即遙感信息模型組成。航天遙感數據獲取系統由包含遙感器的衛星系統和對衛星遙感數據進行接收與處理的地面系統共同組成。為了遙感信息的有效應用，需要提高遙感解譯的質量，同時需要解決好遙感信息模型與遙感應用模型的連接問題。

3）遙感解譯的質量不僅與遙感解譯性能，即解譯方法和解譯人員水平有關，還與遙感數據質量有關。目前，對于遙感數據質量和遙感解譯質量都有所規定，也有一些不同的評價方法。但對于它們的定量表征仍不夠完善，如何更科學地定義和表征它們、如何更嚴格地界定它們之間的關系和評價它們，是需要進一步認真研究的課題。關于如何進一步提高遙感數據質量和遙感解譯質量是亟待解決的問題：提高遙感數據質量需要全面提高遙感數據獲取系統的性能；提高遙感解譯質量需要進一步提高遙感信息模型的性能。

4）提高遙感數據應用有效性的關鍵在于提高定量遙感的水平，要努力提高從遙感數據中提取有用信息的能力。建立定量遙感反演模型目前面臨的主要問題有：方向性問題、尺度效應與尺度轉換問題、地物波譜特征復雜性問題、反演策略與方法問題等。為解決反演模型的適定求解問題，要使遙感數據內涵更多的有效信息，減少虛假信息；需要獲取盡量多的對所需遙感信息敏感的、且自身又是非相關或弱相關的遙感數據，盡量增加數據維數（多種空間分辨率、多角度、多譜段、多譜段和高譜段分辨率、多極化、多時相等），要提高信噪比、減少混疊和其他干擾影響。這不僅需要提高現有遙感數據獲取系統的性能，包括遙感器和數據處理的性能，還需要開發新的遙感器和新的數據處理方法。

5）無論對于遙感機理、遙感前向模型、反演模型、遙感數據質量和解譯質量的深化研究，還是開發新的航天遙感系統，加強相關基礎性研究是至關重要的。

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