空間對地觀測系統與應用最新發展

原民輝 劉韜（北京空間科技信息研究所）

1 總體情況

歷經近60年發展，全球空間對地觀測體系和能力日趨完備，空間對地觀測已經開始走進“精致為用”的發展新階段，顯現出兩大特點：一是系統規模和能力穩步發展，應用越來越“精致”，廣度和深度不斷延伸，服務能力和產業化水平顯著提高；二是在應用過程中衍生出的需求變化和精致化應用等新需求，已成為未來新一代空間對地觀測系統轉型發展和技術創新的主導推動力量。

全球對地觀測衛星發射和在軌情況

截至2017年12月31日，全球已成功發射7956個航天器，其中對地觀測衛星是發射數量最多的應用衛星，達2816顆，占比超過35%。2017年對地觀測衛星發射數量達到233顆，首次超過200顆，與2016年相比翻一番，遠超過其他類別衛星發射數量的總和。近4年與前4年的發射數量環比增長超過4倍，增幅超過其他類型應用衛星。數量躍升主要源于小型對地觀測星座發展成熟并大量應用，特別是質量小于100kg的微納衛星。

截至2017年12月31日，國外在軌對地觀測衛星509顆，其中美國對地觀測衛星數量最多，為334顆，約占65%，歐洲52顆、日本24顆、俄羅斯22顆、印度18顆。光學成像衛星數量最多，約占62%。在軌工作的509顆衛星中，傳統衛星（以單顆或幾顆衛星組成系統）數量245顆，新型衛星（以星座組成系統）數量已達264顆。后者增幅迅猛，數量已開始趕超傳統衛星。

新型對地觀測衛星系統在軌統計情況

空間對地觀測產業情況

（1）產業規模

依據截至2017年12月的最新統計，全球對地觀測衛星年投資額將連續2年超過200億美元，空間對地觀測產業進入成熟發展階段。

根據歐洲咨詢公司數據測算，2017年全球民用計劃政府投資仍將超過100億美元。通過對美國航天預算的分析，近幾年美國天基偵察預算始終維持在年均100億美元之上，高于國防部航天預算。根據歐洲咨詢公司等報告，全球對地觀測衛星數據收入近年來一直保持穩步增長趨勢，2017年超過20億美元。

（2）企業發展情況

2017年，國外空間對地觀測企業迎來“同類”并購熱潮，旨在整合、優化業務布局、產品布局和市場布局。

一方面，傳統公司做大做強。加拿大麥克唐納-德特威勒聯合公司（MDA）收購美國數字地球公司（DigitalGlobe），整合光學、雷達對地觀測業務，完善產品，全面爭奪北美（尤其是美國的國防領域市場）這一全球最大的對地觀測市場。

另一方面，新興公司完善新型能力。行星公司（Planet）收購同為新興企業的特拉貝拉公司[Terra Bella，原天空盒子成像公司（Skybox Imaging）]，整合高、中分辨率產品和創新型服務，全面奪占新興用戶市場。同時，新興企業持續展現新氣象和新變化。不僅創新型公司數量仍高速增加，而且業務也開始加快拓展，由成像領域拓展至環境監測領域，甚至安全監測領域。美國斯派爾公司（Spire）利用“狐猴”納衛星星座收集天氣數據，“狐猴”衛星單星質量4.6kg，可提供全球的精確溫度、壓力和濕度信息，填補美國天氣數據的空檔。新研制的狐猴-2衛星有2副可展開的太陽電池翼和體裝太陽能電池，攜帶了2個遙感儀器：無線電掩星有效載荷和“自動識別系統”（AIS）有效載荷。

新興公司業務即將全面覆蓋光學和雷達成像能力，不僅具備高、中等多種空間分辨率，還注重高時間分辨率和高光譜分辨率。其主要系統為數十乃至數百顆衛星構成的星座，具備實時監視能力。美國行星公司已發射315顆“鴿群”衛星，在軌192顆，分辨率3～5m。美國黑天全球公司（BlackSky Global）正在發展由60顆衛星組成的星座，具備10～60min重訪能力，該星座單星質量小于50kg，多光譜分辨率達1m，首顆技術驗證衛星已于2016年9月25日成功發射。

2 政策環境發展

空間對地觀測系統應用和產業化的蓬勃發展離不開政策環境的支持，美國等空間對地觀測產業領先國家均利用相關政策引導并推動應用和產業化的有序與協調發展。

美國歷經30余年探索，形成了一套完善的空間對地觀測政策體系，涵蓋法案、政策、授權許可制度等多層次文件，使空間對地觀測應用和產業擁有了良好的發展環境，也引導了其他國家對地觀測政策的發展。美國空間對地觀測政策主要經歷了探索、發展、成熟三個階段。

在探索階段，1984年7月17日，美國政府頒布了《陸地遙感商業化法案》，標志著美國遙感數據政策“探索階段”的開始。然而事實證明，該法案提出的將民用遙感系統運營完全交給私營企業的方針，不僅沒能起到促進商業遙感產業發展的效果，反而對民用遙感能力的發展造成了負面影響。

在發展階段，布什政府于1992年頒布了《陸地遙感政策法案》。該法案取代了1984年《陸地遙感商業化法案》，成為美國陸地遙感基本法。《陸地遙感政策法案》頒布后，申請私營遙感系統運營許可的私營企業如雨后春筍般大量出現，美國商業遙感產業發展呈現出一片繁榮的嶄新氣象。

在成熟階段，1996年《國家航天政策》要求美國政府“合理利用私營遙感能力、數據及信息產品”，以支持美國商業遙感能力的發展，并指定商務部通過美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)提供私營遙感系統運營許可并制定相關規章。1998年，美國政府又在《商業航天法案》中明確要求美國國家航空航天局（NASA）采購“有助于地球科學研究的商業遙感數據”。小布什政府于2003年4月25日頒布的《美國商業遙感政策》，重點解決了美國商業遙感產業發展初期暴露出的突出問題。美國國家海洋和大氣管理局于2006年4月25日頒布了《私營陸地遙感空間系統授權許可》的最終規定，與1992年《陸地遙感政策法案》和2003年《美國商業遙感政策》共同構成了完備的商業遙感政策體系。

近年，政策發展進入新階段，2015年，美國國家地理空間情報局（NGA）發布《商業地理空間情報戰略》，提到“在用戶所需的地點及時提供商業數據、信息和知識，提高戰術用戶的任務成功率”，這充分說明，對地觀測衛星應用已經從提供圖像數據向提供信息和知識轉變。未來，最新空間政策即將發布，面向精細化應用的政策即將展現。

受美國完善的政策法規帶動，德國、加拿大、歐洲航天局（ESA）、印度、日本等國和機構也相繼出臺政策，推動各自空間對地觀測產業在確保國家安全的前提下蓬勃、有序發展。

3 系統與技術發展

隨著空間對地觀測進入“精致為用”的發展新階段，應用需求的變化、更深層次的精致化應用需求已經成為指導未來空間對地觀測需求設計、推動系統技術發展、牽引發展模式轉變的核心驅動力。

緊密圍繞應用確定設計需求

軍事領域，針對新挑戰，美國緊密圍繞作戰應用需求，設計滿足未來戰場環境的軍用空間對地觀測體系、系統和技術。體系方面，軍用對地觀測體系應具有彈性，面對系統故障、環境挑戰或敵對行動時能夠繼續提供所需能力。系統方面，根據美國空軍航天司令部2015、2016兩版長期科技挑戰，美國需要有效應用紅外、紫外、可見光、微波等多種波段的先進載荷系統，并將獲取的信息進行綜合集成；發展能夠探測和描述各類關注事件的先進載荷系統，并能以自動提取的格式提供給指揮控制系統。技術方面，為全面、及時掌握敵我態勢，支持指揮官對復雜戰場態勢生成統一、準確的理解，需要發展能夠支持快速威脅研判、事件溯源、行動決策和遂行跨越多個作戰域（空、地、海、天、網）的作戰行動的相關技術。

民用領域，美國緊密圍繞地球環境監測等應用需求，設計民用空間對地觀測體系、系統和技術。體系方面，2014《NASA戰略計劃》提出，建立以地球為整體進行環境監測的空間對地觀測體系。系統與技術方面，根據2015《NASA技術路線圖》，將重點發展：①大視場、不同溫度下具有高度一致性、高光譜分辨率的先進載荷系統；②先進微波、毫米波和亞毫米波發射與接收系統；③大數據處理分析系統；④大力發展新型探測器與焦平面技術，提高靈敏度、提高溫度承受能力相關技術；⑤激光探測、太赫茲探測、量子探測等新型技術。

緊密圍繞應用推進系統與技術發展

隨著軍事目標識別和確認對空間分辨率的需求越來越高，對地觀測衛星已進入亞米級高分辨率時代。美國鎖眼-12（KH-12）光學成像偵察衛星全色分辨率達到0.1m，世界觀測-3（WorldView-3）軍商兩用衛星達到0.31m分辨率。美國“未來成像體系-雷達”（FIA-Radar）衛星分辨率優于0.3m。德國商業合成孔徑雷達衛星——“X頻段陸地雷達”（TerraSAR-X）衛星分辨率達到0.25m。同時，隨著對快速重訪能力的需求與日俱增，微小對地觀測衛星星座快速發展，美國“天空衛星”的圖像分辨率達0.9m，視頻分辨率達1.1m（30幀/秒）。截至2017年底，“天空衛星”星座已經部署13顆，可實現8h全球覆蓋更新。

除空間分辨率外，圖像定位精度也是一項重要指標。美國數字地球公司的“地球眼”（GeoEye）衛星和“世界觀測”衛星圖像定位精度已達3.5m。對地觀測衛星圖像定位精度接近航空攝影水平，助力對地觀測衛星產品無縫融入全球對地觀測體系，更加深入服務于應用。

此外，國外對地觀測衛星開始從單純追求系統參數指標轉向關注應用能力指標發展。例如，美國“地球眼”和“世界觀測”衛星在“單次過頂非連續目標成像數量”、“單次過頂區域成像面積”、“單次過頂條帶成像長度”、“單次過頂立體成像面積”等指標上，處于國際先進水平。在面向作戰應用方面，為了使前線作戰部隊方便衛星的操控，美國重視戰術衛星的操控靈活性，美國2017年8月發射鷹眼-2M（KE-2M）衛星，系統由陸軍運管，士兵可通過平板電腦終端操控衛星，可對多點目標敏捷成像。

從偵察向監視轉型的應用需求使新概念、新技術不斷涌現。在高軌高分辨率成像衛星技術方面，美國提出剛性結構、柔性結構和“無”結構高軌高分成像系統。剛性結構是指傳統的單體反射鏡成像系統；柔性結構系統包括分塊可展開反射成像系統和在軌可展開的薄膜衍射成像系統等；“無”結構的成像系統是由2顆或多顆衛星編隊，采用光學合成孔徑技術或薄膜衍射技術等。

在低軌微小高分辨率成像衛星技術方面，2017年8月，洛馬公司公布“微透鏡陣列干涉成像技術”初步研究成果，該技術能夠大幅壓縮成像系統體積和質量，并且載荷能夠靈活布局，0.5m口徑可實現0.3m分辨率。

受應用成本限制形成差異化發展模式

政府支持的傳統項目，例如美國國家偵察局的鎖眼-12成像偵察衛星、NOAA的“地球靜止軌道環境衛星”（GOES）系列靜止軌道氣象衛星和“聯合極軌衛星系統”(JPSS)極軌氣象衛星、軍商兩用的“地球眼”和“世界觀測”甚高分辨率光學成像衛星均聚焦高精尖能力和技術，單顆衛星綜合能力強大。同時，圍繞應用能力補充和構建彈性需求，政府也大量采購商用衛星和利用盟國衛星。

新興企業發展的衛星項目，直接面向大眾應用需求，采用最簡化、最快捷的發展模式。例如“天空衛星”簡化星上成像系統，通過地面處理彌補能力，其配置的望遠鏡實際只能實現1.3m分辨率，但通過地面處理，可以實現0.9m分辨率。“鴿群”衛星簡化姿控系統，依靠星座部署補充覆蓋能力。制造模式也正在探索改變，嘗試利用類似于汽車、航空行業的“生產線”制造小衛星。美國雷神公司（Raytheon）在美國亞利桑那州圖森嘗試使用機器人進行衛星組裝，以提高可靠性和效率。未來將建立包括組裝線和測試線一體的自動生產線。總體來說，新興對地觀測企業發展的衛星大量采用商業現貨，縮短研制周期，降低研制成本，發展創新型的應用和服務。

4 應用發展

空間對地觀測的應用將日益“精致”，涵蓋傳統的國防與行業應用、新型的精細化應用、多元融合的綜合應用等多種服務形式。

傳統應用

在國防應用領域，成像偵察衛星能夠發現目標、進行目標辨識和作戰行動后的打擊效果評估。在民用領域，對地觀測衛星在農業、林業、漁業、資源勘探業和城市土地利用等方面，已經發揮了重要作用。

精細化應用

在陸地、海洋和環境監測方面，對地觀測應用均向精細化應用方向發展。

陸地觀測方面，利用對地觀測衛星進行城市變化監測已經得到成熟應用，例如城市擴展、土地利用和土地覆蓋變化等。在精細農業方面，目前的多光譜衛星能夠識別植物種類，同時依據圖像面積進行估產。

海洋監視應用領域，針對非合作目標，德國“X頻段陸地合成孔徑雷達”衛星利用3m分辨率/30km×100km條帶模式，對于長度大于60m的船只的檢測率達到93%。針對合作目標，美國斯派爾公司利用“狐猴”商業氣象衛星搭載“自動識別系統”載荷進行全球船只跟蹤。

環境監測精細化應用方面，目前環境衛星數據已廣泛嵌入到成熟的地理信息產品和應用中。目前，NASA的“下午-列車”（A-train）編隊飛行星座有衛星6顆，包括“軌道碳觀測”（OCO-2）衛星，地球水環境變化監測衛星-1 [GCOM-W1，又稱“水珠”（SHIZUKU）]，“水”（Aqua）衛星，“云、氣溶膠激光雷達和紅外開拓者衛星”（CALIPSO），“云衛星”（Cloudsat），以及“氣”（Aura）衛星。“下午-列車”編隊飛行星座的可見光、紅外、多光譜和微波觀測數據可以整合入“谷歌地球”（Google earth），提供直觀的分析產品。

多元融合應用

同時，對地觀測多源數據融合綜合應用已成為重要發展趨勢。美國在已具備3D地理信息技術的基礎上，情報高級研究計劃局（IARPA）于2016年開展“作戰真實3D環境創建”（CORD3D）項目，基于衛星光學、雷達數據，利用光譜、紋理和尺寸信息以自動方式快速構建3D模型，支持自動目標識別、標注和信息更新（含軍事目標和民用設施）。例如該項目研究成果可以自動識別機場、醫院、學校，在指揮決策、軍事人員熟悉作戰環境、避免戰爭誤傷平民等方面有重要作用。

對地觀測多源數據和人工智能的融合應用正在推動產業從提供對地觀測圖像數據向提供信息產品轉變，未來，部分終端用戶不再需要自己處理和分析圖像。

目前，數字地球公司開發了“大眾排序”（CrowdRank）算法，該算法基于圖像分析師對目標特征分析的過程進行機器學習，建立先驗知識，從而自動化識別圖像中的目標特征，實現自動統計分析。該人工智能算法已經實現了災害過后建筑物損壞情況自動評估能力。

美國笛卡爾實驗室設計了名為“地理可視化檢索”的搜索引擎，能夠處理衛星圖像和航空圖像，幫助用戶識別全球范圍內相似的圖像。例如，點擊樣例圖像中的某個部分，例如沙灘，全球沙灘即可展現出來，可統計數量、位置等信息，還可以搜索油庫、機場等，在軍民領域應用前景不可估量。

隨著軍用和軍商兩用成像偵察衛星的快速發展，以及衛星拍攝效率的大幅度提高，偵察衛星圖像人工判讀的方式已經逐步顯露出效率較低的問題。美國五角大樓已把機器學習與人工智能確定為武器與信息系統軍事現代化戰略的核心要素。在偵察衛星領域，美軍重視利用人工智能技術促進偵察衛星圖像判讀，提升發現目標的效率。美國國家地理空間情報局官員呼吁商業公司和學術界研制機器學習工具來進行自動重復耗時的圖像分析任務，這樣就可以解放技術嫻熟的分析專家，把更多的時間花在計算機無法解決的難題上。美國國家地理空間情報局局長羅伯特·卡迪略最近表示，他希望75%的重復任務分析可以自動完成，25%的其他任務需要專業人員重點關注，深度學習可以幫助實現。

目前，人工智能在成像偵察衛星圖像自動判讀方面已經取得一定進展。密蘇里大學地理空間情報研究中心利用深度學習神經網絡幫助研究分析人員在中國東南部地區大范圍搜索地對空導彈發射場。結果顯示，電腦平均在42min完成約90000km2區域的搜索，這是傳統的人類視覺搜索效率的80多倍。對于定位導彈發射場的準確性而言，電腦可達到與人工視覺搜索相同的整體統計準確度，即90%。從歷史發展來看，應用于大型衛星數據集的機器學習算法曾表現不佳，但最近幾年實現了技術突破。研究人員將訓練數據集應用于搜索軍事目標，通常包括雷達站點、天線、衛星天線、發射臺、坦克編隊等，該研究的最終目標是快速識別近百個不同類型的目標。

5 結束語

空間對地觀測系統與應用的發展正處在人類社會從信息時代到智能時代轉變的歷史大潮中。系統層面，傳統過頂偵察系統正在向區域持續偵察監視系統轉變；對地觀測應用方面，正在從傳統應用向精細化應用和多源數據融合應用轉變；應用技術方面，正在經歷從信息技術到數據技術的轉變，提供的服務從圖像數據到產品過渡。空間大數據和人工智能正在深刻改變著空間對地觀測應用。