高分多模衛星星地一體化專項工程研究與應用

郭丁 孟令杰 于龍江 時魏旭 李姍姍 范立佳 余婧 姜洋

(1 中國空間技術研究院，北京 100094)(2 國家國防科技工業局重大專項工程中心，北京 100101)(3 中國空間技術研究院遙感衛星總體部，北京 100094)(4 太原衛星發射中心，太原 036301)

2020年7月3日，高分辨率多模綜合成像衛星(以下簡稱“高分多模衛星”)在太原衛星發射中心發射入軌。高分多模衛星作為《國家民用空間基礎設施中長期發展規劃(2015—2025年)》中分辨率最高的光學遙感衛星、首顆入軌的科研衛星，其成功發射和在軌應用，標志著我國光學遙感衛星的設計、研制與應用水平已進入國際先進行列。

高分多模衛星配置了高分辨率光學相機、大氣同步校正儀、數據傳輸系統(含在軌圖像處理、區域提取功能)、星間激光通信系統等有效載荷，并采用全新一代中型敏捷遙感衛星公用平臺，實現靈活豐富的敏捷成像模式、高效智能的任務管理能力，滿足用戶對高分辨率、高精度光學圖像的迫切需求[1]。

從國外高分辨率遙感衛星發展情況來看，在衛星入軌前均進行了長期、扎實的星地一體化技術攻關與配套產品開發工作。美國“世界觀測”(WorldView)系列衛星在發射前對有效載荷光譜響應標定方法、8譜段多光譜數據處理與應用方法、衛星任務定制及任務規劃方法等進行了深入研究[2-3]，確保了衛星入軌后圖像數據在植被分類、水深分析、巖性分析、三維重構等方面發揮良好作用。法國昴宿星(Pleiades)系列衛星在發射前對星地任務體系架構及工作流程進行了詳細設計，對面向復雜應用場景的任務規劃算法、大氣路徑影響校正算法、立體影像處理方法等進行了技術攻關和產品開發，基于GeoStore網站的數據訂購系統向全球用戶提供了便捷的服務[4]。

在高分多模衛星的立項與整個研制過程中，國防科工局重大專項工程中心作為工程主管部門，充分重視衛星的研制與應用能夠緊密結合、有機銜接，組織星、地參研單位論證并實施了“星地一體化專項”工作，圍繞衛星像質保證、任務定制、數據處理、在軌綜合效能評估等任務部署了研究課題，解決長期以來存在的遙感衛星入軌后載荷定標周期長、圖像質量存在認知短板、任務定制靈活性差、數據信息挖掘不充分、衛星效能評估定量化程度不足等問題。衛星入軌后，作為研究成果的算法、軟件等迅速得到了工程應用，為衛星應用效能的充分發揮提供了重要保障。

1 星地一體化專項方案設計

高分多模衛星主要服務于自然資源、應急管理、農業農村、生態環境、住建、林業和草原等行業，并支持其他行業與區域的應用。按照我國民用空間基礎設施規劃的指導思想，要求高分多模衛星能夠切實服務用戶業務需求、保障在軌應用效能、促進遙感產業發展。綜合考慮高分多模衛星分辨率高、數據量大、敏捷能力強、成像模式多、在軌數據處理、智能任務管理等特點[5]，按照綜合統籌規劃的原則開展了天地一體圖像質量提升、圖像壓縮質量評價、基于深度學習的圖像檢索、面向移動終端的任務管理、應用效益綜合保障和工程綜合效能評估等研究項目。

1)天地一體圖像質量提升

以全鏈路保障與提升衛星圖像質量為目標，開展針對性的研究工作。在圖像幾何質量方面，結合衛星的敏捷機動成像能力與特點，研究天地一體定標模式設計、無場或稀少控制點定標、地面定標數據處理分析等技術，解決星體姿態高頻變化(相比姿態測量系統測姿頻率)、相機-星敏夾角周期性變化、主動推掃復雜變形[6]等問題，形成系統的圖像幾何質量提升方法。在圖像輻射質量方面，研究高分辨率成像條件下自動化輻射定標技術及處理算法，制定衛星在軌常態化的輻射定標方案，實現無場、快速的相對輻射定標和絕對輻射定標。天地一體的圖像質量提升構架見圖1所示。

圖1 天地一體圖像質量提升技術架構

2)圖像壓縮質量評價

高分多模衛星分辨率高、數據量大，必須采用星上數據壓縮技術才能緩解衛星數據下傳的壓力。在此背景下，圖像壓縮造成的像質損失是無可避免的，但其損失程度如何、影響效應如何，各方存在不一致的理解和認知。因此開展更為有效的星上數據壓縮方法研究和評價，以實現在軌數據的減少、同時保障地面重構遙感圖像的質量[7]。主要開展面向典型場景、典型任務的圖像壓縮質量評價研究，通過分析星上壓縮算法壓縮前后圖像的二維失真度、光譜失真度、空間失真度等客觀指標，以及圖像在地物分類、目標檢測、特征提取與匹配等典型應用中的效果差異，完成對圖像壓縮方法的性能評價。

3)基于深度學習的圖像檢索

高分多模衛星在軌工作時間長、空間分辨率高，獲取圖像中包含海量信息。如何對感興趣的特定地物、已知特征目標或近似特征目標等進行高效檢索、自動識別、快速提取與分類統計等，是應用中亟待解決的問題。傳統的遙感圖像檢索和識別算法一般都需要人工手段提取樣本特征，然后選擇適當的分類器進行訓練，不僅提取過程繁瑣，無法適應圖像獲取環境條件的變化或目標的變化，而且檢測和識別結果具有很大的不確定性。深度學習方法，可以自主學習數據的表示方式和特征，大幅提高圖像檢索和識別精度[8]。項目設計輕量級特征區網絡，利用基于深度哈希學習的衛星圖像數據高效索引技術，實現在大量遙感圖像數據庫中的快速高效檢索，采用圖神經網絡對檢索的衛星圖像進行重排序，大幅提升檢索結果與用戶需求的相關度，并實現對檢索結果智能統計分析。

4)面向移動終端的任務管理

隨著高速移動網絡的普及、移動終端處理能力的不斷提升，用戶對于高分辨率、敏捷成像衛星數據的使用習慣必然向移動端轉變，這一發展趨勢與需求對高分多模衛星的業務運行管理模式提出了新的挑戰。為提升用戶定制任務、管理訂單、追蹤流程的便利性，研究并開發適用于移動終端的任務管理軟件，在技術層面綜合采用B/S軟件系統架構、基于地理信息系統(GIS)的場景顯示、目標區域自動分割、一鍵式任務規劃、元任務自主生成等技術，實現集用戶需求采集、需求統籌、任務規劃、訂單追蹤于一體的地面管控軟件系統，建立終端用戶和衛星系統間的任務流程通路，更好地服務用戶，牽引并推動高分辨率、敏捷機動衛星的商業化與產業化應用發展。

5)應用效益綜合保障

為充分挖掘和發揮中型敏捷平臺和高分多模衛星的公益價值和商業價值，更好的滿足相關行業的應用需求、產生更好的社會效益，緊密聯系自然資源、應急管理、農業農村、生態環境、住建、林業和草原等行業的業務應用需求，結合高分多模衛星圖像數據的特點和優勢，以應用示范的形式開展應用效益綜合保障研究工作。具體內容包括對衛星圖像數據的產品體系進行梳理分析、對各行業相關應用產品進行詳細定義、對多種敏捷成像模式的應用流程和效果進行在軌測試、對行業主體業務進行實際應用測試等，以提升高分多模衛星圖像數據在行業的應用技術水平、發揮衛星的應用潛力。

6)工程綜合效能評估

高分多模衛星作為業務化運行的應用類衛星，是國家民用空間基礎設施的重要組成部分、按照國務院相關要求開展的政府和社會資本合作(PPP)示范項目，需要開展第三方的衛星工程綜合效能評估。研究借鑒國內外遙感衛星應用效能評價指標體系，結合高分多模衛星特點，建立評價模型，對高分多模衛星的系統效能、技術能力、自主可控能力及國際競爭力等進行全面評價，完成衛星工程效能的綜合客觀評估。通過該項工作，實現民用航天衛星工程管理的有益探索，促進民用空間基礎設施建設成果落地、遙感衛星系統星地協同發展、全壽命周期應用潛力開發和能力提升，同時促進平臺和技術成果的應用推廣，提升工程項目的經濟效益和商業價值。

2 星地一體化專項成果及應用

1)天地一體圖像質量提升

開展了系統的研究工作，包括：提出了不依賴定標場的幾何輻射定標方法，實現了基于星上冗余觀測信息的高頻姿態反演、基于異源控制點的圖像處理精度提升等技術，構建了交會角自適應平差模型。完成了天地一體圖像質量提升與穩定性保障軟件研制開發，處理精度達到國內行業領先指標水平，與國際同類衛星WorldView系列等相當。

針對高分多模衛星影像分辨率高、難以獲取定標基準、利用傳統定標方法無法實現快速常態化高精度在軌定標的問題，研究設計了不依賴定標場的定標方法，保障高分多模衛星的定標效率和精度。綜合利用上述技術，高分多模衛星在發射入軌后2個月內基本完成載荷在軌定標工作，實現內定標精度優于0.3像素，定標后圖像定位精度得到明顯提升；實現相對輻射定標精度優于3%、絕對輻射定標精度優于7%。

針對衛星敏捷成像(尤其是主動推掃成像)過程中姿態變化快、星上姿態測量系統測姿頻率受限(星敏感器測量數據8 Hz)、無法反演高頻姿態變化過程的問題，研究星上冗余觀測信息反演星上姿態算法，形成動中成像中的復雜變形的校正處理方案。

采用基于圖像特征的光學和SAR影像匹配技術，提出了異源影像的同名點獲取、精確配準方案和算法，經測試驗證，異源圖像匹配精度可以達到1.5個像素以內，見圖2所示。采用此方法，利用高分三號衛星等SAR圖像提取廣域控制點，基于偏移矩陣方法消除高分多模衛星光學影像中的系統誤差，能夠將高分多模衛星圖像無控定位精度提升到5 m(1σ)以內。

圖2 光學(左)、SAR(右)影像控制點匹配結果

針對敏捷成像獲取的多角度影像，利用區域內多視角多重覆蓋影像的幾何連接條件構成區域網，同時針對區域網內存在的各種交會角條件建立自適應平差解算方法，在區域網內僅布設少量控制點的情況下，利用求解影像定向參數和加密點物方坐標的整體平差方法，同樣可以提升圖像平面和立體精度。

2)圖像壓縮質量評價

針對高分多模衛星分辨率高、多行業應用等特點，面向多用戶不同業務應用場景，選取了水面、海岸、農田、城市、森林、草原、山地、海洋、沙漠等14類影像樣本，對星上壓縮算法及壓縮比完成了主觀和客觀壓縮評測，為在軌壓縮比的選擇應用提供了有力支撐。

研究確定了圖像二維失真度、光譜失真度、空間失真度三個方面的9個客觀指標，用于評價圖像壓縮重建后圖像的質量，真實反映壓縮算法對圖像質量的影響，并開發了圖像壓縮失真客觀評價軟件系統。對1萬余幅全色及多光譜影像的壓縮前后質量進行對比，得到采取不同壓縮比對不同地物圖像數據進行壓縮后，峰值信噪比的變化，見圖3所示。結果表明無損壓縮沒有質量損失，2∶1壓縮幾乎無指標性差異，4∶1壓縮后圖像質量不影響觀測，專業人員幾乎無法察覺其差異。

圖3 不同壓縮比影響分析結果

為進一步分析圖像壓縮對用戶定量化應用的影響，對目標分類、目標識別、特征提取、特征匹配等典型應用的效果進行量化對比。結果顯示2∶1壓縮后圖像不影響目標識別、目標分類、特征提取等任務執行效果，4∶1壓縮后圖像對小目標(小于15像素×15像素)的檢測效果略有影響，對農業、林業、水利等大型目標的檢測與識別等任務影響較小，可以滿足行業用戶應用需求，如圖4所示。

圖4 不同壓縮比下目標檢測結果

通過上述工作，定量化驗證了在軌圖像壓縮對圖像質量的影響，為衛星任務規劃、圖像應用提供了參考。

3)基于深度學習的圖像檢索

針對高分多模衛星圖像數據特點，收集并建立典型觀測目標的遙感樣本庫，并通過數據增廣、遷移學習等技術解決樣本數據不足的問題。研究基于深度學習的目標檢測與識別算法、基于哈希編碼的大規模衛星圖像數據索引算法、基于圖學習的衛星圖像檢索結果重排序算法，實現了對遙感圖像中特定目標的高效檢索以及對檢索結果的重排序技術。完成基于深度學習的衛星圖像檢索軟件開發，軟件系統框架包括數據輸入模塊、哈希碼生成模塊、檢索模塊、特征提取模塊、顯著性區域檢測模塊、重排序模塊、交互模塊及顯示模塊等。能夠對高分多模衛星一景圖像(15 km×15 km)特定目標進行高速索引；針對檢索返回的圖像數據，能夠基于內容關聯性進行重新排序，獲得更好的排序結果；對于已經返回的檢索數據，支持人工進行數據相關性標記，并通過進行檢索結果的更新，從而優化檢索結果。

以用戶關注的別墅區檢索為例，基于國內典型別墅區遙感圖像構造了數據集，并進行模型訓練。經測試，使用一塊GeForce GTX 1080 Ti GPU，在14 904像素×7 840像素大小、分辨率0.6 m的高分多模衛星圖像數據中，特定目標區域索引時間小于1 s；對共計440張別墅數據進行相關檢測，特定目標區域召回率平均查全率為90.5%。圖5給出了別墅檢索結果示例。

圖5 基于深度學習的別墅檢索結果

4)面向移動終端的任務管理

開發了一套能夠在移動終端(例如手機、PAD、筆記本電腦等)進行任務定制的APP軟件系統。對于業務用戶而言，具有圖像數據查詢、觀測目標設定、觀測需求設定、需求訂單提交、規劃及執行狀態查詢、圖像數據接收等功能；在規劃服務器端，規劃軟件具有場景管理、任務規劃、元任務編排及規劃結果統計分析等功能。整個軟件系統能夠輔助用戶完成任務定制、任務規劃結果查詢，輔助衛星操作人員更便捷的使用高分多模衛星，提高衛星任務執行效率、更好的發揮衛星的應用效益。

軟件系統的移動端APP使用IONIC4開發框架，綁定Web應用開發框架AngularJS，形成移動端設計方案。APP開發使用模型-視圖-控制器(MVC)設計模式，將應用程序分解成若干獨立的邏輯模塊，實現整個系統的靈活性和重用性。搭建基于開源軟件GeoServer的GIS服務器，通過GIS服務器在系統模塊之間迅速共享空間地理信息。采用CesiumJS作為地理信息和衛星動態飛行過程的顯示工具，由其對地理數據、地貌數據、建筑物數據、衛星模型、姿軌數據和其他數據進行處理，典型工作場景(拼幅成像)的工作過程演示，如圖6所示。

圖6 任務規劃系統場景顯示界面

服務器端任務規劃軟件接收移動端APP的任務定制數據，實現從任務圈次分配到規劃結果輸出的全流程規劃過程，并完成與移動端之間的信息交互。本系統的開發，對移動端用戶直接使用和調度衛星的可行性進行了探索，拓展了衛星應用模式。

5)應用效益綜合保障

針對高分多模衛星圖像數據特點及應用需求，對各領域內數據產品類型進行了定義，明確了各類型數據產品的應用范圍、應用方向。完成高分多模衛星在軌測試與評價，開展了面向各個行業領域具體業務的應用示范研究，驗證高分多模衛星數據應用能力。提出后續衛星發展的建議。

以城市園林綠地分類和綠化覆蓋率產品為例，利用高分多模衛星圖像數據的光譜、紋理和幾何等特征信息，構建植被指數、建立解譯標志庫，采用監督分類與人工目視解譯相結合的方法，識別城市綠地信息。按照城市綠地分類相關要求，將城市綠地分為公園綠地、防護綠地、附屬綠地等類型。依據提取結果和實際數據，得出總體識別精度為89%(見圖7所示)，能夠準確評估區域園林綠化覆蓋情況，滿足城市園林綠化遙感監測的應用需求。

圖7 城市園林綠地分類結果

經在軌測試與應用示范研究，高分多模衛星數據能滿足大比例尺國土調查、自然資源遙感監測、災害應急觀測、農業資源調查、生態保護遙感監測、城市遙感監管、林草生態質量監測等幾十項業務應用需求。

6)工程綜合效能評估

根據衛星工程總體要求、結合主用戶和PPP投資方主要需求，從衛星平臺性能、衛星載荷性能、天地一體化服務能力、自主可控能力和國內外對比評價等5個方面開展衛星系統工程效能評估，并對比國際同類衛星，客觀評價衛星國際競爭力。

依托第三方獨立開展衛星工程效能評估，評估工作分為地面測試評估和在軌測試評估兩個階段完成。經評估認為，高分多模衛星在成像模式、平臺設計、載荷性能等方面，都有很大的技術進步和創新性，為我國遙感衛星開啟更高分辨率、更大寬幅、更精準定位、更好觀測能力提供了很好的技術與工程經驗。衛星在滿足國內主用戶任務需求的同時，也可以大力支持開發“一帶一路”沿線國家和地區的商業市場需求。同時，通過獨立開展高分多模衛星工程效能評估工作，對加強民用航天衛星工程管理、促進民用空間基礎設施建設、推動航天強國發展具有重要意義。

3 結束語

空間基礎設施科研衛星的星地一體化專項工作，是衛星工程大總體負責組織實施的一項重要任務。針對科研衛星工程星地一體化指標的實現，從工程總體、衛星平臺、有效載荷、地面接收、地面處理、應用系統等方面進行系統梳理，聚焦星、地、用一體化指標體系中的薄弱和關鍵環節，針對性地安排研究項目，與衛星工程研制和在軌測試同步開展，打通從衛星研制到用戶應用的技術鏈路，聯合各方開展共性技術、關鍵技術攻關，最終通過集成、驗證以確保成果支持工程實際應用。

通過高分多模衛星工程星地一體化工作的實施，統籌促進了大系統工作的協調有序開展，為高分多模衛星應用效能的充分發揮提供了重要技術保障。通過實施過程的經驗和體會，對后續遙感衛星星地一體化工作的實施提出以下建議。

(1)星地一體化工作啟動時間。在工程大總體工作層面，在以衛星工程研制為主線的基礎上，應充分參考用戶對于載荷數據特性研究、關鍵技術問題識別的進展，選擇更合適的時間點介入并啟動星地一體化相關工作，既要避免啟動過早導致研究發散、成本損耗，又要避免與工程研制周期、進度的沖突等問題。

(2)多星應用效益保障統籌建設。按照當前的相關管理辦法，星地一體化工作均是按照單星或一組同類衛星等單一任務進行論證和實施，在面向實際業務的應用場景、應用模式等方面均與行業用戶的實際需要具有一定的差距。未來應考慮針對行業用戶多源數據的需求，統籌進行統一的保障建設，能夠更好地促進星地一體化工作效能提升，更好地服務于國家重大戰略的推進。