迎接新时代挑战的环境遥感技术

该文发表于《科技导报》2013年第26期 （文章下载链接）

1  传统环境遥感技术的发展

环境遥感这个术语1962年才开始出现在国际科技文献中，但其历史却可以追溯至两次世界大战时期，当时利用机载遥感进行大地测量、勘测、制图和军事侦察，称为机载遥感时代；20世纪50年代，以俄罗斯的Sputnik-1和美国的Explorer-1为代表，进入了初级星载遥感时代，并同时成就了全球第一颗气象卫星TIROS-1；在冷战高峰期，间谍卫星Corona被广泛应用，促成间谍卫星遥感时代。虽然这3个时代卫星的发展本质上是用于军事目的，然而也就是因为该时期的军事竞赛，卫星技术得到蓬勃发展，冷战后这些技术大多转为商用，以遥感影像为主的应用慢慢进入环境和自然资源领域。气象卫星遥感时代是真正的数字记录时代，并拥有了可独立运算的计算机硬件和软件，将全球监测变为现实。早期的气象卫星传感器由对地静止卫星GOES和极地轨道卫星NOAA上的AVHRR组成。以美国LANDSAT、法国SPOT等系列卫星为代表，卫星拥有了更高分辨率，完全具备了全球覆盖能力，这是最重要的陆地卫星时代，开始真正在局域、区域和全球尺度广泛开展环境遥感的新纪元。在陆地卫星发展得如火如荼之时，随着20世纪末“图谱合一”的光学遥感器MODIS的发射，环境遥感技术进入了对地观测系统（EOS）时代，带来了覆盖全球、重复性高、产品多样，易于获取和免费访问等全新监测体系。当然，随着时光进入新世纪，也迎来了环境遥感技术上的新千年时代，各种新型遥感器层出不穷，例如使用雷达技术的主动星载遥感器ERS，对地球数字高程进行测量的SRTM，携带星载高光谱遥感器的Observing-1，取代LANSAT卫星的升级版高级陆地成像仪ALI，亚米级的高分卫星IKONOS和QuickBird，以及观测地球重力场变化的GRACE。谷歌公司为增强其谷歌地球产品的性能，也开发了分辨率高达0.5米的WorldView系列卫星，加入环境遥感大家庭。

2  未来环境遥感面临的新挑战

目前的信息社会已经进入到一个新的发展阶段，其主要技术特征可用三个词来描述：物联网、大数据和云计算。与信息技术有着千丝万缕联系的环境遥感，在这个新的时代，必然要赶上了新的机遇，当然也面临着许多新的挑战。

传统的环境遥感可以宏观监测空气、土壤、植被和水质状况等信息，但由于缺乏地面连续与翔实的信息进行验证，致使遥感识别的精度较低，即“遥”而不“感”，或者说，虽然站得高看得远，但看不清看不准，许多不确定因素仍未真正解决。可喜的是，随着物联网技术的发展，为实现高精度定量环境遥感提供了契机。我们与物理世界打交道，越来越依赖于无处不在的移动设备，它们可以通过传感器连接起来。越来越明确，从航空航天器所获得的遥感数据并非未来环境遥感的唯一来源，那些低成本、可联网的移动传感器正日益增长。物联网的关键技术就是无线传感器网络(WSN)，可将传感器、自动控制、数据网络传输、储存、处理与分析技术进行集成。通过地面局部区域布设的高密度环境传感器，获得翔实的地面环境信息，使得遥感信息解译更加精确与全面。WSN技术目前尚处于技术研发阶段，还局限在相对较小的空间范围。专业的传感器网络建设可能还需要更多的时日，而智能手机的广泛使用，正在弥补专业智能网络建成之前的空白。一些新型智能手机，正在整合越来越多的传感器，比如附带测定温度、大气压和光线的手机正变得越来越普遍。整合GPS定位数据的照片，也成为近地面遥感的重要元素。总之，采用联网的智能设备，结合先进的分析技术和实时数据处理，正将环境遥感变成智能监测。

随着环境遥感收集的数据量呈指数增长，处理、储存和管理这些数据本身也越来越成为一个巨大的挑战，同时亟需在数据检索、过滤、集成和共享方面得到改进。在面对这些大数据时，传统数据管理系统和分析工具是无能为力的。大数据经常被描述为4个V：数据体量（Volume）大、数据类型（Variety）多、价值密度（Value）低、处理速度（Velocity）快。大数据的体量不仅因为它涉及到海量的数据，还因为所涉及的数据集的高维性和数据集间的链接性。不同来源的异构数据，其类型也越来越多，这些数据的动态集成也是数字地球研究的前沿问题。当然，随着数据量和数据类型的增加，数据冗余的问题也日渐突出，如何迅速找到目标数据，是大数据最终要解决的关键问题。环境遥感大数据研究的意愿是希望让数据更容易获取，拥有更高的时间、空间和专题分辨率，使我们能更好地解决复杂的科学和社会问题。为了迎接这个挑战，需要改进算法、基础设施和框架，这又需要具有强大计算能力的大数据（云计算）来帮忙，目前仅仅是一个开端，但基于信息时代构架的发展现实又让我们看到了不少希望，我们有能力去迅速而全面地驾驭大数据世界。其实，数据量的增加并非我们面临的唯一挑战。随着数据的增加，数据索引、搜索、传输等挑战也是与日俱增。此外，仪器和算法越来越复杂，技术更新速度越来越快，数据采集成本越来越便宜，这是我们的优势。美国联邦政府也把他们的注意力转向了这个日益增长的挑战，要通过转变政府的能力促使在科学发现、环境和生物医学研究、教育和国家安全等方面使用大数据。超光谱遥感技术是一种新兴的技术，可用于探测和识别矿物、陆地植被、惰性气体和人工材料，甚至检测化学成分和物理性质，例如温度和速度。理论上，超光谱遥感系统还可以用于医疗保健、食品监测、机场安检等领域，这都是优越于传统遥感器的地方。超光谱图像通常是以数据立方体为单位保存的空间信息，数据量异常庞大的，也需要大数据分析。

另外，伴随成像介质的革命，环境遥感数据采集工艺的发展速度要高于和天地之间的传输速度。目前从地球轨道传回的数据，主要还是采用射频工艺，虽然其速度可达GB/s级别，但这对于未来的传输任务来说仍显不足。近年来，无线激光通信技术开始突破，可望将通讯速度提高千倍。这显然是我们当今很难把握的数据量，但我们必须从现在开始就做好准备。