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遥感发展态势

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RS学渣

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发表于 2017-8-16 17:57:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

“在未来10年遥感工业强壮发展”

                           -----------美国NOAA2005-2015国际遥感研究报告

现在传感器的发展极大的带动了遥感及其应用的发展,在未来几年内遥感的形势非常看好。本专题主要从以下几个方面来探讨遥感的发展态势:

  • 争先恐后的空间发展计划

  • 多边的国际合作

  • 对地观测能力的创新

  • 影像处理技术不断创新,应用不断深入

  • 遥感应用面临的挑战

1 争先恐后的空间发展计划

以美国为首,投入也最大。如NASA2005年宣布了耗资1040亿美元空间探测计划,并在2006年发布了新的航天政策,以期保证其在21整个世纪的空间绝对优势。

从图1中可以看出,美国除了发展对地观测外,还大力发展火星探测计划。在图2中的发展蓝图中可以看出,在传感器中分为好几个级别,除了传感器外,还把信息的综合、信息的应用也纳入了其发展蓝图当中,应该说是一个很完整的蓝图。

 

【遥感专题系列】遥感发展态势
1 美国对地观测系统建设规划

 

【遥感专题系列】遥感发展态势

2 美国对地观测系统蓝图

除了美国,欧洲为提升其经济实力和维护其政治利益全力推进其独立的航天能力。启动实施了宏伟的GMES计划。2003ESA正式宣布其全球环境与安全监测(GMES)计划,并在2008年建成一个由高中低分辨率的对地观测卫星为欧盟18个国家的环境和安全进行实时服务。在高光谱和超光谱方面也取得了巨大的成果,如于2001年发射的PROBA和当今有效载荷最为丰富的综合卫星ENVISAT2012年已与地球失去联系)。

 

【遥感专题系列】遥感发展态势

3 GMES计划的组成

欧盟的成员国之间也在各自发展自己的对地观测计划,走在前列的是法国、德国和意大利。法国在商业卫星上有著名的SPOT系列卫星和最新的,意大利有雷达卫星Cosmo-Skymed,德国也有高分辨率雷达卫星TerraSAR-X

俄罗斯虽然近几年经济不景气,不过也投入大量资金发展自己的对地观测计划。俄罗斯制定实施新的航天计划,力保其在国际上的大国地位。俄罗斯政府于2005年批准了总经费为3050亿卢布的《20062015年联邦航天发展规划》。目前商业卫星有资源-DK卫星。

在亚洲,日本和印度都在极力发展自己的对地观测计划。日本拥有先进航天技术实力,并力图发展军事航天和民用航天:JAXA2005年公布了耗资570亿美元的“JAXA2025年长期规划”,目前代表卫星有日本先进陆地观测ALOS卫星(2011年已损坏)。印度加大投资力度发展航天技术,企图成为未来亚洲空间强国。2003年的投资占GDP0.094%200506年投资7.22亿美元;预计2020年印度将拥有侦察卫星、通信卫星、气象卫星等,目前印度的代表卫星为IRS-P5=CartoSat1CartoSat2 IRS-P6=ResourceSat1

亚洲的其他国家和地区都拥有了自己的对地观测卫星,如韩国的KOMPSAT-2光学卫星、台湾地区的福卫系列、泰国的THEOS

我们也非常重视对地观测计划,我国对对地观测数据,尤其高空间分辨率的数据需求巨大,仅在“十一五”期间涉及对地观测数据的18个重大工程的总投资约2000亿元。主要组成为资源卫星系列、环境减灾系列、海洋卫星系列、气象卫星系列、神州飞船等。如图4所示。

 

【遥感专题系列】遥感发展态势

4蓬勃发展的国产卫星

总的来说,目前太空中超过70多颗民用和军用卫星,民用卫星代表性的有以下组成:

  •   美国陆地LandSatIKONOS系列、快鸟卫星、Worldview系列、GeoEye系列;

  • 加拿大的RadarSAT系列卫星;

  •  法国的SPOT卫星系列、Pleiades系列;

  • 欧空局的ERSENVISAT卫星系列;

  • 德国的RapidEyeTerraSAR-X系列。

  • 意大利的COSMO-SkyMed系列

  • 以色列的EROS卫星系列;

  • 日本的ALOS系列(ALOS-2);

  • 印度P系列卫星等。

2 多边的国际合作

各个国家和地区,以及国际组织之间的合作和活动异常活跃,如国际地球观测组织(GEO)与空间部长会、国际地球观测卫星委员会(CEOS)、全球一体化地球观测战略伙伴关系(IGOS-P)、中欧合作“龙计划”(Dragon Programme)、欧盟全球环境与安全监测计划(GMES)、美国、日本等国家联手合作实施的全球降水观测(WPM)计划。

国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, 英文简称ISPRS成立于1910年,是国际一级学术组织。该组织以推动国际摄影测量、遥感与空间信息技术的发展、应用与交流合作为宗旨,成员遍及近百个国家和地区,下设8个技术委员会,具有学术活动历史悠久、组织严密、参与面宽、影响力大、知名度高等特点。其每四年举办一次国际摄影测量与遥感大会(ISPRS Congress),研讨最新前沿技术与发展方向,展示最新技术系统与成果,制订下一个四年的研究指南,选举新一届领导机构,被誉为遥感届的奥林匹克的国际摄影测量与遥感大会,21届于20087月份在北京顺利召开。

3 对地观测能力的创新

进入21世纪以来,对地观测技术有了一个非常大的跃进,主要从以下几个方面体现。

1.        高空间分辨率同时宽覆盖

卫星遥感空间分辨率已逼近亚米级,极限为厘米级,提高目标探测精度;在提高空间分辨率的同时提高覆盖宽度,提高目标探测的效率。比如利用离轴三反技术,可研制2米空间分辨率150公里宽覆盖;20米空间分辨率可达到1500公里覆盖宽度。

2.        高时间分辨率,提高快速反应能力

3.        高波谱、全波段、多角度探测及其定量化探测,提高全面探测能力

光谱分辨率已达到纳米级;微波合成孔径雷达全极化与干涉测量;Th赫兹等新谱段开发,达到全谱段探测;对地探测技术已利用多角度探测技术。

4.        小卫星与大卫星发展并举

以平台为中心向以载荷为中心转变高性能敏捷小卫星平台技术,与高分辨率成像载荷结合,实现多模式成像;综合大卫星(多载荷)对目标实施同步探测。代表性的是欧洲ENVISAT卫星,拥有10个传感器,光学与微波等各种传感器同步观测。

5.        面向最终用户提供最终空间信息产品

明确最终用户对空间信息的需求,确定最终空间信息产品的规范与标准,开发生产最终空间信息产品的工具;遥感定量化,处理分析的自动化。

从遥感影像的普及性看主要的发展分为三个方向:

  •  携带传感器的微/小卫星发射与普及

  •   地面高分辨率传感器的使用

  •    高光谱/超光谱遥感影像的解译与应用

   n  紫外,可见光,近红外,中红外,远红外

因此目前我们可以获得遥感数据总结如下:

    高空间分辨率

  0.41m 0.5m 0.61m 1m 2m……

    高时间分辨率和高重返能力

  0.5天、1天、2天、2.5天、……

    高空间分辨率与立体像对

  0.5m2.38m2.5m……

    多光谱与高空间分辨率

  8波段与2米分辨率

    高光谱/超光谱

  <10nm/20m/0.42.5μm/220波段  航天

  <10nm/4m/ 0.42.5μm/224波段 航空

    雷达/激光雷达数据

  1m3m……

    地球科学数据

  云、气溶胶、SST

4影像处理技术不断创新,应用不断深入

 目前影像处理技术朝着多元化和企业级方向发展,除了传统的桌面影像处理技术外,还有影像管理技术,面向服务的影像处理技术等。在影像信息智能化提取方面,除了有半自动化人工提取工具外,在影像自动分类方面,基于光谱的方法,除了传统的统计学方法,还包括了基于神经网络,模式识别等方法;基于专家知识的决策树分类,充分利用了多源数据的特性;基于面向对象的空间特征提取技术。

基于模式识别技术的支持向量机分类就是一种比较新的分类方法。支持向量机(SVM)算法在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面都有应用。例如,在模式识别方面,对于手写数字识别、语音识别、人脸图像识别、文章分类等问题,SVM 算法在精度上已经超过传统的学习算法或与之不相上下。在遥感分类上,SVM的主要思想是针对两类分类问题,在高维空间中寻找一个超平面作为两类的分割,以保证最小的分类错误率。对较高分辨率的RGBNir四个波段的数据效果最好。

面向对象的空间特征提取技术,集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素。充分利用高分辨率的全色和多光谱数据,利用空间,纹理,和光谱信息对图像分割和分类的特点。

有了多元化的影像处理技术和影像数据源,遥感应用领域也在不断扩展,行业应用总结如下:

  •   传统领域

    农业 

    林业

    学术研究

    工程 勘测

    水利

    交通

    海洋

    气象

    .....

  • 新兴领域

    精细农业

    军事   

    城市土地利用动态监测

    商业 (保险, 银行, …)

    医学

    电信

    电力

    ......

更多的新兴行业在进一步扩展。

5遥感应用面临的挑战

卫星影像数据质量越来越好,影像数据量也呈几何倍数增加,空间分辨率的提高给信息的提取带来更多的干扰背景,影像获取时间的减少,让数据更容易“过时”,影像的光谱信息越丰富,对分析模型要求越高;随着影像数据的丰富,尤其是免费数据源的增多,应用领域逐渐扩大,这就要求影像处理和分析的技术门槛降低。在众多因素的背景下,我们在使用影像时将会考虑以下问题:

  • 数据过时

  •   需要自动化处理

  •  数据量增加,数据的储存和管理

  • 快速处理

  •   缺少遥感专业背景知识

  •  更精确得到结果

  •  减少手动矢量化

  • 影像信息提取

  •  影像信息的定量化


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