卫星遥感的局限性与能力边界？

发布时间：2023-09-13 10:58:20 所属栏目：动态来源：

导读：从1960年成功试射首枚天气试验卫星 Tiros - 1 到 1972 年成功推送首个用于民间土地监测的陆地观测卫星 Landsat - 1 ，已经过去了超过60年，卫星遥感已被证明是最有效的观测/测量地球表面的技术手段之一。全球的民商业

从1960年成功试射首枚天气试验卫星 Tiros - 1 到 1972 年成功推送首个用于民间土地监测的陆地观测卫星 Landsat - 1 ，已经过去了超过60年，卫星遥感已被证明是最有效的观测/测量地球表面的技术手段之一。全球的民商业遥感卫星欣欣向荣，卫星遥感是国家战略性新兴产业，2023年国内上半年就发射了超过100颗遥感卫星，很多人欢喜商业遥感进入了繁荣期，有人则表示了担忧，说现在是“大放遥感卫星”。商业遥感卫星多吗？看从什么角度看问题，从盈利角度看似乎担忧是合理的，市场空间还未打开但竞争激烈；从用户使用角度看，远远不够，用户的需求并没有得到有效满足；或者我们换个角度看，新上去的卫星是否扩展了现有遥感卫星的能力边界，补强原有卫星的数据采集能力，提供新的有效解决问题的方案、技术和产品，或者是降低了使用成本？

卫星遥感广泛应用于“农林水土城环灾、科教通测、卫星公安”各个领域，而且不断向新领域开拓。但是我想大家都碰到过，有时候卫星遥感被有意无意地过分吹嘘到让一些人感觉它是灵丹妙药的地步，这是不对的。卫星遥感可以解决涉及地表监测的任何问题吗？答案显然是否定的。卫星遥感有其高大上的光环，也有实实在在的优势，但是如同所有技术和产品一样，它也有弱点和能力边界。在卫星遥感开疆拓土的初期，适当吹嘘和展望它的能力是可以理解的，现在卫星遥感在各行各业已进入或即将进入业务化应用的阶段(或成熟期)，清楚和明晰它的能力边界很有必要。

卫星遥感有它的局限性，卫星遥感的能力边界在哪？这个问题比较难完美地回答，但是这个问题值得思考，能力边界也需要尽可能明晰和量化，不能界定边界的能力，称不上真正的能力。清楚能力边界才能游刃有余，清楚现有的能力边界才能找到问题所在，提供解决问题和创新的方向，去扩展边界和突破边界。

第一、卫星遥感的局限性

卫星遥感有其明显的优势，但如同一个硬币的正反两面，它也是有局限的。严格说来，对不同的卫星传感器和针对不同的应用问题，局限是不一样的。卫星遥感的局限主要有4方面，当然现在考虑或列入的局限随着技术的发展也许会被突破。

局限1：数据采集局限(或遥感数据特性局限)，卫星平台和传感器的物理特性，使成像遥感数据存在空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率、辐射分辨率和天气因素等限制；数据采集的局限会影响到后续遥感信息提取和应用。

（1）夜间或恶劣的天气，光学传感器可能无法获取有效数据或较大程度降低获取数据的质量(见图1)，进而影响后续的信息获取和应用。

（2）遥感数据的分辨率(空间、光谱、时间和辐射)限制导致无法获取小尺度或细微的特征及变化。例如由于卫星的轨道、传感器的限制等因素，当前商业遥感卫星空间分辨率还未突破15cm，遥感卫星可以连续对地表进行重复观测，但是“连续”一般是以天计，大多数遥感卫星在近地轨道，快速飞行中对地观测成像是一瞬间(小于1秒)，不是像地面摄像头这样可以盯着一个目标连续不断的拍摄(地球同步轨道卫星可以对一个目标区域凝视成像，但离地球太远，空间分辨率较低，对于很多需求来说卫星遥感的拍摄还是稀疏的，时间分辨率远远不够。

（3）遥感数据的4个分辨率指标无法兼得，存在折衷取舍的限制。同一个卫星传感器要在空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和辐射分辨率等等进行取舍，分辨率往往无法同时“双”高或“多”高。我们经常看到民商光学卫星有一个高空间分辨率的全色相机(低光谱分辨率)和一个高光谱分辨率的多光谱相机(低空间分辨率)，而不是只带一个既高空间分辨率又高光谱分辨率的相机(做不到双高)，虽然通过后期的地面全色和多光谱数据的融合处理得到既高空间分辨率又高光谱分辨率的数据，但是这样的融合数据还是会给遥感定量反演和分析带来限制。同样高空间分辨率和高时间分辨率也无法兼得，现在普遍采用多颗卫星组成星座的方式来提高时间分辨率。

（4）遥感数据一般获取的是一瞬间浅层的地球表面信息，较难深入地表或获取表面之下的体信息。由于卫星遥感采取的电磁波探测手段，电磁波难以穿透地表，虽然较长的雷达波可以在一定程度上获取地表之下的信息，干涉雷达可以感知地表之下的形变，但是较为有限；光学传感器对水体的探测也类似，蓝光波段对水体有一定的穿透能力，但是难以较为全面有效地获取水体表面之下的信息，例如想要通过卫星遥感直接获取水面以下的温度就不可行。

（5）遥感卫星数量“看起来多，用起来少”，不同运营商的民商卫星难以统筹协调、协同观测，面对具体的应用需求在空间观测覆盖和时频上达不到要求。

局限2：数据处理的局限，相当多的遥感卫星运营商并不提供分析就绪数据，用户自己处理数据引入不同程度的几何和辐射误差；多源数据难以在数据层进行融合形成产品。
（1）标准化的、经过高精度几何和辐射处理的数据产品是信息提取所需要的，当前只有为数不多的遥感卫星运营商提供分析就绪数据，用户自行处理需要复杂的算法和技术，会引入一定的数据处理误差，影响后续的信息提取和增加成本，而且也不利于大数据分析和时序数据分析。

（2）光学、雷达、红外、夜光等多源数据在数据层面融合还存在困难，无法融合成一套统一的数据使用。

局限3：信息提取的局限(或遥感数据解译/反演的局限)，遥感卫星数据的应用依赖于对遥感数据的“解读”，特别是把其转变为计算机能读懂的信息。

（1）从遥感数据自动化和智能化提取的遥感信息，理论和工程实现有相当的信息目前还达不到业务应用需要的精度，不是足够可靠。把遥感数据自动化转化为信息依赖于建模，不管是基于机理的物理建模、统计建模(机器学习)还是混合模型，对于应用需要的信息，建模提取还有局限，很多信息还未达到业务应用需要的精度，还需要人工校对和修正。此外，不是所有信息都可以从遥感数据中获取，有些信息根本无法通过卫星遥感获取或者仅作为辅助手段获取。图6显示的是遥感图像的目标检测，当前AI+遥感自动提取人工目标的速度快、检测精度高、稳健性好。

（2）受限于数据获取和陆地表面的空间异质性，遥感信息的时空精度很多时候难以保持一致性(会有较大差异)。为了保证空间覆盖的完整性和一定的时间频率，信息提取所用到的数据源往往是不统一的，很多时候需要用到多源的传感器，即使是同一个传感器，受天气等因素影响，采集的图像质量参差不齐，会影响到最终的信息提取的结果精度不一致；另外地表要素由于地理空间的异质性，复杂地表的信息提取精度往往低于均一地表，包括地形起伏等因素也会影响不同区域的遥感信息精度。

局限4：成本的局限，遥感的经济性对其应用有限制，对于范围较小卫星遥感应用，数据采购、信息提取和应用的综合成本一般来说较高。卫星遥感对于全球、国家级和省域级别的应用相对于传统的地面调查成本明显要少，但是对于小范围应用，其成本不一定低于无人机遥感、地面测量等其它技术手段。当前蓬勃发展的商业遥感卫星可预期会降低数据成本。
以上提到的局限不是一成不变的，理论上的局限和工程实现上的局限也有较大差异，但是从中我们明确自然地理当前的局限可以知道哪些自然地理应用不适合规模化使用卫星遥感或只能起到相对而言的辅助观测的作用。

二‍、卫星遥感的能力边界

卫星遥感的能力边界是指其在某个特定领域或任务中所能够达到的最大能力或水平。为了争取更多的经费和更多的市场客户，当前或多或少是夸大了卫星遥感的能力，让用户对卫星遥感有过高的期待。卫星遥感能力边界的量化涉及内容较多，具体问题也需要具体分析。

当能以一系列量化指标比较清楚的界定卫星遥感的能力边界和时候，卫星遥感行业可能就真正成熟了。卫星遥感的技术能力、产品能力需要明确的技术指标，标准化的、业内普遍认可的指标有利于技术竞争和遥感的业务化应用。卫星遥感的能力最终是以数据和信息产品/服务的形式体现。

卫星数据的采集能力、服务时效性和数据产品的技术指标基本上是明确的(见图7)，国内外也相对较为统一。例如卫星图像产品的绝对定位精度，普遍接受了CE90的指标(见图8)，而且这个指标形象的界定了遥感图像的地理定位能力，可以与国防行业的业务应用需求指标直接对应上，并能比较产品优劣。

遥感信息产品/服务当前标准化程度还不高、技术指标也不太统一，低空间分辨率遥感数据的信息产品相对而言比较成熟，技术指标和能力边界是较为明确的，例如MODIS的定量产品。

高分辨率(米级和亚米级)遥感数据信息产品形态丰富、种类繁多，精度指标不统一或缺失，更多以解决方案或API接口服务的形式存在，有必要通过实验、模拟和分析验证量化这些信息产品和服务的精度、误差范围，量化其能力边界，提供尽可能标准化的服务。要加强数据安全保护。在信息技术快速发展的今天，各种数据都在不断增长，如何保护个人隐私、数据安全成为重要课题。

（编辑：聊城站长网）

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