天上的“眼睛” 這樣看清地面物體的“指紋”

遙感儀器除了探測可見光到短波紅外，還可以探測紫外、中紅外和熱紅外等波段。如果把高光譜設備比作一台相機，它的功能就是可以在每個光譜波段拍一張照片，比如有的傳感器在400—2500納米範圍內有330個光譜通道，就意味着，它一次能拍攝同一個區域的330張照片。

9月7日11時01分，我國在太原衞星發射中心用長征四號丙遙四十運載火箭成功發射高光譜觀測衞星。該衞星的使命是對我國大氣、水體、陸地環境進行高光譜觀測。

作為遙感技術的前沿領域，高光譜遙感對於很多人來説仍然是個比較“遙遠”的專業名詞。其實，高光譜的含義並不神秘。在接受科技日報記者專訪時，高光譜觀測衞星副總設計師李雲端和江蘇省農業科學院信息中心遙感大數據方向負責人毛星做出了相關的科普。

原來，高光譜遙感就像一隻“眼睛”，只是它探測的光譜範圍比人眼寬得多，也精細得多。而地面上的每種物體都有自己獨特的光譜特徵，就像“指紋”一樣，專家通過高光譜遙感衞星獲得的光譜信息就能識別出地物成分。

可以識別“指紋”的“天眼”

在高光譜觀測衞星上，一共裝載着七台遙感儀器，包含兩台陸表成像儀與五台大氣成分探測儀，探測譜段覆蓋了從紫外到長波紅外譜段，採用高光譜及高精度偏振等多種手段，獲取大氣和地表的空間幾何、輻射、光譜和偏振等多種信息。

之所以説高光譜觀測衞星就像“眼睛”，是因為衞星和人眼一樣，都是通過獲取光譜來採集信息的。但是，人眼的觀測範圍十分有限，僅限於對可見光頻率範圍內的觀測，而高光譜觀測衞星的“可見”範圍要廣得多。毛星介紹説，遙感儀器除了探測可見光到短波紅外，還可以探測紫外、中紅外和熱紅外等波段。如果把高光譜設備比作一台相機，它的功能就是可以在每個光譜波段拍一張照片，比如有的傳感器在400—2500納米範圍內有330個光譜通道，就意味着，它一次能拍攝同一個區域的330張照片。

李雲端以衞星上搭載的七台遙感儀器為例進行了深入解讀：“衞星上搭載的可見短波紅外高光譜相機可以在可見光到短波紅外範圍內連續光譜成像，它探測的光譜範圍比人眼寬得多，也精細得多。它可精細識別各種地物，可以應用於生態環境監測、水體環境監測、地質找礦等領域。衞星上的另外六台載荷也很有特點，如全譜段光譜成像儀能獲取中長波紅外譜段的地物輻射信息，精確探測地物温度和乾旱等情況。大氣痕量氣體差分吸收光譜儀可以獲取紫外到可見光的高光譜信息，探測大氣中二氧化氮等污染氣體，這種大氣中二氧化氮的濃度大概為10ppb量級（ppb為十億分之一），探測精度必須要求很高。多角度偏振成像儀和高精度偏振成像儀兩台儀器對大氣聯合探測，可以監測全球大氣細顆粒物污染（PM2.5/PM10）情況。温室氣體監測儀可以同時探測大氣中的二氧化碳和甲烷。吸收性氣溶膠探測儀可以在有薄雲的情況下高分辨率探測霧霾分佈。”

衞星收集到大氣和地表的光譜信息，包含了各種目標地物的光譜特徵，這些地物都有自己獨特的光譜特徵，就像人的指紋一樣，而科學家就可以利用這些光譜信息識別出地物成分。

先進技術解決遮擋、混疊問題

我們可以將地物的光譜特徵比作指紋，但現實當中的指紋識別是存在模糊、混淆等問題的，高光譜觀測衞星會不會遇到這個問題呢？毛星表示，在高光譜觀測的實際應用中很容易存在異物同譜和同物異譜的現象，例如樹和草地的光譜曲線有時看起來就是差不多的，同一棵樹從兩個位置觀測得出的光譜曲線也可能存在差異。實際應用當中，為避免以上這兩種情況，科學家不僅會利用物體的光譜信息，還要結合物體的空間位置信息來進行區分。

除了異物同譜和同物異譜等問題，李雲端介紹説，當高光譜儀器的一個像元中觀測到多種物質時，會出現光譜混疊的現象。科學家依靠成熟的算法解開混疊，該算法可以根據不同成分對光譜的影響程度，計算出不同成分的含量。此外，科學家們還在研發新一代高光譜成像儀，以進一步提高成像儀的空間分辨率，使獲取的光譜“更純”，一定程度上減少光譜混疊。

光譜識別的困難可以依靠算法解決，聽起來同樣難辦的“物理遮擋”也有先進儀器和算法來專門對付。對於雲層造成的阻礙，李雲端解讀説，雲層確實會阻擋可見光和紅外觀測地表，但高光譜觀測衞星上的吸收性氣溶膠探測儀可以通過紫外線透過薄雲觀測霧霾和吸收性氣溶膠的分佈情況。毛星補充説，高光譜觀測除了傳統的去雲技術，也有研究在用一些深度學習技術去還原雲層遮擋部分。

而對植被，作為農業科學院的研究人員，毛星表示，植被一般是研究目標或者背景地物，不是干擾項。李雲端提醒，生態環境、農業和林草等用户都需要直接觀測植物，因此它本身就是重要的觀測目標。在需要觀測地表時，植被確實會造成阻礙，但植物會吸收土壤中的成分，不同成分的土壤會改變植物葉子的光譜曲線。比如，已有文獻表明植物葉子的光譜曲線與地下的油氣資源有較強的相關性。

用好數據是最後一關

今年7月，國家國防科技工業局重大專項工程中心的工作人員曾向科技日報記者解讀高分專項和具體應用之間的關係：“打個比方來説，我們提供的高分數據就像是食材，各個機構開發出的具體應用就像是菜餚。我們的期望就是政府部門和社會力量能把數據用好，把這道菜做好。”在得到“生食材”觀測數據之後，科學家和技術人員還需將其進行處理、分析，才能形成有價值的“佳餚”研究成果。

李雲端解讀説，獲取數據後還有很多工作，不同類型遙感儀器的處理也不一樣。總的來説，分析流程可以分為數據處理和生成產品兩大部分，地面系統負責進行數據處理，各用户完成產品生成工作。而地面處理主要包括輻射定標、光譜定標、幾何定位等工作，有的干涉型載荷還需要進行譜復原等處理。在這個基礎上，用户可以利用衞星數據生成七十多種產品。

作為高分數據的用户之一，毛星表示，高光譜遙感在農業應用中十分廣泛，可以用於農作物估產、長勢監測、病蟲害識別、農作物精細分類、雜草識別等工作。李雲端介紹説，除農業領域以外，衞星也將為國內各行業用户提供亟須的高精度、高光譜遙感數據，包括我國環境的綜合監測和監管，以及自然資源勘查、防災減災、林業資源清查、氣候變化研究等領域。

此外，高光譜觀測衞星有個值得一提的功能——它是我國目前唯一可用於大氣污染氣體探測的有效載荷，可單日覆蓋全球污染氣體監測，服務於我國“大氣污染防治”及“臭氧和PM2.5協同探測”等國家戰略。大氣主要温室氣體監測儀（GMI）可實現1—4ppm的二氧化碳探測和30ppb的甲烷探測，讓碳排放無所遁形，為我國“碳達峯與碳中和”戰略提供重要支撐。