柳思聰，童小華，劉世杰，謝 歡，趙 慧，劉大永，許 雄，葉 真，王 超，劉祥磊

（1.上海市航天測繪遙感與空間探測重點實驗室，上海 200092；2.同濟大學 測繪與地理信息學院，上海 200092；3.教育部深空探測聯(lián)合研究中心 同濟大學分中心，上海 200092；4.北京建筑大學 測繪與城市空間信息學院，北京 102616）

引 言

火星探測任務可為分析火星地質構造及演化歷史[1]、構建火星高精度數(shù)字高程模型[2]、開展火星表面形貌分類[3]及水冰探測[4]等科學研究提供重要的數(shù)據(jù)支撐，還能將地外行星起源與演化相關的研究成果應用于研究地球演化過程，促進人類對宇宙和生命起源的探索，推動人類文明的不斷進步。

2020年7月23日，中國“天問一號”火星探測器在海南文昌發(fā)射場成功發(fā)射，其主要由環(huán)繞器和著陸巡視器兩部分構成，任務目標可以概括為“環(huán)繞”“著陸”和“漫游”3個部分[5]，即通過一次發(fā)射實現(xiàn)火星全球環(huán)繞探測及特定區(qū)域的表面巡視探測。2021年2月10日，探測器順利進入環(huán)繞火星軌道并于2021年5月15日成功著陸于火星烏托邦平原（Utopia Planitia）南部預選著陸區(qū)，標志著中國自主火星探測任務取得圓滿成功，使得中國成為繼美國之后第二個在火星開展表面巡視探測的國家，也是中國航天事業(yè)發(fā)展中又一極具重大意義的里程碑。截至2021年12月31日，“天問一號”環(huán)繞器在軌運行526天，距離地球約3.5億km；“祝融號”火星車在火星表面工作225個火星日，累計行駛超過1 400 m。后續(xù)將繼續(xù)向烏托邦平原南部的古海陸交界地帶行駛，實施拓展科學探測任務。

基于軌道器和巡視器所攜帶的多源遙感載荷，“天問一號”將對火星表面及次表層開展如下科學研究：①探測火星形貌特征與研究地質構造演化；②探測火星表面土壤特性及分析水冰分布情況；③研究火星表面物質組成及探查礦物組成；④分析火星大氣電離層及表面氣候與環(huán)境特征；⑤探測火星磁場特性與分析內部質量分布[6]。其中，利用軌道器高分辨率遙感影像制作高精度地形和高分辨率形貌分類產品，是著陸安全和巡視器路徑規(guī)劃及行走的重要參考，可為火星形貌特征識別與地質演化分析提供重要的基礎數(shù)據(jù)支撐和科學研究證據(jù)，同時也是后續(xù)火星表面礦物、水冰、磁場等科學探索的基石。

本文面向這一重大需求，以中國首次火星探測“天問一號”著陸區(qū)域為例，構建了面向火星表面形貌精細建模與自動分類技術，利用攝影測量法和明暗恢復形狀法（Shape From Shading，SFS）制作了著陸區(qū)高分辨率地形，提出用深度神經網絡分類方法實現(xiàn)著陸區(qū)精細形貌制圖，并據(jù)此對比分析了著陸區(qū)附近的形貌特點及其在工程安全、科學探測上的重要性。

1 國內外研究現(xiàn)狀

1.1 “天問一號”著陸區(qū)研究現(xiàn)狀

研究人員綜合利用多源數(shù)據(jù)對“天問一號”著陸區(qū)開展了相關先期研究，為探測任務進行了前、中、后期的準備。文獻[7]使用軌道器、下降和漫游車圖像對“天問一號”著陸器進行視覺定位，最終將著陸器位置確定為（25.066°N，109.925°E）；文獻[8]利用多源遙感數(shù)據(jù)對“天問一號”著陸區(qū)進行研究，繪制了多種地貌特征指示烏托邦平原曾存在大量的水冰/揮發(fā)分，并歸納了著陸區(qū)的地質演化歷史，為“祝融號”火星車的未來探測規(guī)劃和科學數(shù)據(jù)解譯提供重要的支撐；文獻[9]繪制了“天問一號”潛在著陸區(qū)烏托邦平原初步區(qū)域地質圖，并對該區(qū)域的著陸危險性進行了初步分析；文獻[10]基于HiRISE和CTX影像，研究了烏托邦平原南部的風成特征，并推測“天問一號”著陸區(qū)發(fā)生沙塵暴的概率小于3%；文獻[11]研究了“天問一號”著陸區(qū)火星表面溫度的空間自相關及其與近地表環(huán)境因子的時空關系，有助于了解可能危及“天問一號”著陸器在火星表面生存和運行的復雜表面環(huán)境。

1.2 火星高精度地形制作研究現(xiàn)狀

火星遙感制圖技術中，針對軌道器影像的攝影測量幾何處理方法尤為關鍵，包括成像幾何模型的建立、影像匹配與連接點選取、光束法平差、生成數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）和數(shù)字正射影像圖（Digital Orthophoto Map，DOM）等技術環(huán)節(jié)[12]。從方法技術上，火星遙感制圖的方法可分為利用立體像對的攝影測量、使用影像與地形結合的SFS法和使用激光測高數(shù)據(jù)制作地形三大類方法。歐洲航天局（European Space Agency，ESA）“火星快車號”（Mars Express）高分辨率立體相機（High Resolution Stereo Camera，HRSC）團隊使用攝影測量的方法，將HRSC影像處理后得到了標定的二級影像數(shù)據(jù)、帶地圖投影的三級影像數(shù)據(jù)、DEM四級地形數(shù)據(jù)和DOM四級影像數(shù)據(jù)[13]；文獻[14]將火星軌道器激光測高儀（Mars Orbiter Laser Altimeter，MOLA）數(shù)據(jù)加入到HRSC影像數(shù)據(jù)平差模型中，獲得了水平精度4～7 m、高程精度11～15 m的地形產品；USGS團隊使用ISIS和SCOCET SET軟件，對HiRISE影像進行校正、投影、電荷耦合元件（Charge-Coupled Device，CCD）拼接、平差、匹配與DEM生成等系列處理后，生成了精度較高的地形產品[15]；文獻[16]用HRSC數(shù)據(jù)制作的地形產品選取出地面控制點，加入HiRISE非嚴密成像模型中聯(lián)合處理，得到了高分辨率DEM產品；文獻[17]以MOLA數(shù)據(jù)生成的DEM為基準，配準了HRSC、CTX、HiRISE 3種數(shù)據(jù)生成的DEM產品。國內的解放軍信息工程大學、香港理工大學、中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所等團隊也對火星遙感制圖技術開展了眾多研究，取得了系列制圖成果。目前，仍存在一些問題需要針對性地進行研究，如針對大范圍的區(qū)域制圖時攝影測量方法與SFS方法的效率問題，以及在高分辨率影像覆蓋較少的區(qū)域如何融合多源數(shù)據(jù)制作高分辨率的地形產品等。

1.3 火星表面形貌分類研究現(xiàn)狀

國內外學者基于火星軌道器影像及其生成的DEM/DOM地形數(shù)據(jù)，對火星形貌分類開展了相關研究。文獻[18]利用數(shù)字地面模型（Digital Terrain Model，DTM）數(shù)據(jù)，通過非監(jiān)督方法對提取的組合特征向量進行聚類，將火星新梅里亞高地（Terra Cimmeria）區(qū)域的形貌分成高地、隕石坑、低地、高起伏區(qū)域和管道5種類別；文獻[19]根據(jù)MOLA DEM上紋理、凸凹度和坡度3種特征屬性，采用無監(jiān)督聚類方法將火星薩希斯（Tharsis）區(qū)域地形分成9大類；文獻[20]在多源軌道器數(shù)據(jù)（如HRSC、MOLA）上提取多種具有區(qū)分性的特征，利用貝葉斯分類器和boosting分類器，將地形特征劃分為平原、低地、斜坡、火山4類，將風蝕地區(qū)劃分成常規(guī)風蝕、吹蝕兩類，將地質特征劃分成平原、撞擊物質、撞擊坑底部、斜坡、峽谷、山脈六大類；文獻[21]和文獻[22]采用深度全卷積語義分割網絡Deeplab，對“火星2020”（Mars 2020）任務8個候選著陸區(qū)，利用HiRISE影像將其形貌類別分成17大類，為候選著陸區(qū)可通行性分析做了前期準備。由于火星表面形貌類型復雜，對其形貌進行精細遙感分類制圖是著陸器安全選址和巡視器長距離行走的關鍵。如巡視器路徑規(guī)劃中需要考慮不同形貌區(qū)域的可通行性，坡度變化明顯的撞擊坑、密集分布的大塊巖石區(qū)幾乎很難通行，深沙區(qū)域容易導致車輪的打滑、下沉，有棱角的巖石會對車輪有磨損等。

2 研究區(qū)和數(shù)據(jù)集

2.1 研究區(qū)簡介

“天問一號”火星探測器的著陸區(qū)位于火星烏托邦平原南部預選著陸區(qū)[23]。烏托邦平原是火星北部低地最大的公認撞擊盆地，直徑約3 200 km，是一片廣袤的熔巖平原，分布有隕石坑、風成山脊和一些巨石。該區(qū)域也是“海盜2號”（Viking 2）在火星上的著陸與探索區(qū)域[24]。烏托邦平原的低海拔、清晰地形和潛在地下水冰的存在，使其成為火星探測任務的著陸候選區(qū)和高價值科學探測區(qū)域。

2.2 HiRISE數(shù)據(jù)

HiRISE是NASA“火星勘測軌道飛行器”（Mars Reconnaissance Orbiter，MRO）上搭載的科學成像儀器，是一種推掃式成像傳感器，具有14個CCD（10個紅波段、2個藍綠波段和2個近紅外波段）。每個CCD由跨軌道方向的2 048個像素和沿軌道方向的128個像素組成，其中10個紅色光譜（700 nm）的CCD位于中間[25]。HiRISE可提供高達0.25 m/像素的超高分辨率影像[26]。自2006年以來，HiRISE已獲取超過48 000幅圖像，已被廣泛用于研究火星撞擊坑、火山學、構造作用、河流等，并提供前所未有的高清火星表面形貌細節(jié)[27]。HiRISE相關參數(shù)如表1所示。

表1 HiRISE和HiRIC相關參數(shù)Table 1 Related parameters of HiRISE and HiRIC instruments

2.3 HiRIC數(shù)據(jù)

高分辨率相機（High Resolution Imaging Camera，HiRIC）是中國“天問一號”火星探測器上搭載的主要載荷之一。HiRIC焦面探測器包含2個線陣TDI CCD探測器和2個面陣CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductors）探測器，分別實現(xiàn)推掃成像和面陣或視頻成像。其主要用于獲取火星表面軌道高度在265～800 km且太陽高度角不小于10°時感興趣區(qū)域的高清光學圖像[28]。TDI CCD可以獲取全色圖像和多光譜圖像。全色波段CCD推掃成像是HiRIC默認在軌探測模式。全色分辨率在高度265 km處可達0.5 m，幅寬9 km，以支持對火星形貌、地質結構及地質演化的研究[23,29-30]。HiRIC相關參數(shù)如表1所示。

3 形貌建模與制圖分析方法

3.1 高分辨率三維地形建模方法

針對高分辨率HiRISE影像數(shù)據(jù)，首先進行多個CCD的拼接、校正、添加星歷信息等預處理，然后利用光束法平差修正影像數(shù)據(jù)的外方位元素。進行密集匹配后得到初始視差圖，然后對初始視差圖進行亞像素的細化，通過前方交會生成點云數(shù)據(jù)，內插得到初始的DEM。

利用初始DEM和HiRISE單幅影像數(shù)據(jù)，結合光照參數(shù)、相機參數(shù)等，建立影像的反照模型、估算光源方向，根據(jù)反照模型進行渲染與影像進行比較，列出成本函數(shù)并對DEM進行數(shù)值迭代，最終得到細化后的高分辨率地形結果。通過分別引入亮度約束、平滑度約束和初始地形約束作為正則化約束，構建基于SFS的成本函數(shù)（共k副影像），通過最小化成本函數(shù)（式1），優(yōu)化表面地形h(x,y)

SFS得到的DEM結果與HiRISE影像具有同級別分辨率。本文構建的高分辨率三維地形建模方法流程如圖1所示。

圖1 所構建的高分辨率三維地形建模流程Fig.1 High-resolution DEM construction process

3.2 高分辨率形貌分類方法

HiRISE影像分辨率可達0.25 m，“天問一號”HiRIC影像分辨率為0.7 m（軌道高度約370 km）。在亞米級高分辨率影像上，能夠清晰地分辨出著陸區(qū)的撞擊坑、孤立沙丘、巖石、光滑及粗糙風化層等細致火星表面形貌特征。這些復雜形貌特征分布區(qū)既是火星車巡視與科學探測的感興趣區(qū)，同時也是其行走潛在的障礙與風險所在。但大范圍區(qū)域人工標記這些類別耗時費力，且標記結果受人主觀因素影響較大。目前深度學習方法被廣泛應用于遙感影像的分類與目標識別中，如經典的深度學習網絡VGG，具有復雜和有效的特征表示能力，可直接使用原始數(shù)據(jù)進行特征提取和分類，無需使用人工設計的特征[31]。

本文制作高分辨率形貌分類方法的流程如圖2所示。其中，使用類似于VGG的卷積神經網絡進行火星高分辨率軌道器影像的形貌分類。所構建的卷積神經網絡架構如圖3所示，其中Conv[3×3]:64表示卷積核大小為3×3，特征圖個數(shù)為64，BN代表批歸一化層，使用的Relu激活函數(shù)，F(xiàn)C 1 000表示全連接層的節(jié)點數(shù)為1 000，ClassNum為樣本類別數(shù)，使用SoftMax進行最終分類。首先針對每個標記的訓練樣本像素點，選擇周圍一定大?。ㄈ?1×31）的Patch，輸入到網絡中進行訓練，利用訓練后的網絡對全尺度影像進行分類。試驗中使用Adam優(yōu)化器，學習率為0.000 1，批次大小設置為128。

圖2 構建的高分辨率形貌分類方法流程圖Fig.2 The flow chart of the proposed high-resolution topography classification method

圖3 所使用的卷積神經網絡架構圖Fig.3 Convolutional neural network architecture

4 結果與分析

4.1 高分辨率地形制圖結果與分析

目前NASA HiRISE團隊已發(fā)布了“天問一號”著陸點附近的1m/像素的高分辨率DEM產品，中國國家航天局也利用“天問一號”軌道器HiRIC數(shù)據(jù)制作了3.5 m/像素的著陸點附近DEM產品。本文利用HiRISE數(shù)據(jù)，采用提出的結合攝影測量與SFS的地形制圖方法，自主制作了“天問一號”著陸點附近5.2 km×4.7 km范圍內0.25 m/像素的高分辨率DEM，其結果如圖4所示。為進一步驗證所制作DEM的有效性和可用性，選取著陸區(qū)域相互間隔1 km的東西（D、E、F）和南北（A、B、C）方向上多組剖面線處高程值（如圖4中紅線所示）。NASA發(fā)布的NASA-HiRISE-DEM和CNSA發(fā)布的“天問一號”CNSA-HiRIC-DEM地形產品進行對比分析，結果如圖5（a）～（f）所示。通過6個剖面高程對比及均值誤差統(tǒng)計，可以看出基于本文方法制作的DEM與NASA-HiRISE-DEM在高程上差異均值為1.866 m，與CNSA-HiRIC-DEM的高程平均差異均值為1.074 m，一致性較高，可用于后續(xù)高精度地形分析與輔助決策。

圖4 本文制作的“天問一號”著陸區(qū)高分辨率DEM（0.25m/像素）Fig.4 High-resolution DEM (0.25m/ Pixel) that made in this paper of Tianwen-1 landing area

圖5 本文方法制作的DEM地形數(shù)據(jù)與公開發(fā)布產品在不同剖面上高程值對比Fig.5 The elevation values comparison in different sections of DEM data produced by our method and published products

根據(jù)圖4所示本文制作的DEM地形數(shù)據(jù)，對“天問一號”著陸點附近區(qū)域的坡度和粗糙度進行分析，結果如圖6所示。從圖6（a）生成的坡度圖中可以看出，著陸點附近區(qū)域整體地形坡度在3°以下，全局上較為平坦；此外，用半徑1.25m的圓逐像素計算圓內最大最小高程差值來進行粗糙度分析，從圖6（b）粗糙度結果圖中可以看出，著陸點附近地表的起伏程度不大于30 cm，整體地勢相對平緩，符合火星探測器在該區(qū)域安全著陸和后期巡視探測的工程需求。

圖6 本文制作的“天問一號”著陸區(qū)地形產品坡度及粗糙度圖Fig.6 The slope map and roughness map of the terrain products in Tianwen-1 landing area produced in this paper

4.2 高分辨率地形分類結果與分析

本文利用“天問一號”著陸區(qū)附近的HiRISE和HiRIC軌道器高分辨率影像進行試驗，影像分辨率分別為0.25 m和0.7 m，所選區(qū)域尺寸大小分別為2 979像素×5 602像素和7 448像素×6 723像素。根據(jù)研究區(qū)的形貌特征、火星車巡視探測中可能的感興趣區(qū)以及巡視過程中的潛在障礙，本文將研究區(qū)形貌劃分成光滑風化層、粗糙表面（包括粗糙風化層、石場等）和沙丘3種類別，具體示例如圖7所示。軌道器高分辨率影像上形貌類別樣本標記信息見表2。

表2 數(shù)據(jù)描述及訓練樣本個數(shù)Table 2 Data description and number of training samples

圖7 “天問一號”著陸區(qū)表面形貌類別及示例Fig.7 Topography categories and examples in Mars Tianwen-1 landing zone

圖8展示利用本文提出的類VGG卷積神經網絡方法在兩種火星軌道器數(shù)據(jù)上獲得的形貌分類制圖結果，并將其局部結果進行放大以進一步對比和評估。可以看出，著陸點附近的形貌類別分布主要由光滑風化層、孤立的沙丘和由石場、粗糙風化層等粗糙表面所構成。其中，光滑風化層為主要形貌類別；沙丘、成片存在的巖石區(qū)、孤立裸露巖石和小型撞擊坑等影響著陸和巡視安全的潛在障礙目標類別，在研究區(qū)零散分布，也都能被構建的深度分類方法很好地自動識別出。

圖9（a）展示了中國“祝融號”火星車巡視路線和巡視區(qū)域[32]，并將其與本文在HiRISE、HiRIC軌道器數(shù)據(jù)上的形貌分類結果疊加顯示，結果如圖9（b）、（c）所示。可以看到，由于影像分辨率的優(yōu)勢，HiRISE影像（0.25 m）能夠更好地區(qū)分一些形貌細節(jié)特征，如小型巖石塊和小型撞擊坑等，對于精細化的形貌分析是國產HiRIC數(shù)據(jù)的有力補充。但因其分辨率過高，也會不可避免地引入孤立點的噪聲，在一定程度上會影響制圖的精度和效果。在HiRIC影像（0.7 m）上，中等尺度的形貌特征更加顯著，而火表目標的形態(tài)及輪廓更為清晰（如孤立沙丘等）。“祝融號”火星車在實際巡視探測行走過程中，基本避開了障礙目標區(qū)域，如沙丘、巖石、小型撞擊坑等（見圖9），實現(xiàn)了截至2021年12月31日超過225個火星日的安全巡視探測任務。通過對著陸巡視區(qū)域形貌特征及其分布的細致分析，可以為火星車的持續(xù)安全行走提供重要參考信息，如可以優(yōu)先選擇光滑風化層區(qū)域，繞過或者避開零散分布的小型撞擊坑、陡坡和巖石區(qū)域等。同時，也可以為下階段尋找感興趣的科學探測潛在目標區(qū)域提供重要的參考數(shù)據(jù)。

圖9 “祝融號”火星車巡視路線與HiRISE、HiRIC形貌分類結果疊加對比圖Fig.9 Zhurong rover patrol route and its overlapping with HiRISE and HiRIC topography classification results

5 結 論

本文利用國內外火星軌道器多源高分辨率遙感影像，研究構建了火星表面形貌精細建模與自動分類方法。使用攝影測量和SFS法制作了“天問一號”著陸區(qū)的高分辨率三維地形，并構建基于深度學習的形貌分類方法對著陸區(qū)形貌類別及分布進行了制圖分析。本文制作的高精度地形數(shù)據(jù)在6個剖面上與NASA和CNSA官方發(fā)布的DEM產品均具有較高一致性，高程差異均值分為1.866 m和1.074 m。通過制作的地形數(shù)據(jù)和形貌分類結果分析可得，著陸點附近坡度在3°以下，著陸點附近地表的起伏程度不大于30 cm，可以得出“天問一號”著陸區(qū)整體地勢平緩，形貌類別較單一，符合探測器安全著陸和安全巡視的工程需求。但火星車在實際巡視探測過程中仍需繞行或者避開如沙丘、巖石、小型撞擊坑等諸多障礙。后續(xù)“祝融號”巡視器科學探測可結合高分辨率地形及形貌分類結果進行綜合考量。

致 謝

本文中“天問一號”軌道器高分辨率相機HiRIC數(shù)據(jù)和CNSA-HiRIC-DEM地形產品由中國月球與深空探測工程地面應用系統(tǒng)處理制作，由中國國家航天局提供（http://moon.bao.ac.cn）；HiRISE高分辨率軌道器影像和NASA-HiRISE-DEM均下載自https://www.uahirise.org/。