劉明 李素菊 劉龍飛 陳璐

(應(yīng)急管理部國(guó)家減災(zāi)中心，北京 100124)

我國(guó)是世界上自然災(zāi)害最為嚴(yán)重的國(guó)家之一，具有災(zāi)害種類多，分布地域廣，發(fā)生頻率高，造成損失重等特點(diǎn)。按照“兩個(gè)堅(jiān)持、三個(gè)轉(zhuǎn)變”重要指導(dǎo)思想，需充分發(fā)揮遙感衛(wèi)星多模態(tài)、多要素、長(zhǎng)時(shí)序動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)優(yōu)勢(shì)，提升災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與應(yīng)急快速動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)能力，為減輕災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)及損失發(fā)揮更大作用[1-2]。環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星于2020年9月27日在太原衛(wèi)星發(fā)射中心成功發(fā)射，已接替在軌超期服役的環(huán)境減災(zāi)一號(hào)A/B衛(wèi)星。雙星技術(shù)狀態(tài)一致，均搭載多光譜、紅外、高光譜、大氣校正儀4個(gè)載荷[3]，具備成像范圍大、重訪周期短、觀測(cè)信息豐富等特點(diǎn)，可為防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)和應(yīng)急救援提供重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

近年來(lái)，隨著國(guó)家空間基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，綜合監(jiān)測(cè)體系逐步形成[4]，各類衛(wèi)星結(jié)合應(yīng)用需求建立了適合自身的應(yīng)用系統(tǒng)[5-8]。本文從防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)業(yè)務(wù)應(yīng)用需求出發(fā)，對(duì)環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)、功能模式、業(yè)務(wù)模式進(jìn)行設(shè)計(jì)，為應(yīng)用系統(tǒng)研發(fā)提供參考依據(jù)。

1 需求分析

1.1 災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)

在災(zāi)害特征參數(shù)與目標(biāo)持續(xù)定期提取與識(shí)別基礎(chǔ)上，將時(shí)空特征分析、異常信息提取等傳統(tǒng)手段與大數(shù)據(jù)分析、人工智能等新技術(shù)方法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)面向多種災(zāi)害類型的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的定期生產(chǎn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)與隱患。

單災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)。針對(duì)干旱、洪澇、臺(tái)風(fēng)、滑坡/泥石流、雪災(zāi)、森林草原火災(zāi)等不同災(zāi)害類型特點(diǎn)，利用定期動(dòng)態(tài)提取的積雪、植被長(zhǎng)勢(shì)、水體范圍、熱異常點(diǎn)分布信息，開展不同時(shí)相、不同區(qū)域特征參數(shù)時(shí)空變化特征分析，基于異常信息技術(shù)，結(jié)合地形地貌、地表覆蓋、承災(zāi)體分布等相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建面向不同災(zāi)害類型的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)定期監(jiān)測(cè)與隱患排查。

災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)。針對(duì)單一地區(qū)多災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)并發(fā)、主災(zāi)誘發(fā)次生災(zāi)害(災(zāi)害鏈)等情況，充分發(fā)揮多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，分析不同區(qū)域、不同災(zāi)害鏈特點(diǎn)，提取或識(shí)別相關(guān)災(zāi)害參數(shù)、目標(biāo)，開展多災(zāi)害特征參數(shù)綜合分析，開展災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)分析。

1.2 災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)

針對(duì)國(guó)內(nèi)外重特大災(zāi)害事故應(yīng)急救援及災(zāi)后重建工作需求，充分發(fā)揮衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，結(jié)合不同災(zāi)害類型特點(diǎn)，了解災(zāi)害范圍及動(dòng)態(tài)變化[9]，并提取房屋、橋梁、道路等承災(zāi)體，及時(shí)開展災(zāi)害損失評(píng)估，為災(zāi)害應(yīng)急決策提供信息支撐，主要包括災(zāi)害范圍監(jiān)測(cè)、災(zāi)害損失監(jiān)測(cè)、應(yīng)急救援監(jiān)測(cè)、恢復(fù)重建監(jiān)測(cè)等功能。

災(zāi)害范圍監(jiān)測(cè)。針對(duì)干旱、臺(tái)風(fēng)、洪澇、地質(zhì)、森林草原火災(zāi)、雪災(zāi)等重特大災(zāi)害，基于多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，利用變化檢測(cè)技術(shù)，提取光譜、紋理、極化、干涉特征及各類特征指數(shù)與歷史同期或?yàn)?zāi)前影像對(duì)比，明確災(zāi)害發(fā)生位置和影響區(qū)域。

災(zāi)害損失監(jiān)測(cè)。針對(duì)房屋、農(nóng)作物、森林、交通基礎(chǔ)設(shè)施、水利基礎(chǔ)設(shè)施等承災(zāi)體，分別利用災(zāi)前/災(zāi)后相應(yīng)空間分辨率衛(wèi)星遙感影像開展對(duì)比分析，將特征參數(shù)分析等傳統(tǒng)手段與大數(shù)據(jù)、人工智能等新方法相結(jié)合，提取各類承災(zāi)體毀損數(shù)量及程度。

應(yīng)急救援監(jiān)測(cè)。利用高空間分辨率光學(xué)、SAR衛(wèi)星遙感影像，對(duì)應(yīng)急搶險(xiǎn)(如滑坡體治理、道路搶通等)與救助過(guò)程(如臨時(shí)安置點(diǎn)位置與數(shù)量)開展全過(guò)程監(jiān)測(cè)，及時(shí)了解救援與救助工作進(jìn)展。

1.3 環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星主要應(yīng)用需求

在災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面，與高分一號(hào)、高分六號(hào)衛(wèi)星相協(xié)同，實(shí)現(xiàn)16 m空間分辨率光學(xué)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)每天獲取一次能力，實(shí)現(xiàn)針對(duì)植被、水體、積雪、冰凌、熱異常點(diǎn)等災(zāi)害系統(tǒng)要素的定期獲取，提升對(duì)干旱、洪澇、低溫冷凍災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)支撐能力。在災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)方面，憑借其快速重訪與800 km大幅寬監(jiān)測(cè)能力，可為洪澇、森林草原火災(zāi)、大型地質(zhì)災(zāi)害開展應(yīng)急監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)服務(wù)。

2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

2.1 設(shè)計(jì)原則

環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星按照“五統(tǒng)一分”的設(shè)計(jì)原則。其中包括：統(tǒng)一的交換引擎，支持網(wǎng)絡(luò)附屬存儲(chǔ)(NAS)、應(yīng)用程序編程接口(API)、WebService等多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源進(jìn)行一體化設(shè)計(jì)；統(tǒng)一的存儲(chǔ)管理，針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型，提供數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式文件存儲(chǔ)等多種存儲(chǔ)方式；統(tǒng)一的讀取引擎，提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一讀取解析；統(tǒng)一的監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)資源狀態(tài)、任務(wù)調(diào)度狀態(tài)、算法執(zhí)行狀態(tài)等的統(tǒng)一監(jiān)控；統(tǒng)一的應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)，提供多終端使用；建設(shè)分布式計(jì)算框架，面向空間地理數(shù)據(jù)處理、進(jìn)程控制及消息通訊等多種場(chǎng)景，構(gòu)建并行調(diào)度計(jì)算環(huán)境，實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式處理。

2.2 總體架構(gòu)

系統(tǒng)總體架構(gòu)面向應(yīng)用軟件的集成和整合，從整體上劃分為用戶層、應(yīng)用層、基礎(chǔ)組件層、數(shù)據(jù)層和基礎(chǔ)設(shè)施層五個(gè)層次(圖1)。

1)基礎(chǔ)設(shè)施層

基礎(chǔ)設(shè)施層包括兩個(gè)部分，為本系統(tǒng)提供各類軟、硬件的基礎(chǔ)設(shè)施支撐。其一是基礎(chǔ)平臺(tái)，即硬件支撐平臺(tái)，為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、系統(tǒng)運(yùn)行提供硬件支撐，包括計(jì)算機(jī)、存儲(chǔ)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和安全系統(tǒng)等；其二是各類支撐軟件，為各應(yīng)用系統(tǒng)提供開發(fā)、測(cè)試與運(yùn)行的軟件支撐。

2)軟件支撐層

應(yīng)用支撐層是將應(yīng)用層中的各個(gè)分系統(tǒng)中與業(yè)務(wù)邏輯無(wú)關(guān)的通用支撐功能分離出來(lái)，構(gòu)成可以被不同系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)用的構(gòu)件集、服務(wù)集，實(shí)現(xiàn)對(duì)功能的重用。基礎(chǔ)組件層主要包括：地理信息組件、遙感處理組件、數(shù)據(jù)管理組件、集群管理組件、系統(tǒng)管理組件、運(yùn)行監(jiān)控組件等，主要為整個(gè)系統(tǒng)提供基礎(chǔ)的功能支撐。

圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)圖Fig.1 System architecture

3)數(shù)據(jù)資源層

數(shù)據(jù)層主要實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感數(shù)據(jù)、用戶信息、元數(shù)據(jù)以及其他數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)管理，是為不同用戶提供共享服務(wù)的各類信息的集合，包括應(yīng)急減災(zāi)原始影像庫(kù)、正射影像庫(kù)、要素遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品庫(kù)、應(yīng)急風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品庫(kù)、報(bào)告發(fā)布產(chǎn)品庫(kù)、基礎(chǔ)地理信息庫(kù)、元數(shù)據(jù)庫(kù)和運(yùn)行管理數(shù)據(jù)庫(kù)。

4)應(yīng)用層

應(yīng)用層直接面向各類用戶提供應(yīng)用服務(wù)，包括遙感數(shù)據(jù)處理分系統(tǒng)、衛(wèi)星影像綜合接入管理分系統(tǒng)、任務(wù)管理調(diào)度分系統(tǒng)等，提供內(nèi)外部訪問(wèn)接口。

5)用戶層

用戶層提供統(tǒng)一信息服務(wù)的窗口，用戶層主要面向相關(guān)行業(yè)部門、科研機(jī)構(gòu)等用戶，通過(guò)統(tǒng)一入口，為各類用戶提供數(shù)據(jù)查詢檢索、數(shù)據(jù)瀏覽、數(shù)據(jù)下載、數(shù)據(jù)處理等服務(wù)。

6)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范與安全保障體系

系統(tǒng)各層都緊密地架構(gòu)在統(tǒng)一的安全保障系統(tǒng)上，其業(yè)務(wù)流程和技術(shù)實(shí)現(xiàn)等都遵循應(yīng)急管理部相關(guān)技術(shù)規(guī)范和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，按照信息系統(tǒng)等級(jí)保護(hù)三級(jí)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，采用符合國(guó)家安全的技術(shù)與管理手段，保障本系統(tǒng)建設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一以及信息的安全保密傳輸。

2.3 系統(tǒng)組成與功能

環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星應(yīng)用系統(tǒng)由衛(wèi)星影像綜合接入管理分系統(tǒng)、遙感數(shù)據(jù)處理分系統(tǒng)、要素目標(biāo)遙感監(jiān)測(cè)分系統(tǒng)、災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)分系統(tǒng)、災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)分系統(tǒng)、衛(wèi)星監(jiān)測(cè)產(chǎn)品服務(wù)分系統(tǒng)等組成(圖2、3)。

圖2 環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星應(yīng)用系統(tǒng)組成圖Fig.2 The composition of satellite application system for HJ-2A/B satellites

圖3 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)圖Fig.3 Logical architecture of application system

1)衛(wèi)星影像綜合接入管理分系統(tǒng)?；贐/S架構(gòu)和區(qū)位地理編碼，對(duì)接入的環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星數(shù)據(jù)，開發(fā)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理、自動(dòng)接入、手動(dòng)入庫(kù)及時(shí)空數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)產(chǎn)品提取。

2)遙感數(shù)據(jù)處理分系統(tǒng)。針對(duì)環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)、紅外數(shù)據(jù)、高光譜數(shù)據(jù)，開發(fā)上述衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理系統(tǒng)包括幾何批處理、輻射校正、幾何精校正、正射校正、圖像拼接勻色、圖像融合等數(shù)據(jù)處理功能，并實(shí)現(xiàn)基于多尺度參考影像和服務(wù)的異源圖像幾何配準(zhǔn)。

3)要素目標(biāo)遙感監(jiān)測(cè)分系統(tǒng)。針對(duì)2顆環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星多光譜、紅外和高光譜載荷不同數(shù)據(jù)特點(diǎn)，開發(fā)水體指數(shù)、雪蓋指數(shù)、植被指數(shù)、熱異常等典型遙感參數(shù)反演功能，充分利用人工智能、深度學(xué)習(xí)手段，開展城鄉(xiāng)居民地等典型承災(zāi)體的提取功能[10]，并形成水體范圍、積雪范圍、海冰范圍、火點(diǎn)等致災(zāi)因子提取工具。

4)災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)分系統(tǒng)。依托環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星等數(shù)據(jù)源和其它業(yè)務(wù)部門災(zāi)害相關(guān)的產(chǎn)品，完善森林草原火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)、海冰冰凌災(zāi)害、積雪災(zāi)害、旱災(zāi)、臺(tái)風(fēng)災(zāi)害、暴雨/洪澇/地災(zāi)、綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等信息的自動(dòng)化集成，開發(fā)多源信息的匯聚更新和空間統(tǒng)計(jì)等功能。

5)災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)分系統(tǒng)。以環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星數(shù)據(jù)為主，兼顧其他衛(wèi)星數(shù)據(jù)，利用多時(shí)相遙感影像，開發(fā)洪澇災(zāi)害、地質(zhì)災(zāi)害、森林草原火災(zāi)、災(zāi)難事故等災(zāi)區(qū)背景影像、災(zāi)害范圍、災(zāi)害損失、恢復(fù)重建等災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)功能。

6)衛(wèi)星監(jiān)測(cè)產(chǎn)品服務(wù)分系統(tǒng)。建設(shè)一套衛(wèi)星監(jiān)測(cè)產(chǎn)品制圖與產(chǎn)品服務(wù)瀏覽器/服務(wù)器(B/S)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)災(zāi)害要素目標(biāo)監(jiān)測(cè)、災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化、一體化服務(wù)。

3 業(yè)務(wù)模式設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式

對(duì)于自主接收的多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)，采取數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式按計(jì)劃進(jìn)行全自動(dòng)處理模式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接入、云檢測(cè)、正射校正、融合鑲嵌、產(chǎn)品質(zhì)檢等自動(dòng)化業(yè)務(wù)流程。根據(jù)接入數(shù)據(jù)類型，啟動(dòng)相應(yīng)影像產(chǎn)品生產(chǎn)線，按數(shù)據(jù)的先后順序進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理生產(chǎn)，并進(jìn)行生產(chǎn)日志的記錄，對(duì)處理的產(chǎn)品需要進(jìn)行質(zhì)檢入庫(kù)管理。

其中，針對(duì)環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)，在開展數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)上，完成單景數(shù)據(jù)云判、植被指數(shù)提取、水體范圍提取等信息提取；針對(duì)紅外數(shù)據(jù)，在開展輻射定標(biāo)、幾何校正基礎(chǔ)上，完成云判、積雪、陸表溫度識(shí)別和提取，并及時(shí)發(fā)布提取的熱異常信息；針對(duì)高光譜數(shù)據(jù)，重點(diǎn)完成數(shù)據(jù)處理任務(wù)，并開展植被指數(shù)信息提取。

3.2 任務(wù)驅(qū)動(dòng)模式

針對(duì)特定需求開展對(duì)重點(diǎn)區(qū)域(局部區(qū)域)的多源數(shù)據(jù)自動(dòng)化、流程化處理、存儲(chǔ)、發(fā)布等，側(cè)重于災(zāi)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)急處理業(yè)務(wù)，采取任務(wù)驅(qū)動(dòng)按需自動(dòng)化處理模式。包括任務(wù)建立、數(shù)據(jù)獲取、產(chǎn)品生產(chǎn)、產(chǎn)品質(zhì)檢、產(chǎn)品入庫(kù)等流程。

任務(wù)驅(qū)動(dòng)模式在業(yè)務(wù)工作中主要針對(duì)災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)、災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)兩種工作模式，實(shí)現(xiàn)針對(duì)某一應(yīng)急事件數(shù)據(jù)及信息的集中管理，同時(shí)提升數(shù)據(jù)處理、信息提取等任務(wù)的優(yōu)先級(jí)。

3.3 人機(jī)交互模式

隨著人工智能技術(shù)發(fā)展，災(zāi)害目標(biāo)要素提取的精度逐漸升高，但是針對(duì)災(zāi)害范圍及損失精細(xì)監(jiān)測(cè)等應(yīng)用場(chǎng)景，需要開展人機(jī)交互研判。

4 結(jié)束語(yǔ)

環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星憑借其多要素、大幅寬、高重訪觀測(cè)特點(diǎn)，為防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)、應(yīng)急救援以及其他應(yīng)用領(lǐng)域提供中分辨率光學(xué)遙感數(shù)據(jù)，為及時(shí)了解災(zāi)害系統(tǒng)異常信息、迅速開展災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)提供了重要支撐。環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)緊密圍繞新時(shí)代應(yīng)急管理新任務(wù)、新要求，結(jié)合衛(wèi)星特點(diǎn)設(shè)計(jì)研發(fā)，充分運(yùn)用了深度學(xué)習(xí)等新興手段，重點(diǎn)強(qiáng)化了災(zāi)害系統(tǒng)各類要素的定期監(jiān)測(cè)與災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)能力。但是，我國(guó)災(zāi)害多樣，災(zāi)害形勢(shì)復(fù)雜嚴(yán)峻，單憑一顆或一類衛(wèi)星難以解決所有問(wèn)題，應(yīng)用系統(tǒng)的建設(shè)更需要在用好環(huán)境減災(zāi)二號(hào)A/B衛(wèi)星基礎(chǔ)上，強(qiáng)化與其他光學(xué)衛(wèi)星、SAR衛(wèi)星的協(xié)同監(jiān)測(cè)應(yīng)用，提升衛(wèi)星監(jiān)測(cè)效率。