王 橋

北京師范大學，北京 100091

近年來，我國自然和人為因素引起的各類突發(fā)性地表異常(如自然災害、環(huán)境污染、生態(tài)破壞、安全事故、違規(guī)開發(fā)等)事件頻發(fā)，并呈現(xiàn)出分布范圍廣、發(fā)生頻率高、演化速度快、影響范圍大、經濟損失重的特點，給人民群眾生命財產帶來了嚴重損失，也給整個社會的生產和生活帶來巨大影響，特別是隨著全球氣候變化和經濟高速發(fā)展，地表異常的內涵與外延不斷深化和擴展，各種地表異常相互交織、相互疊加，局部地表更加脆弱和敏感，可能引發(fā)的各種風險進一步加劇，對我國經濟和社會健康可持續(xù)發(fā)展的制約更加顯現(xiàn)。因此，國家急需發(fā)展更快、更準、更好的地表異常監(jiān)測預警方法，以第一時間發(fā)現(xiàn)各類地表異常，掌握它們發(fā)展的過程、強度、影響和趨勢，爭取應急響應、緊急處置、督察執(zhí)法的主動權，這是保障我國社會安全、經濟安全、政治安全的迫切需要，也是我國新發(fā)展階段物質文明、精神文明、生態(tài)文明建設的重大戰(zhàn)略需求。

國內外大量研究表明，衛(wèi)星遙感具有探測范圍大、空間連續(xù)、信息豐富、動態(tài)性好的特點，是大范圍地表異常探測的最有效方法。近年來災害遙感、環(huán)境遙感、地質遙感、農業(yè)遙感等技術的進步顯示了衛(wèi)星遙感用于地表異常探測與預警的巨大優(yōu)勢和潛力。地表異常種類繁多，其遙感響應特征各異，有關研究表明地震等災害造成的倒塌房屋、崩滑流災害引發(fā)的各類地表異常與可見光(光譜、幾何和紋理)和雷達(后向散射和紋理)的響應特征存在定量關系；森林草原火災、秸稈焚燒等引起的植被地表異常主要與熱紅外的輻射溫度有關[1]；洪澇災害、冰雪災害、風災、沙塵暴等氣象水文災害與可見光和雷達的光譜和后向散射系數(shù)等響應特征存在明顯的關系[2]；森林草原作物病蟲害等生物災害與各種植被指數(shù)的變化存在高度的相關性等[3]；爆炸、垮塌、泄露和人為火災等人口聚集區(qū)的人造地表的各類異常與可見光、熱紅外和微波的遙感響應特征均有密切的關系[4]；大氣環(huán)境、水環(huán)境、固體環(huán)境污染等引起的地表異常與紫外、可見光、紅外、微波全譜段遙感響應特征存在定量響應關系[5]。事實上，地表異常遙感響應特征可直接用于地表異常事件的診斷，例如，利用遙感反射率構造的水色指數(shù)可判別水環(huán)境污染的等級[6]，利用氣溶膠、近地面顆粒物、污染氣體的遙感響應特性可識別大氣污染和各種企業(yè)違規(guī)排放，利用可見光的光譜、幾何、紋理等遙感響應特性，結合人工判讀，可以監(jiān)測安全事故、違規(guī)開發(fā)和生態(tài)破壞等引起的地表異常[4]，利用可見光多光譜影像遙感響應特征，可監(jiān)測生態(tài)破壞等導致的植被擾動、土地利用變化等[7]。但是，現(xiàn)有地表異常遙感響應特征研究還主要是針對特定要素的，還缺乏針對不同地表異常的全譜段、全天時遙感響應時空規(guī)律的研究[8]，還需要從可見光、熱紅外到微波的全譜段，系統(tǒng)研究地表異常遙感響應特征及其時空規(guī)律，以定量提取地表異常遙感響應的關鍵特征。另外，由于自然語言所呈現(xiàn)的地表異常遙感響應特征難以被計算機理解和自動化處理[9]，因此還需要進一步研究地表異常遙感響應特征語義化表達，對此，國內外學者也開展了有益探索，構建了諸如Event、SEM、ABC、LODE、CIDOC CRM、Event_Model_F等通用事件語義模型，其中有針對較寬泛的突發(fā)事件構建的語義模型，也有針對具體突發(fā)事件構建的語義模型[10]。

在遙感研究領域，遙感響應光譜特征語義經歷了從“波譜”“波譜庫”到“波譜知識庫”的發(fā)展歷程，這種“波譜數(shù)據(jù)+配套參數(shù)”的波譜知識庫為挖掘新遙感響應特征知識提供了可能[11]，如“中國典型地物波譜知識庫”成功實現(xiàn)了一系列地表植被結構參數(shù)的定量反演和語義表征[12]，是地表遙感響應特征語義模型的范例。但是，現(xiàn)有語義模型對事件語義的動態(tài)性和連續(xù)性的認識不足，需將異常事件、地表異常、遙感特征三方面的語義表征模型有機串聯(lián)起來形成知識體系，才有望支撐地表異常遙感即時探測與診斷。還需要指出的是，地表異常遙感探測往往面對的是復雜背景下、像素級甚至亞像素級的弱異常信號，例如病蟲害、干旱導致的植物光合作用受損表現(xiàn)為微弱信號葉綠素熒光發(fā)生變化[13]，水華、溢油等水體環(huán)境異常導致水體光譜包含部分植物光譜特性和后向散射系數(shù)降低，近地表大氣異常表現(xiàn)為紅外波段形成特征譜線吸收峰[14]等，單臺載荷本身探測能力的局限和不同載荷多源數(shù)據(jù)時空譜探測要素(動態(tài)范圍、分辨率、視角、譜段等)的不一致性限制了像素級地表異常的早期發(fā)現(xiàn)和即時捕捉[15]，構建基于地學、大氣科學、光學、傳感器、電子學等多學科多領域交叉融合的更真實完整的全鏈路遙感成像模型，是突破地表異常信息高精度探測的前提[16]。對此，國際上已開展了一系列研究，如美國航空航天局開發(fā)的PATCOD集成平臺、德國宇航中心研制的高光譜仿真系統(tǒng)SENSOR、美國羅切斯特理工學院研發(fā)的成像仿真軟件DIRSIG等；我國也開展了以大氣傳輸效率、載荷光學效率、探測器量子效率等參數(shù)表征為代表的全鏈路模型等研究，由上海技術物理研究所研制的高分五號可見短波紅外高光譜相機的探測器采用了光譜色散方向與電容分檔增益配置的方案，在高信噪比的前提下保證了大動態(tài)范圍[17]。此外，一些衛(wèi)星載荷研究也考慮了通過探測器非線性響應設計來拓展動態(tài)范圍。例如，我國風云二號、風云四號衛(wèi)星的最大動態(tài)范圍達64 dB[18]，美國天基紅外預警衛(wèi)星具有高達118 dB的動態(tài)范圍。但是，現(xiàn)有衛(wèi)星載荷成像模型尚未充分考慮強弱信號在探測器內部的非線性效應等因素[19]，對偏振特性和雜散特性這一制約地表異常探測精度瓶頸問題尚缺乏研究，因此，亟待建立包含全鏈路傳輸特性和遙感載荷全要素參數(shù)的地表異常非線性響應探測模型，發(fā)展具有動態(tài)范圍自適應可控和偏振雜散信號可抑制的光電聯(lián)合調控探測載荷新體制。為實現(xiàn)地表異常遙感即時探測，除了探測模型還需要從衛(wèi)星-載荷-應用一體化到高度來解決即時探測機制問題——需要將通信、導航、遙感衛(wèi)星組成“通導遙”一體的星群模式[20]，通過多源數(shù)據(jù)在軌處理、星間與星地的實時傳輸，縮短地表異常遙感探測任務鏈，提高地表異常遙探測時效[8]，對此，國際上也開始了一系列探索。例如，美國實施了TSAT計劃，把太空、空中、陸地、海洋的網絡整合為一體[21]；國際電信聯(lián)盟于2016年設立重點研究課題“將衛(wèi)星系統(tǒng)整合到下一代接入技術中的關鍵因素”；我國學者也提出了可提供全天時、全天候、全地域實時應用服務的“互聯(lián)網+”天基信息實時服務系統(tǒng)的設想[22]。與此同時，探測任務規(guī)劃、星群資源自適應匹配等研究也取得了一些值得肯定的進展。如通過遺傳算法建立了SAR衛(wèi)星星座系統(tǒng)任務規(guī)劃模型[23]，以最少的通道數(shù)觀察感興趣區(qū)域的目標，進而有效減少了系統(tǒng)響應時間；將觀測任務自適應地分配給預測概率最高的衛(wèi)星的并行任務調度方法[24]降低了探測任務的復雜程度；SpaceVPX標準的載荷星上高速數(shù)據(jù)處理平臺根據(jù)探測任務的復雜程度和資源需求，對每一級任務合理分配相應的資源[25]；利用自適應遺傳算法實現(xiàn)任務目標分解，組織衛(wèi)星星座的觀測和通信[26]；采用基于規(guī)則的前瞻啟發(fā)式算法，提高衛(wèi)星在軌存儲管理、充電等任務自主規(guī)劃能力等。但目前調度和規(guī)劃工作仍主要在地面開展，尚未考慮時間和資源最優(yōu)為約束條件下地表異常遙感即時探測任務與星群資源自適應匹配，如何實現(xiàn)“通導遙”一體化星群自適應作業(yè)及任務規(guī)劃仍是地表異常遙感即時探測面臨的難題。

從地表異常遙感即時診斷和預警來看，由于在軌實時處理可在最短時間內實現(xiàn)端到端的即時探測，因此它已成為對地觀測領域研究的熱點[27]。例如，法國PLEIADES衛(wèi)星利用其敏捷成像能力獲取交叉影像，實現(xiàn)了相機的在軌幾何內定標；文獻[28]利用Railroad Valley實驗場分別對MODIS、IKONOS等傳感器進行了在軌輻射交叉定標；美國于2000年發(fā)射了EO-1衛(wèi)星，搭載了突發(fā)事件在軌檢測、特征檢測、變化檢測的星上處理器；德國于2001年發(fā)射了BIRD衛(wèi)星，搭載了多種類型遙感影像預處理、地物分類和火點探測等星上處理器[29]；澳大利亞的FedSat衛(wèi)星搭載了可重構在軌處理原型系統(tǒng)，可利用星上的光學載荷監(jiān)測自然災害；“吉林一號”多光譜01、02衛(wèi)星初步具備了森林火點、海面船艦等目標的在軌智能檢測與識別驗證[30]。在地表異常遙感在軌發(fā)現(xiàn)方面國內外學者也開展的一系列有益的探索，有學者使用NOAA氣象衛(wèi)星的AVHRR和海洋水色衛(wèi)星數(shù)據(jù)，開發(fā)了水溫水色法、人工神經網絡法[31]和多波段差值比值法[32]用于赤潮遙感診斷；文獻[33]提出了面向對象及場景級語義的地表異常發(fā)現(xiàn)與診斷方法，進一步考慮了多特征下各像元上下文關系所形成的對象層和場景層；為獲取更多的信息來指導地表異常變化診斷，文獻[34]利用遙感特征語義變化構建語義表征模型和基于統(tǒng)計模型的地表異常檢測算法；文獻[35]通過馬氏距離衡量待檢測像素與參考背景統(tǒng)計特性之間的偏離程度，并計算背景均值向量和協(xié)方差矩陣，實現(xiàn)地表異常信息診斷；文獻[36]提出了基于幾何建模的地表異常遙感檢測算法，包括基于稀疏表示的地表異常檢測算法、基于低秩分解的地表異常檢測算法，以及基于張量分解的地表異常檢測算法[37]，并用典型的光譜特征向量來表征地表異常；也有學者提出了基于深度學習的地表異常檢測算法，由地表異常遙感響應特征知識引導地表異常的發(fā)現(xiàn)，打破了傳統(tǒng)的依賴人工指定特征的學習策略，通過一種二維空間內的卷積操作和下采樣層，對模型的參數(shù)進行更高效率的學習，提高了地表異常診斷的效率和精度[38]；還有學者利用基于知識圖譜[39]的地表異常遙感檢測方法，在同時滿足了地表異常檢測的實時性和準確性需求方面取得重要突破。

與此同時，如何在軌生成地表異常遙感預警知識也引起國內外研究機構的高度關注，如美國海軍利用海洋地球地圖觀測儀(NEMO)衛(wèi)星中的海岸海洋成像光譜儀，結合光學實時自適應光譜識別系統(tǒng)的自適應圖像識別技術，生成基于星上自動探測的海深和海水透明度等參數(shù)的預警知識[40]；聯(lián)合國糧農組織研發(fā)的“全球火災信息管理系統(tǒng)(GFIMS)”新型在線火災監(jiān)測系統(tǒng)，具有星上在軌生成火災發(fā)生位置、火災嚴重程度以及火災影響范圍等預警知識等功能；美國EO-1衛(wèi)星上的Hyperion傳感器結合其搭載的基于場景變化檢測技術和洪水觸發(fā)閾值，將在軌生成各種洪水發(fā)生位置、淹沒范圍等預警知識[41]；文獻[42]設計了一種地震發(fā)生初期的震區(qū)遙感影像數(shù)據(jù)星上智能采集系統(tǒng)，通過在軌遙感影像數(shù)據(jù)采集設備以及星上處理器，在軌生成地震影響范圍和破壞情況等遙感預警知識，并直接推送搭配地面接收站；文獻[43]設計了一種搭載在“吉林一號”光譜01/02星的在軌處理系統(tǒng)，可直接利用星上北斗接收機短報文通信，實現(xiàn)著火點經緯度從傳感器到用戶的實時傳輸，以提升應急響應的時效性。

現(xiàn)有地表異常遙感即時探測方法還主要是針對個別地表異常要素的，存在模型復雜、處理過程冗長、模型泛化能力差、實時化和智能化水平低、對先驗知識和經驗閾值等依賴較多等一系列問題，還難以滿足突發(fā)性、多樣性、隨機性、隱蔽性和復雜性的地表異常的遙感即時探測的需要，也難以滿足搶險救災、事故處置、污染管控、監(jiān)察執(zhí)法等以分鐘級響應為特征的實時遙感服務的需要。

地表異常遙感即時探測目前主要存在以下幾個方面的技術瓶頸：一是地表異常遙感探測機理不清，地表弱異常信號大動態(tài)范圍觀測能力不足，缺乏由地表異常遙感特征到地表異常事件過程的智能認知，難以實現(xiàn)地表過程異常遙感響應特征(幾何異常、光譜異常、紋理異常、輻射異常等)的即時識別與提取[44]；二是各類衛(wèi)星成像參數(shù)和觀測模式固定，過頂時間較為集中，多時段覆蓋能差，缺乏星間互聯(lián)與星地互饋機制，難以實時發(fā)現(xiàn)地表異常及其變化[45]；三是探測過程需要經過任務規(guī)劃、衛(wèi)星運控、數(shù)據(jù)獲取、傳輸接收、處理加工、分發(fā)應用等諸多環(huán)節(jié)，鏈條長、智能化水平低，響應時間往往需要數(shù)天、甚至數(shù)月，難以實現(xiàn)地表異?？焖僭\斷[46]；四是用戶被動接受來自數(shù)據(jù)處理中心的二級影像產品[47]，終端級應用的語義要素嚴重缺乏，尚未形成可服務于多層級任務的地表異常語義提取與生成機制，難以對地表異常的性質、強度、影響和趨勢等進行及時預警，加之受有限傳輸能力和孤立運控模式影響，海量衛(wèi)星數(shù)據(jù)無法以預警產品方式即時推送到用戶終端，難以實現(xiàn)“遙感數(shù)據(jù)-監(jiān)測信息-預警知識”的即時轉化[48]。

本文將針對上述4個方面技術瓶頸背后的科學問題，從衛(wèi)星、載荷、應用三位一體的新視角，對地表異常遙感數(shù)據(jù)獲取、處理、傳輸和應用過程進行理論重構和方法再造，提出以“通導遙”一體化、星上在軌處理、星地互饋機器學習等為代表的地表異常遙感即時探測機理與方法研究思路，構建包括地表異常遙感響應特征與語義表征、地表異常超大動態(tài)范圍自適應即時遙感探測、地表異常遙感在軌即時診斷、地表異常遙感預警知識即時生成與表達等在內的地表異常遙感即時探測研究框架。

1 總體研究框架

1.1 總體研究目標與內容

針對面向地表異常實時監(jiān)控預警的國家重大需求，開展多學科交叉研究，闡明地表異常遙感探測機理，解析地表異常遙感響應特征，揭示復雜場景下超大動態(tài)范圍地表過程異常自適應即時探測原理，構建適于星上資源約束的地表異常遙感在軌遙感即時診斷與預警方法，解決“地表異常衛(wèi)星影像-監(jiān)測信息-預警知識”即時轉化技術瓶頸背后的科學問題，形成以實時、智能、主動為特征的“衛(wèi)星-載荷-應用”三位一體的地表異常遙感即時探測與預警方法體系，為突破衛(wèi)星應用時效嚴重滯后地表異常事件應急處置和風險管控需求的國際性難題提供科學方案，為實現(xiàn)直到用戶移動終端的地表異常遙感監(jiān)測預警即時服務提供方法支撐。具體研究目標和內容：一是針對地表異常遙感即時診斷和預警遙感機理不清問題，厘清地表異常事件、地表異常、遙感響應特征之間的關聯(lián)關系，揭示地表異常遙感全譜段響應特征時空規(guī)律，確定地表異常遙感即時診斷特征閾值，建立地表異常及其遙感響應特征語義表征模型，形成地表異常遙感響應特征知識體系；二是針對地表異常信息探測能力不足、即時探測機制欠缺問題，闡明復雜場景下地表弱異常信息高精度探測機理，研發(fā)地表異常超大動態(tài)范圍非線性響應探測模型，構建地表異常事件驅動的探測任務與星群資源自適應匹配映射機制，形成地表異?！巴▽нb”一體化任務協(xié)同及星群模式；三是針對地表異常遙感診斷時效差、智能化水平低的問題，提出地表異常遙感信息在軌實時處理機制和技術途徑，發(fā)展多星聯(lián)合觀測及星地多驅動下的地表異常在軌即時診斷方法，實現(xiàn)地表異常事件高層次時空語義信息在軌表提取與表達，形成基于星地互饋新機制的地表異常在軌即時診斷方法體系；四是針對星上有限資源約束下地表異常遙感即時預警難以實現(xiàn)的問題，構建“衛(wèi)星影像-異常信息-預警知識”實時轉化機制，發(fā)展以“信息融合-知識挖掘-時空模擬”為主線的地表異常遙感預警知識即時生成方法，突破地表異常遙感預警知識自動制圖綜合與語義抽取瓶頸，形成適于衛(wèi)星在軌處理與傳輸能力的“通導遙”一體化地表異常遙感即時預警方法體系?？傮w技術路線如圖1所示。

圖1 總體技術路線

1.2 主要學術思路

瞄準地表異常遙感探測“看不到、看不清、看不快、看不遠”技術瓶頸背后的科學問題，按照“重構探測機制-深究響應機理-再造診斷模式-更新預警方式”的總體技術路線，開展地表異常遙感即時探測機理與方法研究。

從遙感載荷響應、轉換、輸出的全周期，研究地表異常像素級超大動態(tài)范圍自適應遙感即時探測方法——基于光場與電場聯(lián)合調控、探測參數(shù)自適應調整等新手段，構建地表異常信號全鏈路傳輸與全要素響應的精準函數(shù)關系，解決地表異常成像參數(shù)和觀測模式固定、探測一致性不夠、精準性差、動態(tài)范圍不足的難題。

從遙感特征試驗、解析、建模的全進程，研究地表異常遙感響應機理——基于全譜段、全天時等視角，揭示地表異常遙感響應時空規(guī)律，找出遙感響應特征標志或臨界點，提取地表異常遙感即時診斷特征閾值和綜合指數(shù)，解決地表異常遙感即時探測機理不清、全譜段三維輻射傳輸難以求解的難題。

從遙感數(shù)據(jù)獲取、處理、傳輸?shù)娜鞒?，研究地表異常遙感即時診斷和預警方法——基于多模態(tài)信息高速融合、在軌知識挖掘、時空模擬等新途徑，建立星上資源約束條件下地表異常遙感即時診斷和預警方法體系，解決地表異常遙感探測模型復雜、智能化、實時化水平低、遙感即時服務能力差的難題(圖2)。

圖2 主要學術思路

1.3 關鍵科學問題

總體上看，關鍵科學問題就是如何將低時效的傳統(tǒng)地表異常遙感探測發(fā)展成實時化、智能化的地表異常遙感探測。其中包括：

(1) “通導遙”一體化地表異常遙感即時探測機制——如何構建通信、導航、遙感衛(wèi)星一體化的地表異常自適應協(xié)同探測機制，將地表異常遙感信息全鏈路處理模式轉變成在軌實時處理模式。

(2) 地表異常遙感全譜段響應時空規(guī)律與特征閾值——如何揭示地表異常遙感響應機理，確定地表異常遙感全譜段、全天時響應關鍵特征，構建地表異常/事件遙感即時診斷特征閾值和綜合指數(shù)。

(3) 地表弱異常信息像素級超大動態(tài)范圍自適應探測——如何突破地表弱異常信息探測一致性不夠、精準性差、動態(tài)范圍不足的方法瓶頸，構建地表異常像素級超大動態(tài)范圍自適應探測模型。

(4) “通導遙”一體化的地表異常遙感即時診斷與預警——如何解決復雜的地表異常遙感即時診斷預警與有限的衛(wèi)星處理傳輸能力之間矛盾，實現(xiàn)“地表異常遙感探測數(shù)據(jù)-診斷信息-預警知識”在軌實時轉化。

2 地表異常遙感響應特征與語義表征研究

2.1 主要研究任務

研究不同地表異常事件與遙感響應特征非線性關聯(lián)機理，構建基于機器學習的“地表異常事件-地表異常-地表異常遙感響應”特征映射關系模型；開展從可見光、近紅外、熱紅外至微波的地表異常遙感響應特征計算機仿真模擬，揭示地表異常全譜段、全天時遙感響應特征，定量解析地表異常光譜、輻射、散射、幾何、紋理等遙感響應特征標志或臨界點，提出地表異常遙感即時診斷特征閾值和綜合指數(shù)；研究集語義實體、語義關系與語義表征于一體的地表異常遙感響應特征語義表征模型，形成地表異常遙感響應特征知識體系。

2.2 遙感響應特征-地表異常-地表異常事件關聯(lián)機理

研究地表異常、地表異常事件與地表異常遙感響應特征之間的關聯(lián)關系，明晰突發(fā)性可遙感地表異常類型，構建“遙感響應特征-地表異常-地表異常事件”關聯(lián)關系矩陣，利用神經元之間的復雜連接特點，綜合先驗知識、領域知識以及文獻資料等構建地表異常事件背景場知識，解析遙感響應特征與地表異常事件非線性映射機理，建立不同地表異常事件與遙感響應特征映射關系模型。

2.3 地表異常遙感響應特征

針對不同類型的地表異常，開展從可見光、近紅外、熱紅外至微波的地表異常全譜段、全天時、多尺度遙感響應特征模擬仿真，構建地表異常三維虛擬場景，耦合大氣輻射傳輸模型和傳感器成像模型，耦合野外觀測試驗、室內室外控制試驗進行敏感參量分析，利用波譜曲線分析等方法，研究不同地表異常類型與遙感全譜段全天時響應特征的關系，解析不同地表異常與全天時遙感響應特征的時空規(guī)律，形成系統(tǒng)的地表異常全譜段遙感響應特征知識體系；從地表異常遙感全譜段響應特征出發(fā)，分析地表異常的光譜、輻射、散射、幾何、紋理等遙感響應特征標志/臨界點，研究可定量判別地表異常的遙感響應特征閾值及其提取方法。

2.4 地表異常及其時空演化語義表征模型與知識體系

研究地表異常及遙感響應特征的語義概念與語義實體，分析地表異常事件、地表異常、遙感響應特征的空間、時間等屬性信息，發(fā)展地表異常及其遙感響應特征的文本聚類、語義簇聚類、語義標注等方法，構建語義實體關聯(lián)模型和語義提取模型；研究地表異常及其時空演化遙感全譜段時空響應特征語義表征模型，形成集地表異常遙感響應特征語義實體、語義關系及語義表征模型于一體的地表異常遙感響應特征知識體系。

3 “通導遙”一體化地表異常遙感即時探測機制研究

3.1 主要研究任務

面向地表異常遙感即時診斷與預警信息在軌處理與傳輸需要，研究地表異常“通導遙”一體化協(xié)同探測星群架構和機制，提出基于星間互聯(lián)、星地互饋的“通導遙”一體化星群網絡拓撲架構、最佳均衡路由機制和星網接口協(xié)議；解析“通導遙”一體化星群靜態(tài)資源對地表異常遙感即時探測動態(tài)任務的響應機制，發(fā)展地表異常事件驅動的探測任務與星群資源自適應匹配映射方法，構建多任務優(yōu)先級約束下的星群資源自適應匹配優(yōu)化方法，提升星群協(xié)同觀測效能。

3.2 地表異常即時探測“通導遙”一體化星群模式

研究發(fā)展“通導遙”一體化協(xié)同觀測星群模式、地表異常事件驅動的星間網絡互聯(lián)拓撲架構及最佳均衡路由機制，構建遙感衛(wèi)星探測能力數(shù)據(jù)集和在軌服務泛在集合，定義星群參數(shù)描述體系，解析地表異常事件的遙感響應特征與遙感衛(wèi)星探測能力的定量化關系，建立星群系統(tǒng)動態(tài)信息組合優(yōu)化模型；采用最優(yōu)化求解、基于參數(shù)自適應策略的動態(tài)問題重構等方法，在資源利用率和任務完成率最大化等約束條件下，自適應構建滿足地表異常最佳探測參數(shù)和最優(yōu)化體系分布的“通導遙”一體化星群方案。

3.3 地表異常即時探測“通導遙”一體化協(xié)同觀測

分析“通導遙”一體化星群協(xié)同下跨類別網絡模式間的泛化特征，研究星座拓撲動態(tài)變化條件下星群協(xié)同探測自適應機制以及效能評估方法，構建地表異常事件驅動的“通導遙”一體化協(xié)同觀測的觸發(fā)機制、并發(fā)機制和同步機制；研究“通導遙”一體化協(xié)作結構網絡的數(shù)據(jù)一致性、狀態(tài)一致性維護方法，針對衛(wèi)星節(jié)點接入的隨機性以及星地鏈路的不穩(wěn)定性，研究可進化的自適應網絡重構技術，發(fā)展星群多維協(xié)同交互過程中過程控制、信息反饋、智能維護方法，研究基于馬爾可夫決策過程強化學習的星群自適應規(guī)劃調度方法，通過構建優(yōu)化策略的目標函數(shù)，建立星群自適應智能規(guī)劃調度方法。

3.4 探測任務與星群資源自適應匹配映射機制

研究地表異常即時探測任務與星群資源自適應匹配映射方法，構建包括任務類型、觀測位置、探測體制、成像要求、觀測效率要求、任務優(yōu)先級等要素的地表異常探測任務描述集合，以及包括觀測窗口內可用的衛(wèi)星資源、載荷指標、數(shù)據(jù)處理要求、通信資源等要素的“通導遙”一體化星群資源描述集合，研究多任務優(yōu)先級約束、多星協(xié)同約束、星群資源差異約束等約束條件下，探測參數(shù)體系自適應優(yōu)化方案，建立從探測任務集到星群資源集的自適應映射和探測任務和異常事件所處區(qū)域星群能力屬性自適應匹配方法。

4 像素級超大動態(tài)范圍地表異常高精準探測方法研究

4.1 主要研究任務

針對傳統(tǒng)光學遙感成像體系對復雜背景下地表異常探測能力不足的問題，研究從地表到載荷的多維時空譜地表異常遙感探測端到端信息響應、收集、轉換、輸出機理，探索全鏈路、全要素一致性精準探測技術途徑，突破地表弱異常信號超大動態(tài)范圍探測能力差等難題，建立電荷傳輸收集參數(shù)自適應調整新機制和地表異常信號全鏈路傳輸與全要素響應的精準函數(shù)關系，形成復雜場景下像素級超大動態(tài)范圍地表異常高精準探測方法。

4.2 地表異常超大動態(tài)范圍非線性響應模型

針對傳統(tǒng)遙感載荷探測模型無法適應大動態(tài)范圍微弱地表異常信號的表征的難題，研究地表異常信號在載荷全動態(tài)范圍與像素級微小區(qū)域的作用機理與檢測方法，揭示溫度、偏壓、電激活區(qū)域面積等參數(shù)對地表異常不同波長、信號強度的光響應及暗電流非線性關系，以及電場調控下背景本征載流子與信號摻雜載流子之間的作用機理，構建基于地表異常像素級光傳播方向和光場分布的有效操控模型、超大信號飽和次生效應對地表異常弱信號電荷傳輸?shù)挠绊懩Ｐ?，發(fā)展地表異常信號不同空間頻率下的探測器電路響應特性和量化方法，構建地表異常信號載荷全鏈路與全要素的精準函數(shù)關系模型。

4.3 像素級地表弱異常信號精準探測機理

針對傳統(tǒng)遙感探測體制缺乏像元級的偏振、彌散抑制及光電耦合轉換效率提升手段而導致地表異常弱信號探測能力差的問題，研究地表弱異常信號的大氣及載荷偏振彌散效應抑制機理，建立基于新材料的光信號高效傳輸耦合機制，構建光場與電場聯(lián)合調控的高效光電轉換新結構；研究發(fā)展具有高位相梯度以及大相位調控范圍的高數(shù)值孔徑超表面微納結構，通過構建人工微納超表面結構相位來調控地表異常光信號的匯聚以及偏振分布解耦特性，建立基于時域差分電磁計算方法和神經網絡優(yōu)化的像素級地表異常探測偏振及彌散效應抑制消除的機制；研究地表異常信號像元內小感光區(qū)域與光電轉換激活區(qū)域的匹配機制，建立電激活區(qū)與暗電流及地表異常光信號響應之間的定量關系模型。

4.4 超大動態(tài)范圍地表異常自適應探測

針對傳統(tǒng)載荷全像素統(tǒng)一參數(shù)觀測的模式難以同時兼顧地表強、弱異常信號的高精度大動態(tài)范圍探測的問題，研究基于電量變化率的各調控手段控制電路的反饋閉環(huán)自適應動態(tài)控制方法，建立電量變化率與各可調控機制之間的精準分布參量關系模型；研究基于微光、微機、微電混合集成的超大動態(tài)范圍光信號可調控機理，發(fā)展具有地表異常信號耦合效率自適應調控、像素級超大動態(tài)范圍地表異常強弱信號電荷傳輸收集自適應調整等特點的探測方法，建立相位和振幅聯(lián)合操控的地表異常信號光電耦合轉換效率可調機制，實現(xiàn)地表異常強弱信號的高效探測。

5 地表異常遙感在軌即時診斷研究

5.1 主要研究任務

研究多源、多模態(tài)地表異常衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)在軌動態(tài)定標、稀疏表達、時空融合等衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在軌處理方法，發(fā)展地表異常與遙感響應特征知識自適應快速匹配、像元級到對象級地表異常特征在軌即時提取技術，闡明地表異常遙感響應特征知識驅動的地表異常在軌發(fā)現(xiàn)機理，設計星上有限資源約束下超輕量級地表異常變化檢測深度網絡，發(fā)展地表異常多特征屬性在軌魯棒挖掘方法，建立基于星地互饋深度學習的地表異常在軌即時診斷模型；解析地表異常事件與地理場景的自適應時空語義耦合機制，建立地表異常事件高層次時空語義信息在軌提取與表達模型。

5.2 突發(fā)性地表異常遙感在軌發(fā)現(xiàn)

針對地表異常突發(fā)性、不確定性和復雜性所導致的發(fā)現(xiàn)難的問題，研究遙感先驗知識引導的在軌地表異常特征發(fā)現(xiàn)方法，構建基于遙感響應特征知識的地表異常遙感在軌發(fā)現(xiàn)機制，發(fā)展由像元級到對象級的地表異常遙感特征與異常事件的智能關聯(lián)方法；研究基于深度學習的在軌地表異常發(fā)現(xiàn)方法，設計適合于在軌衛(wèi)星的超輕量級地表異常特征檢測深度網絡，建立能夠適用于星上在軌處理的輕量級、高效率深度學習模型，形成地表異常在軌發(fā)現(xiàn)與檢測的通用方法。

5.3 地表異常事件遙感在軌診斷

為實現(xiàn)對所發(fā)現(xiàn)地表異常所關聯(lián)事件的在軌即時診斷，研究多元地理實體特征關聯(lián)語義挖掘、地表異常遙感特征與異常事件關系實時抽取、多維映射與快速自動匹配技術，挖掘地表異常事件遙感光譜特征的時空關聯(lián)規(guī)律，構建基于星地互饋深度學習的地表異常遙感在軌即時診斷機制，建立基于地表異常遙感響應特征知識的地表異常遙感診斷知識庫和針對不同地表異常事件的“發(fā)生-發(fā)展”全流程的遙感即時診斷模型工具集，形成基于多模式星地互饋、異常事件特征時空耦合模型驅動的地表異常事件遙感在軌實時診斷方法。

5.4 地表異常事件語義提取

針對地表異常事件在軌語義標注、復雜場景的空間關系表征與事件演化態(tài)勢的語義表達，分析異常事件語義對象與事件場景的空間語義關系，構建星間互聯(lián)數(shù)據(jù)支持下的地表異常事件的復雜場景空間語義信息提取機制，發(fā)展基于星地互饋機制的地表異常事件時空過程語義表達模型，形成基于事件長短期記憶表示學習框架的地表異常事件“從量變到質變”全過程語義信息提取方法，實現(xiàn)從底層遙感精細特征到中層對象融合特征再到高層空間語義信息的地表異常事件語義一體化在軌表達。

6 地表異常遙感預警知識即時生成與表達

6.1 主要研究任務

研究適于星上資源約束的地表異常遙感即時預警結構化知識體系，建立“通導遙”一體化的“地表異常衛(wèi)星影像-監(jiān)測信息-預警知識”即時轉化機制；研究基于多模態(tài)信息融合、強泛化能力知識挖掘和時空智能模擬的地表異常遙感預警知識即時生成方法，突破地表異常多模態(tài)信息高速融合、輕量化和強泛化能力模型構建、歷史樣本跨域遷移學習、在軌時空模擬器等瓶頸；研究復雜遙感預警知識到適于導航和通信衛(wèi)星有限傳輸能力的遙感預警制圖產品實時轉化機制，建立基于制圖綜合和神經網絡深度學習的遙感預警知識即時表達模型，形成星上資源約束條件下地表異常遙感預警知識即時生成與表達方法體系。

6.2 地表異常衛(wèi)星影像-監(jiān)測信息-預警知識實時轉化機制

研究定義地表異常遙感即時預警知識及其體系架構，厘清面向不同行業(yè)與遙感應用方向的地表異常遙感即時預警知識模式和遙感即時預警知識體系結構化表達方法；開展星上資源約束下的“地表異常衛(wèi)星影像-監(jiān)測信息-預警知識”實時轉化仿真研究，構建“通導遙”一體化的“地表異常遙感影像-監(jiān)測信息-預警知識”在軌即時轉化過程表征模型，形成以“通導遙”一體化遙感預警信息星上實時處理機制、基于導航與通信衛(wèi)星鏈路的遙感預警信息實時傳輸機制為代表的“地表異常衛(wèi)星影像-監(jiān)測信息-預警知識”即時轉化機制。

6.3 地表異常遙感預警知識即時生成方法

研究適用于星上處理的地表異常多模態(tài)信息融合輕量化模型策略，解析地表異常多模態(tài)信息高速融合機理，形成多模態(tài)信息融合的地表異常遙感預警知識即時生成方法；研究適用于星上處理的地表異常遙感即時預警知識挖掘模型輕量化和強泛化能力策略，發(fā)展地表異常與事件類型、強度、影響、趨勢等預警知識關聯(lián)規(guī)則挖掘方法，形成基于星地互饋和強泛化能力知識挖掘的地表異常遙感預警知識即時生成方法；研究地表異常時空變化趨勢模擬星地互饋機制，形成基于時空智能模擬的地表異常遙感預警知識即時生成方法。

6.4 地表異常遙感預警知識即時表達方法

研究復雜遙感預警知識空間信息到適于有限傳輸能力的遙感預警制圖產品實時轉化機制，構建基于幾何空間變換算子優(yōu)選與決策級融合等方法的地表異常遙感預警知識空間信息制圖綜合模型，形成適于導航與通信衛(wèi)星有限傳輸能力的遙感預警知識空間信息即時表達方法；探索利用逐層特征變換深度學習方法對地表異常遙感預警知識語義屬性的重要性進行評估和分級的技術途徑，發(fā)展基于神經網絡深度學習方法的遙感預警知識深層語義識別方法，建立地表異常遙感預警知識屬性信息與空間制圖綜合結果自動匹配模型，形成基于深度學習的地表異常遙感預警知識語義信息即時表達方法。

7 小 結

隨著高分辨率對地觀測、大數(shù)據(jù)、人工智能等現(xiàn)代技術的發(fā)展，傳統(tǒng)的單星觀測模式正逐步發(fā)展為由地球觀測遙感器、數(shù)據(jù)處理器和通信系統(tǒng)組成的智能星群模式，在星上安裝高速數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),使衛(wèi)星具備數(shù)據(jù)實時處理能力,并將處理后有價值的數(shù)據(jù)直傳回地面，以大幅提升地表異常遙感探測的時效性已成為必要和可能。同時，人工智能算法在遙感時空信息分析和處理中的應用不斷深入，處理方式逐漸從“淺層解析”發(fā)展到“深度挖掘”，使得遙感大數(shù)據(jù)知識圖譜、多模態(tài)信息融合、基于機器學習的時空特征智能感知、遙感響應特征與目標場景信息關聯(lián)知識挖掘等新技術應運而生，為從本質上揭示地表異常在遙感成像傳感器下的多粒度、多方位和多層次時空特征提供了有力工具，也為從信息語義復雜、數(shù)據(jù)維度豐富的地表光譜、紋理、幾何、散射等遙感特征中認知和提取地表異常預警知識提供了新的技術途徑。地表異常遙感即時探測機理與方法研究將為以星間互聯(lián)、星地互饋、星上處理為特征的“通導遙”一體化地表異常實時探測機制的構建奠定理論基礎，為實現(xiàn)從傳統(tǒng)的地表異常遙感監(jiān)測到實時化、智能化遙感預警的轉變提供技術支撐，有望帶來遙感即時探測理論和方法的重大突破，促進遙感探測從單一數(shù)據(jù)源、滯后觀測模式轉向多星協(xié)同、即時監(jiān)測模式，從全鏈路、滯后的傳統(tǒng)衛(wèi)星應用轉向實時化、智能化衛(wèi)星應用，催生智能星群、在軌處理器、遙感芯片等新興產業(yè)發(fā)展，助推實現(xiàn)直達用戶移動終端的地表異常遙感監(jiān)測預警即時服務。