文 | 范昕桐 王春月 于海洋 秦磊 徐貴貴

1.長(zhǎng)光衛(wèi)星技術(shù)股份有限公司

2.吉林省衛(wèi)星遙感應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

一、引言

“十四五”時(shí)期是我國(guó)實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”和“碳中和”目標(biāo)的關(guān)鍵時(shí)期，相關(guān)專家提出了“三端發(fā)力”體系，即能源供應(yīng)端、能源消費(fèi)端、人為固碳端[1]。能源供應(yīng)端是指非化石能源代替化石能源來(lái)發(fā)電、制氫，構(gòu)建新型能源供應(yīng)系統(tǒng)。能源消費(fèi)端的實(shí)質(zhì)是非碳能源代替化石能源的消費(fèi)領(lǐng)域。人為固碳端其中一個(gè)方面是陸地生態(tài)系統(tǒng)碳吸收，這是當(dāng)前唯一可遵從自然資源規(guī)律途徑的部分。

中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)消耗大量的能源，而能源結(jié)構(gòu)仍是化石燃料占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。“十三五”時(shí)期新能源和可再生能源發(fā)展規(guī)劃中指出“大力發(fā)展新能源和可再生能源將是優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、推動(dòng)能源綠色智能高效轉(zhuǎn)型的重要戰(zhàn)略舉措”。除了減少工業(yè)等碳排放之外，森林生態(tài)系統(tǒng)是增強(qiáng)碳匯功能的“主力軍”。近年來(lái)我國(guó)森林面積穩(wěn)步提升，在碳匯上發(fā)揮著越來(lái)越大的效能。

遙感技術(shù)在地表碳循環(huán)中的應(yīng)用日益深入，將具有大面積同步觀測(cè)優(yōu)勢(shì)的遙感技術(shù)與地球物理化學(xué)方法相結(jié)合，不僅可以縮短測(cè)量時(shí)間、節(jié)省測(cè)量成本，還可以大范圍連續(xù)觀測(cè)有機(jī)碳庫(kù)的來(lái)源組成[2]。本文以吉林一號(hào)星座數(shù)據(jù)在區(qū)域森林碳儲(chǔ)量估算、能源設(shè)施提取和光伏潛力估算方面的應(yīng)用為例，介紹吉林一號(hào)衛(wèi)星在“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)中的應(yīng)用實(shí)踐情況。

二、吉林一號(hào)衛(wèi)星介紹

吉林一號(hào)星座是長(zhǎng)光衛(wèi)星技術(shù)股份有限公司在建的核心工程，星座的布局可以更有效地完成區(qū)域目標(biāo)的聯(lián)合規(guī)劃，有效提高影像獲取能力，滿足大量拍攝任務(wù)需求。星座規(guī)劃由138 顆涵蓋高分辨、大幅寬、視頻等系列的高性能光學(xué)遙感衛(wèi)星組成[3-4]。目前，吉林一號(hào)星座在軌衛(wèi)星108 顆，可對(duì)全球任意地點(diǎn)實(shí)現(xiàn)每天35 ～37 次重訪，具備全球一年覆蓋3 次、全國(guó)一年覆蓋9 次的能力。

三、吉林一號(hào)數(shù)據(jù)在森林碳儲(chǔ)量估算方面的應(yīng)用

森林作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體和最大的碳庫(kù)，通過(guò)與水、大氣、土壤、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)等相互作用進(jìn)行物質(zhì)交換和能量流動(dòng)保持陸地生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定。自20 世紀(jì)90 年代以來(lái)，各國(guó)科學(xué)家為估算區(qū)域尺度森林碳儲(chǔ)量開(kāi)展了大量研究工作，當(dāng)前主要有三類方法，分別是樣地清查法、渦度相關(guān)法和過(guò)程模型模擬法。其中過(guò)程模型模擬法是指借助遙感手段，對(duì)森林生物量和碳儲(chǔ)量進(jìn)行估算。遙感數(shù)據(jù)覆蓋范圍廣、時(shí)效性強(qiáng)，適合于森林碳儲(chǔ)量的估算。

以吉林一號(hào)衛(wèi)星星座的高分辨率遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合多源遙感數(shù)據(jù)開(kāi)展區(qū)縣尺度、省市尺度碳儲(chǔ)量研究，并依托吉林一號(hào)星座衛(wèi)星的快速重訪能力，開(kāi)展森林碳匯估算。首先，獲取目標(biāo)區(qū)域吉林一號(hào)寬幅衛(wèi)星數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，并對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取植被指數(shù)等遙感因子。同時(shí)處理氣象數(shù)據(jù)，計(jì)算溫度因子和土壤因子信息。再將遙感因子、溫度因子、土壤因子信息作為輸入建立光能利用率模型，得到森林地上生物量。最后，根據(jù)碳轉(zhuǎn)換系數(shù)，將森林地上生物量轉(zhuǎn)換為森林碳儲(chǔ)量，根據(jù)分子轉(zhuǎn)換系數(shù)轉(zhuǎn)換為碳匯量。

森林碳儲(chǔ)量代表著森林生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力，而植被生物量的多少代表了生態(tài)系統(tǒng)吸收碳并進(jìn)行碳轉(zhuǎn)換的能力。森林植被生物量乘以森林碳儲(chǔ)量轉(zhuǎn)換系數(shù)，可以得到森林碳儲(chǔ)量。統(tǒng)計(jì)一定時(shí)間內(nèi)增加的碳儲(chǔ)量乘以轉(zhuǎn)換系數(shù)即可得到碳匯量。森林碳匯量估算流程如圖1 所示。

圖1 森林碳匯量估算流程

1．區(qū)縣尺度森林碳儲(chǔ)量

吉林一號(hào)寬幅系列衛(wèi)星幅寬優(yōu)于150km，單次拍攝即可獲取區(qū)縣范圍內(nèi)的亞米級(jí)高分辨率影像，可做到區(qū)縣尺度的碳儲(chǔ)量月度監(jiān)測(cè)。光能利用率模型（CASA）在植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP）模擬和碳循環(huán)研究中被廣泛應(yīng)用。區(qū)縣尺度的碳儲(chǔ)量以經(jīng)典的CASA 模型估算森林植被凈初級(jí)生產(chǎn)力，并結(jié)合碳轉(zhuǎn)換系數(shù)估算森林碳儲(chǔ)量。

根據(jù)吉林一號(hào)寬幅影像和氣象輔助數(shù)據(jù)，基于CASA 模型對(duì)長(zhǎng)春市凈月高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)的森林碳儲(chǔ)量進(jìn)行估算，計(jì)算最高值和最低值，并分為5 個(gè)等級(jí)，依次是極低、低、中、高和極高，具體分級(jí)如表1 所示。通過(guò)CASA 模型得到凈月區(qū)2020年5—10 月森林碳儲(chǔ)量分布如圖2 所示。

表1 碳儲(chǔ)量分級(jí)

圖2 凈月區(qū)2020 年5—10 月森林碳儲(chǔ)量分布圖

凈月區(qū)森林主要在西北部大部分區(qū)域和西側(cè)林地分布區(qū)域。從5 月分布情況來(lái)看，整體森林碳儲(chǔ)量大多數(shù)處于碳儲(chǔ)量高值區(qū)，其次多為碳儲(chǔ)量中值區(qū)，碳儲(chǔ)量分布較低值位于道路沿線，且分布在西南部水庫(kù)周邊區(qū)較多。從6 月分布情況來(lái)看，比5月整體儲(chǔ)量提高，碳儲(chǔ)量多為高值區(qū)，同時(shí)存在一些中值區(qū)，低值區(qū)和較低值區(qū)位于西南部和中西部地區(qū)。從7 月分布情況來(lái)看，比6 月整體儲(chǔ)量提高，大部分都是高值區(qū)，僅有少部分中值區(qū)位于西南部水庫(kù)周圍，極少部分極低值區(qū)處于道路沿線。從8月分布情況來(lái)看，與7 月整體持平，整體分布大部分位于高值區(qū)。從9 月情況來(lái)看，比8 月有所下降，主要位于儲(chǔ)量中值區(qū)和部分低值區(qū)，極低值區(qū)位于南部小面積區(qū)域以及道路周邊等。從10 月分布情況來(lái)看，比9 月下降較多，大部分處于極低值區(qū)，少部分屬于中值區(qū)。

2．省市尺度森林碳儲(chǔ)量

目前吉林一號(hào)寬幅系列衛(wèi)星由3 顆幅寬優(yōu)于150km 的衛(wèi)星構(gòu)成，依靠3 顆衛(wèi)星的快速重訪能力，每季度以及每年都可獲取省市尺度高分辨率數(shù)據(jù)，不同于區(qū)縣尺度的碳儲(chǔ)量月度監(jiān)測(cè)，省市尺度的碳儲(chǔ)量監(jiān)測(cè)一般以季度和年的頻率進(jìn)行監(jiān)測(cè)。省市尺度的碳儲(chǔ)量研究以吉林一號(hào)高分辨率全省影像拼接圖為基礎(chǔ)，結(jié)合MODIS 等多源數(shù)據(jù)，對(duì)森林碳儲(chǔ)量進(jìn)行反演。森林生物量作為碳儲(chǔ)量反演參數(shù)，碳儲(chǔ)量轉(zhuǎn)換系數(shù)設(shè)定為0.4999，對(duì)林地的單位森林碳儲(chǔ)量進(jìn)行估算。以吉林省2017—2021 年吉林一號(hào)高分辨率全省一張圖影像為基礎(chǔ)對(duì)地物進(jìn)行分類，結(jié)合MODIS NPP 數(shù)據(jù)，獲取全省森林碳儲(chǔ)量，并以區(qū)縣級(jí)行政單位為最小統(tǒng)計(jì)區(qū)，對(duì)吉林省60 個(gè)區(qū)縣級(jí)行政單位進(jìn)行森林碳儲(chǔ)量統(tǒng)計(jì)，分布圖如圖3 所示。

圖3 吉林省2017—2021 年森林碳儲(chǔ)量分布圖

吉林省西北部地區(qū)森林面積小，森林碳儲(chǔ)量處于極低和低的狀態(tài)，主要包括白城市和松原市。在中部地區(qū)，森林面積適中，森林碳儲(chǔ)量處于中低和中的狀態(tài)，主要包括長(zhǎng)春市和四平市。林地主要分布在吉林省東南部和南部地區(qū)，森林碳儲(chǔ)量處于中高、高和極高的狀態(tài)。

表2 區(qū)縣尺度碳儲(chǔ)量月度統(tǒng)計(jì)表

3．森林碳匯

森林碳匯量是指森林生態(tài)系統(tǒng)各碳庫(kù)在一定時(shí)間內(nèi)增加的碳儲(chǔ)量乘以轉(zhuǎn)換系數(shù)，系數(shù)一般設(shè)定為3.67。以凈月區(qū)區(qū)縣尺度碳儲(chǔ)量為例說(shuō)明區(qū)縣尺度碳匯估計(jì)情況。以月為單位時(shí)間，統(tǒng)計(jì)較前一個(gè)月增加的量，作為森林碳匯量。森林碳匯量統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，凈月區(qū)2020年5—10 月森林碳匯呈現(xiàn)先增加后降低的趨勢(shì)，各月碳儲(chǔ)量、碳儲(chǔ)量增幅、碳匯量、碳匯量增值如表2 所示。

四、吉林一號(hào)數(shù)據(jù)在能源設(shè)施提取方面的應(yīng)用

近年來(lái)，能源企業(yè)、行業(yè)紛紛將清潔低碳作為未來(lái)發(fā)展方向之一。大力發(fā)展清潔能源，推動(dòng)能源電力從高碳向低碳、從以化石能源為主向以清潔能源為主轉(zhuǎn)變。以吉林一號(hào)高分辨率數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用目標(biāo)檢測(cè)等人工智能算法，提取傳統(tǒng)熱電廠冷卻塔設(shè)施和風(fēng)機(jī)等清潔能源設(shè)施位置及工作狀態(tài)。

1．熱電廠冷卻塔提取

碳排放很大程度上是溫室氣體排放，水蒸氣就是主要的溫室氣體之一，而冷卻塔的作用是將攜帶廢熱的冷卻水在塔體內(nèi)部與空氣熱交換進(jìn)行降溫，工作過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的水蒸氣。冷卻塔目標(biāo)檢測(cè)對(duì)雙碳減排有重要作用，需要對(duì)其位置和工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。高分辨率遙感影像背景復(fù)雜且冷卻塔的尺度、位置多樣，給目標(biāo)檢測(cè)帶來(lái)挑戰(zhàn)。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展以及遙感影像空間分辨率的提升，利用高分辨率遙感影像進(jìn)行冷卻塔目標(biāo)檢測(cè)，有利于監(jiān)測(cè)特定區(qū)域內(nèi)冷卻塔的分布和預(yù)估冷卻塔的排放量?；贔aster RCNN 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)提取吉林一號(hào)0.75m 寬幅數(shù)據(jù)上的冷卻塔，并對(duì)其工作狀態(tài)特征進(jìn)行精確提取，圖4 顯示冷卻塔排放識(shí)別結(jié)果。

圖4 冷卻塔識(shí)別結(jié)果

2．風(fēng)力發(fā)電設(shè)施提取

在全球?qū)崿F(xiàn)碳中和目標(biāo)的共識(shí)下，可再生能源的發(fā)展成為主流，尤其是風(fēng)、光、水的碳排放量遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)能源，而風(fēng)電相較于其他可再生能源又具有更加明顯的低碳排放特性。隨著風(fēng)力發(fā)電行業(yè)的快速發(fā)展，基于遙感圖像快速獲取風(fēng)力發(fā)電設(shè)施的數(shù)量、空間分布對(duì)電力行業(yè)和有關(guān)監(jiān)管部門具有重要意義。傳統(tǒng)遙感目標(biāo)識(shí)別的算法由于對(duì)風(fēng)機(jī)影像特征表達(dá)不足，無(wú)法滿足大區(qū)域風(fēng)機(jī)提取的要求。利用2022 年吉林一號(hào)0.75m全國(guó)一張圖，基于YOLOv5 網(wǎng)絡(luò)對(duì)全國(guó)風(fēng)機(jī)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，完成了全國(guó)范圍風(fēng)力發(fā)電設(shè)施提取，經(jīng)調(diào)查全國(guó)風(fēng)力發(fā)電設(shè)施建成量在10 萬(wàn)臺(tái)以上。圖5 為內(nèi)蒙古輝騰錫勒草原風(fēng)電場(chǎng)放大圖。

圖5 內(nèi)蒙古輝騰錫勒草原風(fēng)電場(chǎng)

五、吉林一號(hào)數(shù)據(jù)在光伏潛力估算方面的應(yīng)用

太陽(yáng)能分布廣泛、儲(chǔ)量豐富，是可再生能源的代表。我國(guó)地域遼闊，光伏發(fā)電具有很大的優(yōu)勢(shì)。吉林一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)分辨率高、監(jiān)測(cè)范圍大，適合用于開(kāi)展區(qū)域光伏潛力估計(jì)與光伏發(fā)電設(shè)施建設(shè)過(guò)程的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，并對(duì)光伏板發(fā)電能力進(jìn)行評(píng)估。在吉林一號(hào)星座寬幅衛(wèi)星提供的大幅寬、高頻次的高分辨數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，結(jié)合CLDAS 大氣驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品[5]，開(kāi)展小范圍屋頂光伏潛力估計(jì)和大范圍光伏電站發(fā)電潛力估計(jì)。

1．屋頂光伏潛力

概化估算法用于屋頂光伏方面的研究是利用光伏屋頂可利用面積乘以相關(guān)系數(shù)，假設(shè)光伏全開(kāi)發(fā)的情況下，估算屋頂?shù)墓夥萘?。屋頂可利用面積是指可以用來(lái)架設(shè)光伏設(shè)備的區(qū)域大小。平頂式屋頂和傾斜式屋頂可利用面積計(jì)算方式不同，選擇0.5 為平屋頂比例系數(shù)，0.4 為斜坡屋頂比例系數(shù)，0.3 為不規(guī)則屋頂比例系數(shù)。利用DeeplabV3+ 獲取建筑物屋頂范圍，并在此基礎(chǔ)上估算屋頂光伏潛力。

以長(zhǎng)春市凈月區(qū)為例，通過(guò)估算表明，凈月區(qū)斜坡光伏屋頂年發(fā)電量4927.31×104kWh，平光伏屋頂年發(fā)電量4849.52×104kWh，不規(guī)則光伏屋頂年發(fā)電量67.98×104kWh，合計(jì)光伏屋頂年發(fā)電量9844.81×104kWh。

2．光伏電站發(fā)電潛力

太陽(yáng)能作為重要的綠色清潔能源，在可持續(xù)發(fā)展的背景下，在“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo)與能源供需缺口的共同推動(dòng)下，各地加快了光伏電站的建設(shè)進(jìn)程。精確的光伏空間分布和發(fā)電潛力估算對(duì)于光伏產(chǎn)業(yè)的合理規(guī)劃、資源綜合利用都具有巨大的潛力。利用遙感技術(shù)可快速準(zhǔn)確地掌握我國(guó)各地區(qū)光伏空間分布和發(fā)展情況。2023 年2 月24 日，陜投商州區(qū)100MW 光伏電站正式并網(wǎng)發(fā)電，該項(xiàng)目位于商洛市商州區(qū)腰市鎮(zhèn)，占地約2600 畝。項(xiàng)目設(shè)計(jì)每年可為當(dāng)?shù)靥峁?.45 億度的綠色電能，節(jié)約標(biāo)準(zhǔn)煤4.29 萬(wàn)噸，可減排二氧化碳11.75 萬(wàn)噸。為分析光伏電站建設(shè)過(guò)程及發(fā)電能力，選擇2022 年4 月26 日、7 月24 日、8 月13 日、9 月25 日、10 月21 日、11 月15 日，2023 年1 月6日的吉林一號(hào)寬幅影像，利用HRnet+OCRnet 對(duì)光伏板建設(shè)過(guò)程進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)，圖6 為光伏板位置示意圖。通過(guò)遙感分析，2023 年1 月6 日影像上的光伏板總面積為473672.7m2，按照光伏板發(fā)電能力估算結(jié)果，估計(jì)腰市鎮(zhèn)光伏板年度總發(fā)電量為1.473×108kWh。

圖6 光伏板位置示意圖

六、結(jié)語(yǔ)

面向固碳減排的目標(biāo)，需要利用衛(wèi)星遙感、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)方法，實(shí)現(xiàn)高精度、高時(shí)空分辨率的陸地碳源/匯效應(yīng)分析。本文介紹了使用吉林一號(hào)數(shù)據(jù)在森林碳儲(chǔ)量、森林碳匯、冷卻塔提取、風(fēng)機(jī)設(shè)備提取、屋頂光伏潛力、光伏電站發(fā)電量等幾個(gè)方面開(kāi)展的技術(shù)探索和應(yīng)用實(shí)踐。隨著吉林一號(hào)遙感平臺(tái)和傳感器技術(shù)的更新迭代，利用更高空間分辨率和時(shí)間分辨率的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行新能源與碳儲(chǔ)量估算有著廣闊的發(fā)展前景。綠水青山變成“金山銀山”將獲取更大的經(jīng)濟(jì)效益，激勵(lì)普通群眾形成生態(tài)意識(shí)，創(chuàng)造更多的生態(tài)效益，實(shí)現(xiàn)生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益的雙贏。