随着人类社会的发展, 人类对地球环境的影响已步入全球环境的时代。当前, 人类正面临着一系列重大而紧迫的全球环境问题, 如温室气体增加与全球变暖、植被破坏与生物灭绝、土地退化、淡水资源短缺等。全球变化已引起人类的广泛关注, 特别是在土地利用和土地覆被变化(LUCC^[1])、生物多样性全球范围的减少、大气成分的变化、气候变化这4个方面^[2]。各国政府和科学家纷纷呼吁采取全球性的合作。目前, 正在进行全球变化研究的4个国际科学计划, 即世界气候研究计划(WCRP)、国际地圈生物圈计划(IGBP)、国际全球环境变化人文因素计划(IHDP)和国际生物多样性计划(DIVERSITAS), 正是国际科学界努力的结果^[3]。在过去的近40 a中, 各国政府间签署了多项多边环境协议, 以保护人类的生存和居住的环境^[4]。譬如, 1971年通过的《拉姆萨尔公约》, 1992年通过的《生物多样性公约》。为了控制温室气体排放和气候变化危害, 联合国于1992年通过了《联合国气候变化框架公约》, 提出到20世纪90年代末使发达国家温室气体的年排放量控制在1990年的水平; 1997年, 在日本京都召开的该公约缔约国第二次大会, 通过了《京都议定书》, 规定了6种受控温室气体以及相关国家的减排指标。全球变化问题已不仅仅是科学研究的问题, 而且已经涉及经济和政治领域, 关乎人类社会的可持续发展。

全球变化的空间尺度范围从局部一直到全球, 而在时间上的频率从几天一直到几千年。随着全球变化研究的不断深入, 人们更加重视将低空间分辨率与高空间分辨率的卫星遥感数据相结合进行全球尺度和区域尺度的研究^[5]。然而, 在具体实施过程中人们认识到, 在局部范围内基于高空间分辨率遥感影像开发的各种信息提取算法难以应用于较大区域尺度, 原因在于各种遥感数据源在空间、时间上的不一致性, 不能满足全球变化研究的多尺度要求。迄今, 国际地圈生物圈计划、联合国气候变化框架公约、京都议定书、生物多样性公约、全球气候观测系统以及其他国际性的政策机构都阐述过全球环境问题^[5], 对局部到全球尺度的变化信息提出了新的要求。然而大部分多边的合作和协议没有将遥感数据观测的需求或计划纳入到合作和协议之中。而对于全球变化研究的多尺度这一特点, 在制定数据观测计划时, 往往忽略数据一致性的要求, 特别是高空间分辨率数据的一致性。

2006年1月24日, 日本宇航局发射了ALOS卫星, 并对该卫星执行了全新的数据观测计划, 以支持全球变化研究的需要。文本介绍了全球变化研究对遥感数据的需求, 在此基础上详细介绍了ALOS卫星执行的对地观测计划。在全球变化背景下, 我国同样需要获取局部、区域和全球尺度上的全球变化信息, 以提高我国在相关国际事务中的话语权。通过本文的工作以期对我国卫星的对地观测计划有一定的借鉴。

全球变化是一个跨界、多尺度问题, 要求获取局部、区域和全球尺度上的具有空间和时间一致性的对地观测数据, 并且执行系统性观测计划。

实际上, 关于系统性地获取一致性对地观测数据, 已经在低空间分辨率传感器上得到了很好的实践。许多国际组织和机构都制定了全球卫星数据接收、处理和生成数据集的计划^[6]。例如: ①存储在地球资源观测系统数据中心(Earth Resources Observation Systems (EROS) Data Center)的10 d覆盖全球的1 km分辨率AVHRR数据集, 起止时间为1992年4月~1993年9月和1995年2月~1996年1月以及1996年5月; ②由欧洲联盟委员会赞助的VEGETATION传感器从1998年4月开始接收用于全球植被覆盖观测的SPOT VGT数据, 可以免费申请10 d覆盖全球的1 km分辨率影像数据。

然而, 低空间分辨率的遥感数据无法满足全球变化多尺度研究的需求。大部分地表参数提取算法及研究尺度是基于局部范围建立的, 无法直接应用于大尺度低空间分辨率遥感数据。目前, 对于高空间分辨率的遥感数据, 其用户多为商业和科研人员, 其数据获取策略缺乏系统计划, 导致数据在空间、时间上的不一致性。因而, 影响了各国在局部、区域和全球尺度上全球变化的研究与合作。

需要强调的是, 有必要降低对地观测数据的获取费用, 甚至能够免费获取。全球变化研究的有效开展必须借助于世界各国的合作。对于发展中国家及贫困落后地区, 其经济和科研实力较弱, 没有条件和能力拥有自己的卫星平台; 而这些地区往往面临着更大的生存和环境压力, 是全球变化研究的重点区域。

在JERS-1卫星运行的最后3 a中, 日本宇航局对其搭载的SAR传感器执行系统性观测计划, 获取了整个热带和北方地区的遥感影像^{[7, 8]}。日本宇航局认识到大范围研究对系统性、一致性观测数据的迫切需求, 于2000年发起京都及碳倡议书(the Kyoto & Carbon Initiative), 相信对地观测技术在支持国际协议、碳循环研究和环境保护等方面将扮演更重要的角色, 可以提供其他手段无法获取的信息。2006年1月24日, 日本宇航局发射了ALOS(Advanced Land Observation Satellite)卫星, 并根据JERS-1的经验, 针对区域尺度, 实施一种全新的数据观测计划, 以建立长期的、覆盖全球的、时间序列一致的地球观测数据, 实现对地球上任何地点和范围的研究, 支持京都及碳倡议书^[9]。

2.1 ALOS卫星概述

ALOS卫星^[10]是日本继1992年2月发射的地球资源卫星1号(JERS-1)和1996年8月发射的改进型地球观测卫星(ADEOS)之后的又一颗陆地观测卫星。其采用了更加先进的陆地观测技术, 旨在获得更加灵活、更高分辨率的对地观测数据, 应用于测图、区域性观测、灾害监测、资源调查和技术发展等领域。ALOS卫星载有3个传感器: ①全色遥感立体测绘仪(PRISM), 主要用于数字高程测绘; ②先进可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2), 用于精确陆地观测; ③相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR), 由日本经济贸易工业部(Japanese Ministry of Economy, Trade and Industry, METI)和日本国家航天局(Japan Aerospace Exploration Agency, JAEA)联合研制, 用于全天时全天候对地观测。有关ALOS卫星的基本参数详见表1。

表1

Tab.1

表1(Tab.1)

表1 ALOS卫星的基本参数 Tab.1 ALOS characteristics 发射时间 2006年1月24日 同步 太阳同步轨道 轨道 重复周期/d 46 高度/km 691.65 倾角/(° ) 98.16 姿态控制精度/(° ) 2.0× 10-4(配合地面控制点) 定位精度/m 1.0 数据速率/Mbps 240(通过数据中继卫星) 星载数据存储器 固态数据记录仪(90 GB)

表1 ALOS卫星的基本参数 Tab.1 ALOS characteristics

2.3 数据定制冲突的解决方案

实现系统性数据观测计划的关键在于解决数据定制冲突的问题。对于ALOS卫星, 主要考虑: ①综合分析各方的需求, 选择有限的工作模式获取观测数据, 降低数据定制冲突; ②分别制定上升轨道和下降轨道的数据获取计划, 通常光学传感器工作在下降轨道, 雷达传感器则根据工作模式分别选择上升轨道和下降轨道; ③制定观测区域和时间; ④对观测区域进行长期、重复观测^[12]。以PALSAR为例, 具体方案如下:

(1)限制运行模式的数量。PALSAR有多达132种可选观测模式, 为避免冲突和冗余, 有必要限制其运行模式。综合考虑科研需要、用户需求和卫星编程与运行限制, 最初选取了5种模式作为默认模式。但根据校验/验证阶段的结果, 最后确定4种默认模式: ①34.3° 高分辨率单极化模式FBS(HH); ②34.3° 高分辨率双极化模式FBD(HH/HV); ③21.5° 全极化模式; ④扫描模式(HH)。

(2)分别制定上升轨道和下降轨道的数据观测计划。为了减小与光学传感器冲突并避免PALSAR运行模式间的冲突, 在上升轨道时, PALSAR以高数据传输率模式运行(高分辨率单极化模式、高分辨率双极化模式和全极化模式); 在下降轨道时, PALSAR观测仅限于宽带、低数据率的ScanSAR模式。同时, 为了进一步减少对光学传感器的影响, 每隔两个扫描带获取一次数据。

(3)每个周期采取一种运行模式。数据获取被设定在一个重复周期(46 d)内进行。为清除运行模式间的冲突并确保空间一致性, 在一个整周期中PALSAR只在一种模式下运行(表2): 在下降轨道, 总是以扫描模式工作; 而在上升轨道, 交替使用其他默认模式。需要说明的是, 每个周期采用哪种运行模式是事先设定好的。为满足用户对除默认模式外其他模式的需求, 规定每年上升轨道运行中的一个周期保持开放, 即不指定任何默认模式。

表2

Tab.2

表2(Tab.2)

表2 PALSAR前30个周期的数据观测模式 Tab.2 PALSAR default acquisition modes assigned for the first 30 cycles

表2 PALSAR前30个周期的数据观测模式 Tab.2 PALSAR default acquisition modes assigned for the first 30 cycles

(4)区域观测。实际上, PALSAR不可能在一个周期内完成全球覆盖。对于上升轨道, 地球表面被划分成80个相互邻接、但不重叠的地理区域, 每个重复周期完成部分区域的数据获取。通过若干个周期, 最终完成全球数据的获取, 并保证了各个区域内获取数据的一致性(图1)。

图1

Fig.1

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	图1 上升轨道时全球地理区域划分示意图Fig.1 Geographical division used for ALOS ascending passes

对于下降轨道, 则采用不同的划分方法(图2)。

图2

Fig.2

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	图2 下降轨道时全球地理区域划分示意图Fig.2 Geographical division used for ALOS descending passes

(5)重复观测。为了保证重复观测的时间一致性, PALSAR系统性数据观测计划以8个重复周期为一组, 每年重复执行这一组观测。

2.4 应用实例

根据京都及碳倡议书, ALOS卫星通过执行系统性观测计划, 获取区域、大陆尺度的PALSAR科学数据镶嵌产品(表3), 以实现对全球森林、湿地和沙漠的监测。

表3

Tab.3

表3(Tab.3)

表3 PALSAR镶嵌产品特征 Tab.3 PALSAR mosaic product characteristics 镶嵌产品 空间分辨率/m 视数 HH 50 64 高分辨率镶嵌图像 HH/HV 50 64 浏览镶嵌图像 500 12~20

表3 PALSAR镶嵌产品特征 Tab.3 PALSAR mosaic product characteristics

2.4.1 高分辨率镶嵌图像(Fine resolution mosaics)

通过选择有限的工作模式和重点观测区域, 在每个周期只采取一种运行模式, 保证了观测区域数据的一致性, 并实现重复观测, 大大提高了全球变化信息的获取能力。图3为东南亚群岛的ALOS PALSAR双极化镶嵌影像^[13], 像元重采样间隔为50 m。根据假彩色合成的镶嵌图像, 可以清楚了解东南亚群岛的森林覆盖情况(绿色区域为森林; 紫色区域为非林区, 包括森林砍伐地区)。

图3

Fig.3

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	图3 东南亚群岛ALOS PALSAR双极化假彩色合成镶嵌图像(HH(R)/ HV(G)/ HH/HV(B), 像元重采样间隔50 m)Fig.3 Mosaic of ALOS PALSAR Dual-polarization imagery over insular Southeast Asia(HH(R)/ HV(G)/ HH/HV(B), pixel resampling space 50 m)

2.4.2 浏览镶嵌图像(Browse image mosaics)

浏览镶嵌图像^[13]分辨率低(图4), 不能进行科学量化分析, 主要用于快速评价系统性观测计划。

图4

Fig.4

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	图4 亚洲地区浏览镶嵌图像Fig.4 Low resolution browse image mosaic of Asia

(1)随着极端天气、各种灾害的频繁出现, 人类对全球变化问题日益关注。解决全球变化问题, 不仅需要政府间的多边合作, 而且需要执行系统性观测计划, 获取局部、区域和全球尺度上的具有空间和时间一致性的对地观测数据, 以解决具有跨界、多尺度特征的全球变化问题。日本宇航局利用ALOS卫星较好地实践了系统性数据观测计划, 并积累了丰富的数据资源, 有效地支持了全球变化研究。

(2)随着中国经济发展和国力增强, 必将在全球变化问题中扮演更重要的角色, 有必要对全球的生态系统进行定性、定量研究, 认识全球变化同各种生态系统的互馈机理。另一方面, 在“ 十一五” 和“ 十二五” , 我国已将“ 高分辨率对地观测系统” 纳入国家科技重大专项, 我国将有能力利用自主的卫星资源开展系统性数据观测计划, 这对于提高我国在国际事务中的地位和话语权具有重要意义。