遙感技術的應用現狀及發展趨勢研究

摘要：3S技術中的遙感技術可以為資源與能源調查、生態保護與監測、災害評估與防治等提供時空連續性高、空間范圍廣的數據，其在多個領域得到廣泛應用。通過對遙感技術在水、土、氣、生等領域相關的主要文獻進行總結，結合案例分析了遙感技術近幾年的研究熱點與發展趨勢。結果顯示，遙感技術與多源數據融合、機器學習的結合是其未來的發展趨勢。此外，遙感技術可能會向低成本、輕量化方向發展。

關鍵詞：遙感技術"水文"土地利用"氣象"生態

Research"on"the"Application"Status"and"Development"Trends"of"Remote"Sensing"Technology

ZHANG"Liangxia""XIE"Liping"LIU"Ruilong"XIA"Yan

Hubei"Provincial"Water"Resources"and"Hydropower"Planning"Survey"and"Design"Institute"Co.Ltd.，"Wuhan，"Hubei"Province，"430070"China

Abstract："Remote"sensing"technology"in"3S"can"provide"data"with"high"spatiotemporal"continuity"and"wide"spatial"scope"for"resources"and"energy"surveys，"ecological"protection"and"monitoring，"disaster"assessment"and"prevention，nbsp;and"is"becoming"increasingly"widely"used"in"multiple"fields."This"paper"summarizes"the"major"research"papers"related"to"remote"sensing"technology"in"the"fields"of"water，"soil，"air，"and"ecology，"and"analyzes"the"current"application"status"and"development"trends"of"remote"sensing"technology"in"recent"years"through"case"studies."The"result"shows"that"the"combination"of"remote"sensing"technology"with"multi-source"data"fusion"and"machine"learning"may"be"the"future"development"trend."Furthermore，"remote"sensing"technology"is"likely"to"develop"towards"low-cost"and"lightweight"direction.

Key"Words："Remote"sensing"technology;"Hydrology;"Land"use;"Meteorology;"Ecology

在1962年美國密歇根大學舉辦的國際環境遙感研討會上，“遙感”一詞首次被正式提出。遙感技術可以在不直接接觸實際物體的情況下對其進行識別和觀測。遙感技術具有成本低、空間覆蓋廣等優勢，這使其在氣象、農業、生態保護、土地利用、自然災害監測與防治、資源評估等領域具有廣泛應用，為經濟與社會發展、資源優化配置、國家安全、糧食安全等提供有力支持[1]。2022年，遙感科學正式成為國家一級交叉學科。

在科技快速發展的時代，衛星傳感器的性能越來越高，遙感影像的時間分辨率、空間分辨率等均有了很大提升，針對不同應用領域的衛星陸續成功發射，研究手段與應用熱點不斷更新。本文通過總結文獻，討論了遙感技術近年來在水文、土地利用、氣象、農林方面的熱點應用和發展趨勢。

1"遙感在水文上的應用

1.1""水資源監測

水資源監測可以推動新時代高質量的水利建設與發展，滿足“三水”共治需求，促進水資源保護。通過遙感技術獲取的空間上大尺度、時間上長序列、連續動態的水文監測數據可以為洪澇預警、旱災監測與預報、水資源管理、水生態保護等熱點問題提供數據支持[2]。

1.2""土壤水分反演

土壤水分是聯系農業、生態、水文等領域的重要環境變量，對優化農業生產和水資源管理具有重要的指示作用[3]。短波紅外波段的光譜反射率可以表征植被土壤含水量的變化，故土壤含水量或含鹽量的反演通常是通過植被光譜反射率間接計算得到的。許多研究也將光譜指數和植被信息或生長區域氣象信息結合來反演土壤含水量。

為應對光學遙感數據受天氣影響大而微波遙感數據空間分辨率低的問題，目前，土壤水分反演多基于多元遙感數據融合的方法來實現。深度學習可以有效提升反演精度，已成為土壤水分反演的主流方法。例如：李華偉等基于Landsat8和MODIS光學影像、SMAP微波、CLDAS再分析等多源數據，聯合增強型自適應時空融合算法和隨機森林（Random"Forest，RF）模型對土壤水分進行定量反演，獲得了若羌河灌區30"m高時空分辨率田塊尺度土壤水分。

1.3"水體污染監測

在水污染監測方面，主要利用遙感影像中水體反射光譜的差異來實現，受污染水體的反射光譜異于正常水體，由此可識別出受污染水體。

當前，提高光譜特征提取算法是該領域的熱點問題。裴健[4]提出的“兩步模擬退火算法”，將全局尋優與局部尋優相結合，大大提高了尋優效率，提高了反演精度。對于GOCI數據無法應用精度較高的三波段算法的問題，郭宇龍等人[5]通過更改λ2的位置構建了GOCI三波段模型，使反演精度得到提升。

2"遙感在土地利用方面的應用

2.1""劃分土地利用類型

利用遙感技術，能夠快速、準確地獲取區域大尺度的土地利用信息。在土地利用分類的應用方面，目前多基于多源、多時相光學數據的結合，利用機器學習的方法實現。相較于傳統的監督或非監督分類，基于機器學習的分類具有精度高、速度快的優點。

多云多雨會造成光學遙感數據缺失，多源遙感數據的綜合利用有利于提高土地分類精度。肖文菊等人[6]通過協同光學與合成孔徑雷達（Synthetic"Aperture"Radar，SAR）多源遙感數據，提取植被在不同時相的光學特征和SAR特征，基于GINI系數評價特征重要性，采用RF分類器劃分耕地與撂荒地，實現了2021年揭西縣的撂荒地空間分布制圖。

基于單特征的分類早已無法滿足時代要求，當前研究已將目光轉向基于多特征的土地利用分類。柴學文等人[7]采用GF6-WFV多光譜影像數據，結合光譜波段、植被指數、紋理特征，并采用Reliefnbsp;F算法獲取信息量冗余較小的優選特征集合，利用En"Map-BOX改進的SVM算法獲取最優分類模型，從而實現高精度土地利用分類。

2.2""土地動態監測

通過遙感技術對土地分布情況進行調查后，可以更加充分地了解草地、林地、沙地等類型的土地分布與變化情況。土地沙化、鹽堿化、水土流失等的動態監測是當前土地動態監測研究方面的熱點，通過對多個時序的沙化土地監測結果進行對比分析，可以計算出沙化土地面積變化，從而反應土地沙化程度、變化趨勢、形成原因等。例如：劉曉茜利用7期遙感影像構建沙漠化差值指數模型，探究了1986"—2018年騰格里沙漠東南緣沙漠動態變化規律。

3"遙感在氣象方面的應用

3.1""大氣觀測

在降雨過程中，構建精細的云、雨特征三維結構是當前大氣透視研究的熱點和難點。對降雨過程中溫度、濕度、氣壓、云和降水三維結構數據的觀測有助于改進天氣預報中模型參數，對提高天氣預報精度具有重要意義。在極端天氣頻發的當今社會，該領域備受關注。

風云三號G星是我國發射的首顆低傾角軌道降水星，于2023年成功發射，其搭載了Ku、Ka雙頻降水監測雷達，可以實現精度高、范圍廣的監測資料，在獲取更加豐富的降水觀測資料方面展現中國了中國力量。

3.2""大氣污染

PM2.5是造成中國大氣污染最主要的污染物之一。當前，PM2.5質量濃度主要利用大氣氣溶膠光學厚度進行反演所得，主要方法可以分為模式比例因子法、基于物理機理的半經驗法、機器學習方法。機器學習方法具有綜合考慮PM2.5質量濃度與小尺度氣象條件、土地利用類型、季節變化、污染實況等多種因素之間聯系的能力，可以輕松實現高精度反演，逐漸在PM2.5遙感反演中盛行起來。夏曉圣等人[9]對比了多元回歸、廣義可加模型、反向傳播（Back"Propagation，BP）神經網絡和RF這4種模型在中國區域PM2.5質量濃度反演能力，發現RF模型估算的PM2.5質量濃度精度最高。

4遙感在農林方面的應用

4.1"透視森林植被結構

植被森林在陸地生態系統中占據著巨大份額，其復雜的空間結構對太陽輻射和水分蒸散的相關研究起關鍵作用，植被與其周圍環境之間的能量、水分和物質交換等直接受其影響。對于當前技術而言，復雜地表森林三維結構的觀測尚具挑戰性，故其是森林遙感研究的難點與熱門問題。森林探測主要通過綜合利用多頻雷達、激光雷達和光學遙感影像的多角度立體觀測數據，根據波普信息、極化程度、時相、基線數量等特征獲取森林空間結構的多維觀測數據。

當前主流技術主要基于多基線合成孔徑雷達干涉（Interferometric"Synthetic"Aperture"Radar，InSAR），其通過多個不同方向的天線，在法向上的合成孔徑實現了高分辨率的高程透視。該技術主要分為分布式多基線InSAR和層析多基線InSAR。前者可以克服單基線引起的噪聲干擾、相位層疊等造成的誤差，其天線水平設置在不同平臺上，利用不同基線的多幅相位圖反演高程信息；后者利用單天線將沿不同高度多次飛行獲得的相位圖合成多基線干涉[9]。該技術可以獲取高精度的植被高度等森林結構信息。

4.2"生物量估算

森林地上生物量估算是監測植被生長情況、評估植被生產力、分析碳儲量、碳匯等問題的關鍵參數，在推動森林生態系統動態平衡、生物多樣性保護研究、局部小氣候研究等方面發揮著重要作用。相較于傳統的人工測量，遙感技術可以提高工作效率，保證數據的時間一致性和空間完整性，在大范圍森林生物量估計方面具有顯著優勢。當前，InSAR在生物量估算方面的應用最為廣泛。估算主要使用特征提取方法從SAR圖像中獲取描述森林結構、植被類型和地表特征的參數，如后向散射系數、極化特征、干涉特征、極化干涉特征、紋理特征等，然后構建預測模型來估計森林生物量。

例如：李蘭等人利用多基線InSAR層析技術，聯合5"m和25"m高度處層析相對反射率，利用回歸模型估算了法屬圭亞那巴拉庫熱帶雨林的生物量，并證明不同高度處的數據相聯合可以提高估算精度。

5"結語

遙感技術具有監測范圍廣、時效性強、動態性強等優勢，這使其在對地觀測、土地利用、生態環境等領域具有廣范應用且成為主流的研究方法，遙感技術在多方面的應用中具有廣闊的前景。

遙感在各領域的應用都向著多源數據融合、機器學習等技術的方向發展，二者在提高精度方面具有顯著優勢，但是，在不同地域、不同氣候背景下，往往設置不同的模型訓練參數。在未來需要進一步研究如何構建更加穩健、少參數的模型。

近年來，遙感傳感器向多樣化和輕量化發展。無人機遙感具有使用成本低、起降靈活、飛行高度低更易獲取高精度遙感數據等優勢。未來，無人機遙感在各個領域的應用可能會越來越廣。

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