本文發(fā)表于Geo-spatial Information Science（GSIS）2021年第1期專輯“

從西部測圖工程到全國動態(tài)測圖——中國遙感測圖進展研究

前言

遙感測圖是測繪地理信息發(fā)展的一個重要研究方向。中國西部地形極其復(fù)雜，山區(qū)和沙漠占90%以上，約60%的地區(qū)海拔在5000米以上該地區(qū)被譽為“生命禁區(qū)”、“死亡之海”和“世界屋脊”。因此，中國西部測圖是中國乃至世界測繪史上一項極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

為保證中國西部測圖工程的順利實施，中國建立了西部測圖技術(shù)體系。張繼賢研究員等在學術(shù)論文 “Technical progress of China’s national remotesensing mapping: from mapping western China tonational dynamic mapping” 中詳細介紹了西部測圖工程的關(guān)鍵技術(shù)和重要成果，并從數(shù)據(jù)采集、地圖制作、信息服務(wù)等方面簡要介紹了我國遙感測圖的最新發(fā)展。

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本文已收錄于GSIS 2021年第1期專輯

' Gottfried Konecny: 90 Years of Age and Decades of Scientific Connections '

中國西部測圖項目通過技術(shù)創(chuàng)新，

• 解決了控制點稀缺條件下的區(qū)塊平差、大比例尺航空/衛(wèi)星影像測繪、多源影像智能解譯等問題。

• 開發(fā)了用于大面積航空/衛(wèi)星圖像測繪的PixelGrid，用于復(fù)雜地形區(qū)域多源數(shù)據(jù)集成處理的FeatureStation，以及用于機載合成孔徑雷達測繪的多波段多極化干涉數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等軟件。

• 中國陸地版圖1:5萬地形數(shù)據(jù)首次實現(xiàn)全覆蓋，數(shù)字中國地理空間框架基本完成。

隨著其他國家重點計劃和項目（國家地理國情監(jiān)測和國家遙感制圖）的實施，目前的研究重點已從西部測圖轉(zhuǎn)向全國動態(tài)測圖。本文介紹了全國動態(tài)測圖系統(tǒng)。該系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集已從單一來源發(fā)展到多源多方式，測圖也已經(jīng)發(fā)展為動態(tài)測圖，數(shù)據(jù)庫得更新也體現(xiàn)了協(xié)作的特點。

前沿視點

西部測圖（MWC）是中國測繪史上一項極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。難點在于三個方面：（1）如何在復(fù)雜地形地區(qū)進行野外調(diào)查；(2）如何利用衛(wèi)星圖像實現(xiàn)大范圍高精度立體測圖；（3）如何在沒有實地調(diào)查的情況下繪制外業(yè)人員無法到達的區(qū)域（復(fù)雜地形給外業(yè)調(diào)查帶來了巨大挑戰(zhàn)）。

Mapping western China is acknowledged as an extremely challenging task in the history of surveying and mapping in China. The difficulty lies in three aspects:

• (1)how to conduct field survey in complex terrain areas;

• (2)how to achieve high accuracy stereo mapping with satellite images in a large area; and

• (3)how to map inaccessible areas without field surveys.

中國先后發(fā)射了中巴地球資源衛(wèi)星（CBERS）、高分（GF）、資源（ZY）、環(huán)境（HJ）、天繪（TH）、高景（GJ）等一系列衛(wèi)星，并建立了無人機、無人飛艇等航空平臺。從中低分辨率向高分辨率發(fā)展，從單一光學傳感器向多傳感器發(fā)展，中國能夠為國家和全球制圖提供穩(wěn)定的多時相數(shù)據(jù)。

China has launched a series of satellites, such as China-brazil earth resource satellite (CBERS), Gaofen satellite (GF), Resources satellite (ZY), Environment satellite (HJ), Mapping satellite(TH), SuperView satellite (GJ), and established aviation platforms, such as UAV and unmanned airships. Developing from medium and low resolution to high resolution, from the single optical sensor to multi-sensors, China is able to provide stable multi-temporal data for national and global mapping.

遙感制圖是生產(chǎn)地形圖的重要手段。

通過技術(shù)創(chuàng)新，可以解決基于稀有控制點的區(qū)域網(wǎng)平差、大比例尺航空衛(wèi)星影像制圖、多源影像智能解譯等挑戰(zhàn)。為保證西部測圖工程的順利完成，建立起西部測圖技術(shù)體系。

首次實現(xiàn)了對中國陸地領(lǐng)土1:5萬地形圖的全覆蓋。

Remote sensing mapping is an important means to produce topographic data.

Through technological innovation, challenges, such as the regional network adjustment based on rare control points, large-scale aerial satellite image mapping, intelligent interpretation of multi-source images, can be solved. A technical system for mapping the western part of the country is established to ensure the completion of the mapping project.

For the first time, the full coverage of the 1:50,000 topographic map of China’s land territory has been achieved.

以下內(nèi)容為全文翻譯

1. 引言

地形數(shù)據(jù)是國民經(jīng)濟建設(shè)、社會發(fā)展、國家安全的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性信息資源。

但在我國西部塔里木盆地、青藏高原、橫斷山脈等區(qū)域，受當時自然條件和技術(shù)水平的限制，截止2005年，一直沒能測制1:5萬地形圖，形成了我國西部200多萬平方公里的空白區(qū)。未能實現(xiàn)全國1:5萬比例尺地形數(shù)據(jù)的全覆蓋，嚴重制約了國家可持續(xù)發(fā)展、西部大開發(fā)等重大戰(zhàn)略的實施。

• 例如，AW3D30的數(shù)字高程模型（DEM）（ALOS全球數(shù)字地面模型，ALOS World 3D–30 m）的數(shù)據(jù)分辨率低于要求。

2005年，國家批準設(shè)立“國家西部1:5萬地形圖空白區(qū)測圖工程”重大測繪專項，利用5年時間建立了國家西部測圖技術(shù)體系，全面完成了西部200多萬平方公里1:5萬測圖任務(wù)，建成了西部地區(qū)1:5萬基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫和為相關(guān)部門服務(wù)的地理信息服務(wù)平臺，實現(xiàn)了對西部地理信息變化的持續(xù)監(jiān)測和有效更新，首次實現(xiàn)了我國陸地國土1:5萬地形數(shù)據(jù)的全覆蓋，標志著數(shù)字中國地理空間框架基本建成。

隨著航天遙感、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的發(fā)展，遙感測圖技術(shù)由西部一張圖向全國動態(tài)測圖轉(zhuǎn)變。

2013年，國家批準設(shè)立“第一次全國地理國情普查” 重大測繪專項，利用3年時間建立了國家級地理國情普查與監(jiān)測技術(shù)體系，支撐了第一次全國地理國情普查的全面完成，首次摸清了我國山水林田湖草等地理國情家底，保障了常態(tài)化地理國情監(jiān)測的順利開展，開辟了地理國情監(jiān)測研究新領(lǐng)域，促進了測繪地理信息轉(zhuǎn)型升級，為國家生態(tài)文明建設(shè)、國土空間規(guī)劃、自然資源監(jiān)管等提供了決策依據(jù)，實現(xiàn)了動態(tài)監(jiān)測到信息服務(wù)的轉(zhuǎn)變。

本文首先概述了西部測圖的三大創(chuàng)新技術(shù)，然后分析了從西部測圖到全國動態(tài)測圖的發(fā)展過程，介紹了從動態(tài)監(jiān)測到信息服務(wù)的技術(shù)進步，最后對遙感測圖的未來發(fā)展進行了展望。

2. 西部地區(qū)測繪技術(shù)體系的建立

中國西部的地形極其復(fù)雜。該地區(qū)被譽為“生命禁區(qū)”、“死亡之海”和“世界屋脊”，山區(qū)和沙漠占90%以上，約60%的地區(qū)海拔在5000米以上。西部山區(qū)氧區(qū)濃度僅為正常情況的60%左右，且自然災(zāi)害頻繁發(fā)生。這個地區(qū)的交通和通訊極為困難，只有四分之一的地區(qū)可以通過公路到達。

西部測圖（MWC）是中國測繪史上一項極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。難點在于幾個方面：

1. 如何在地形困難區(qū)域外業(yè)控制測量

2. 如何利用衛(wèi)星圖像實現(xiàn)大范圍高精度立體測圖；

3. 人員不可達區(qū)域的外業(yè)調(diào)繪

4. 外業(yè)生產(chǎn)作業(yè)人員安全保障難題

在20世紀60年代中國西部1:10萬地形測繪任務(wù)中，曾有100多人受傷致殘，42人獻出了寶貴的生命。

為克服這些困難，我們建立了國家測圖技術(shù)體系，包括一系列關(guān)鍵技術(shù)、新的測圖平臺、行業(yè)技術(shù)標準和體系，以及新的國家地理信息服務(wù)，攻克了西部地形困難區(qū)域大范圍高分辨率衛(wèi)星影像測圖核心技術(shù)，研制測圖生產(chǎn)作業(yè)新技術(shù)平臺，制定測繪行業(yè)新技術(shù)標準與規(guī)范，建立國家西部測繪地理信息服務(wù)，構(gòu)建了國家西部測圖技術(shù)體系，保障了國家西部測圖工程的完成。

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西部測圖工程的覆蓋圖和產(chǎn)品展示分別如圖1和圖2所示。

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圖 1. MWC覆蓋范圍示意圖（紅色格網(wǎng)）

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圖 2. MWC工程成果展示

2.1 稀少控制與區(qū)域網(wǎng)平差

缺少控制點是中國西部測圖區(qū)域網(wǎng)平差中最大的挑戰(zhàn)。

幾何定位模型（嚴格模型）是衛(wèi)星圖像測繪的基本模型，衛(wèi)星圖像大多提供精確的星歷和姿態(tài)數(shù)據(jù)。

• 幾何模型采用了不同的軌道擬合，例如Gupta模型（Gupta and Hartley 1997）采用了直線軌道，Westin模型采用了圓形軌道來處理SPOT圖像（Westin 2001）。

在2005年前后，有理函數(shù)模型（RFM）還沒有得到廣泛應(yīng)用（Dial and Grodecki 2002）。在這種情況下，針對大比例尺光學遙感影像，提出了稀少或無控制的大范圍航空航天光學遙感影像自主定位與區(qū)域網(wǎng)平差技術(shù)。

此技術(shù)支持下，5600～8000 km2 的立體衛(wèi)星圖像只需要一個地面控制點（組），因此可以減少90%的外業(yè)工作量。

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技術(shù)要點包括：

1. 研發(fā)了地心坐標系下多源異構(gòu)遙感影像的通用傳感器物理模型。

   基于差分GPS、慣性測量單元（IMU）、航空和衛(wèi)星傳感器組合系統(tǒng)，建立了CCD多線陣成像軌道模型。揭示了遙感圖像內(nèi)外方位元素補償后的定位誤差規(guī)律。

   在局部坐標系下對衛(wèi)星圖像和航空圖像進行聯(lián)合處理時，大比例尺航空圖像成圖容易受到地球曲率的影響，針對該問題，突破了地球曲率對大比例尺遙感影像精確幾何定位的限制，實現(xiàn)了大比例尺遙感影像嚴格的空中三角測量模型。

2. 將有理函數(shù)模型應(yīng)用于多源遙感影像幾何定位的綜合處理。

   研發(fā)了RFM穩(wěn)態(tài)估計技術(shù)，首次實現(xiàn)了大范圍區(qū)域稀少或無地面控制的衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差技術(shù)和方法。比例尺為1:50000的14-20幅地形圖只需要一個地面控制點（或附近的一組點），但若使用常規(guī)平差方法，每幅地形圖至少需要一個地面控制點（Zhang 2009）。

   此外，嚴格模型用于衛(wèi)星圖像和航空圖像的聯(lián)合處理，而RFM僅用于衛(wèi)星圖像。

3. 實現(xiàn)了高精度自主定位航空航天影像（SPOT5）構(gòu)架航線技術(shù)技術(shù)。

由于在交通不便地區(qū)難以進行控制點的測量，采用高精度POS（positioning and orientation system）的航空條帶影像和高分辨率衛(wèi)星影像（IKONOS）對衛(wèi)星影像進行高精度自主定位。

利用該方法繪制了青藏高原91萬km2的地形圖，精度達到1:5萬比例尺的制圖要求。

2.2 大范圍航空/衛(wèi)星影像測圖

可用于影像測繪的數(shù)字攝影測量工作站（DPW）有很多，如Pixel Factory、SoftPlotter、ImageStation等。

• 其中Pixel Factory是世界一流的遙感影像自動化處理系統(tǒng)，具有自動化、并行處理、多影像兼容等特點，可遠程管理。

然而，由其自動生成的數(shù)字地面模型（DSM）/數(shù)字高程模型（DEM）可能存在局部誤差，特別是在復(fù)雜地形地區(qū)（Frank 2003）。

為解決大面積高精度立體測圖的技術(shù)難題，開發(fā)了高分辨率航空航天光學遙感影像一體化測圖系統(tǒng)PixelGrid綜合測圖軟件。

利用該軟件，單計算節(jié)點數(shù)字高程模型和數(shù)字正射影像圖（DOM）月生產(chǎn)能力已達40-60萬平方公里。

它開啟了衛(wèi)星圖像高精度立體地圖規(guī)?；a(chǎn)時代。

技術(shù)創(chuàng)新如下：

1.針對西部地形困難區(qū)域，提出了通用多角度多視點影像匹配模型和基于多基線多匹配特征的高精度 DEM/DSM 自動提取方法。

為解決復(fù)雜地形地區(qū)DEM/DSM的自動提取問題，提出了基于地形坡度、高差分析的DEM/DSM自適應(yīng)濾波技術(shù)。

• 它可以在丘陵山區(qū)自動提取DEM/DSM，減少20%-40%的數(shù)據(jù)采集工作量，提高從圖像中自動提取三維地形信息的可靠性和準確性（Waser et al. 2008；Zhang and Zhang 2008）。

影像匹配應(yīng)滿足高分辨率影像測繪、地形圖制作、質(zhì)量控制和檢驗等技術(shù)要求，自動匹配后還需編輯。

近年來，經(jīng)典的密集匹配技術(shù)不斷發(fā)展和完善，深度學習也融入到圖像匹配領(lǐng)域。

• 例如，使用CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）學習立體匹配過程，實現(xiàn)自動匹配（Zbontar and LeCun 2015）；將深度學習和經(jīng)典匹配技術(shù)相結(jié)合，提高匹配質(zhì)量（Seki and Pollefeys 2017）。

2.提出了一種基于尺度/旋轉(zhuǎn)不變性特征的高精度多基線圖像配準方法。

針對大傾角、大旋轉(zhuǎn)角度、大分辨率方差的圖像配準困難問題，提出了一種大傾角和寬基線遙感圖像的自動配準方法。

提出了一種無POS數(shù)據(jù)的圖像點網(wǎng)絡(luò)快速構(gòu)建方法和基于對象約束的POS數(shù)據(jù)匹配技術(shù)。根據(jù)質(zhì)量檢驗標準對密集匹配結(jié)果進行人工檢查和編輯，以獲得正確的DSM。

3. 發(fā)展了利用多源控制信息的航空航天遙感影像無控精準定位及糾正技術(shù)。

2005年前后，研發(fā)了航空影像、高分辨率衛(wèi)星影像與公眾地理信息或已有數(shù)字正射影像（DOM）/DEM等控制信息的自動、高精度配準技術(shù)，以及航空影像和高分辨率衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差過程中控制點的自動提取技術(shù)，實現(xiàn)了大范圍高分辨率遙感影像的快速精準定位和高效高精度的影像地圖制作。

4.實現(xiàn)了基于松耦合并行服務(wù)中間件的多核CPU/GPU集群分布式并行計算。

研發(fā)了一系列高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下多源遙感數(shù)據(jù)眾核CPU/GPU高性能集群分布式處理算法，實現(xiàn)了多進程的航空航天遙感影像全自動空三、DEM自動匹配、快速（準）實時正射糾正及無縫拼接等功能，提高了海量遙感數(shù)據(jù)的自動化處理能力。

2.3 中國西部多源影像的智能解譯

提出了一種多源遙感影像解譯方法和處理流程，開發(fā)了適合我國西部復(fù)雜地形區(qū)域多源數(shù)據(jù)的智能解譯工作站“FeatureStation”，其界面如圖3所示。

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圖 3. FeatureStation界面展示

建立了用于檢驗數(shù)據(jù)采集編輯質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)同集成工作模式。

• 它滿足了1:500-1:100000比例尺數(shù)字線圖（DLG）和土地覆蓋圖的快速生產(chǎn)要求。

同時，解決了外業(yè)人員無法進入的地區(qū)的測圖問題，實現(xiàn)了對傳統(tǒng)測圖流程的升級改造。

技術(shù)創(chuàng)新如下：

1. 提出了一種面向?qū)ο蟮亩喑叨确指钆c分類方法。針對高分辨率遙感圖像的自動分割問題，提出了一種基于區(qū)域生長和最小異質(zhì)性原則的多尺度分割算法。

   利用支持向量機、決策樹、模糊規(guī)則等基于對象的分類方法，采用空間認知推理和分類策略，實現(xiàn)基于認知計算的基于對象的分類（Li 2008, 2010; Gu et al. 2017, 2018）。

   近年來，深度學習分割網(wǎng)絡(luò)，如全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）、金字塔場景解析網(wǎng)絡(luò)（PSPNet）和U-Net，被認為是高分辨率遙感圖像分類中非常有前景的工具，并得到了廣泛的關(guān)注（Ball, Anderson and Chan 2017; Maggiori, Richard and Charpiat 2016; Kemker, Salvaggio and Kanan, 2018）。

2. 提出了一種分級和非分級道路的自動跟蹤與提取方法。

   針對分級道路，提出了一種最小二乘模板（即“T”形、“+”形）匹配策略，用于道路的快速跟蹤和提取。

   對于非分級道路，提出了兩種方法，即基于最小二乘圓模板匹配的道路跟蹤和基于支持向量數(shù)據(jù)描述（SVDD）和距離變換集成的道路跟蹤，以實現(xiàn)對非分級道路的準確、高效和有效跟蹤（Lin et al. 2011; Lin, Shen and Liang 2012; Zhang et al. 2011）。

3. 建立了遙感數(shù)據(jù)并行處理的通用計算模型（Yang, Zhang and Huang 2014）。

   針對大范圍遙感數(shù)據(jù)的處理，采用任務(wù)分解、數(shù)據(jù)分解、函數(shù)分解和算法分解四種策略，建立了適合大范圍遙感數(shù)據(jù)并行處理的通用計算模型。

   它可用于復(fù)雜算法和不同任務(wù)，處理速度比同類解釋軟件提高5倍以上。

4. 構(gòu)建了基于網(wǎng)絡(luò)化測圖的全要素解譯一體化解決方案。

   結(jié)合平面/三維一體化數(shù)據(jù)采集與編輯、分布式網(wǎng)絡(luò)協(xié)同工作、智能處理、多層空間數(shù)據(jù)庫存儲等多種策略，實現(xiàn)了遙感解譯一體化解決方案。

3. 國家動態(tài)測圖技術(shù)體系的建立：從西部測圖到全國動態(tài)監(jiān)測

全國動態(tài)測圖具有地理覆蓋范圍廣、數(shù)據(jù)量大、信息豐富、測圖速度快、時間序列長等特點。

測繪區(qū)域由西部向全國擴展，測繪范圍從基礎(chǔ)測繪擴大到地理條件監(jiān)測，意味著測繪要素從地表發(fā)展到三維空間，測繪從特定時間點發(fā)展到連續(xù)監(jiān)測。

數(shù)據(jù)采集能力已從單一來源發(fā)展到多源、多種方式。

地圖功能已經(jīng)從單一地圖轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)地圖，數(shù)據(jù)庫應(yīng)該能夠以協(xié)作的方式進行更新。

3.1 數(shù)據(jù)獲取能力：由單一來源向多源多模態(tài)發(fā)展

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1. 遙感是國家地理國情普查和全球地理信息資源獲取的主要手段。它可以快速重復(fù)地獲得區(qū)域甚至全球的影像。

   中國目前已發(fā)射了26顆對地觀測衛(wèi)星，形成了多傳感器（如ZY-3衛(wèi)星配備了三線陣相機、多光譜相機和激光測高傳感器，見表1）、高分辨率（如GJ-1衛(wèi)星圖像全色最高分辨率為0.5米）、由單視角轉(zhuǎn)多視角（三線陣立體，如天繪一號、資源三號）對地觀測系統(tǒng)。

2. 航空攝影不受地面條件的限制，調(diào)查周期短，測量精度高，資料回收方便，是快速獲取數(shù)據(jù)的重要技術(shù)手段。

   低空無人機具備在云層下低空飛行的能力，有效避免了云層和天氣的干擾，彌補了光學遙感衛(wèi)星和普通航空攝影容易受云層遮擋的缺點，已成為快速獲取高分辨率圖像的有效手段。

   此外，它還具有時間效率高、成本低、損失小、風險低、可重復(fù)性好等優(yōu)點。

   我國航空攝影系統(tǒng)具有多傳感器、高分辨率、小型化等特點，利用多視角傾斜相機、全景相機、攝像機、激光雷達等多種傳感器，可以獲得表面三維信息和高質(zhì)量的紋理信息。

3. 地面移動測圖也是獲取精細數(shù)據(jù)的重要手段，可為實景中國、智慧城市、自動駕駛等提供高精度數(shù)據(jù)。

   利用移動車搭載的各種先進傳感器（如全景攝像機、視頻相機、激光雷達等），可以快速采集道路和道路兩側(cè)地物的空間位置數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)。

   此方法具有數(shù)據(jù)采集速度快、場景目標豐富等特點。

4. 隨著空間信息技術(shù)的發(fā)展，開源地理數(shù)據(jù)已成為空間數(shù)據(jù)源的重要補充，為遙感制圖提供參考數(shù)據(jù)。

   開源數(shù)據(jù)可以分為兩類：

   地理信息產(chǎn)品和多源地理數(shù)據(jù)

   地理信息產(chǎn)品是政府、科研機構(gòu)等部門生產(chǎn)的公共產(chǎn)品。

   如AW3D30、美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）土地覆蓋數(shù)據(jù)、全球土地利用數(shù)據(jù)等，具有實用性強、信息豐富、質(zhì)量可靠等特點。

   多源地理數(shù)據(jù)由許多非專業(yè)志愿者獲得，并通過互聯(lián)網(wǎng)提供給公眾或相關(guān)機構(gòu)，

   如開放街道地圖（OSM）。它具有數(shù)據(jù)量大、自動化程度高、信息量大、成本低、質(zhì)量不可控等特點。

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表1. ZY-3號搭載傳感器信息

3.1.2全域覆蓋

全國每兩天可更新一次中低分辨率圖像；各省每季度可更新一次2米分辨率的圖像；對于省內(nèi)重點地區(qū)，可以根據(jù)特定日期獲得0.5米分辨率的圖像。

用于測繪的高分辨率觀測衛(wèi)星主要有GF-1、GF-2、GJ-1等，詳見表2。

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表2. GF、GJ搭載傳感器信息

（1）光譜范圍覆蓋可見光、近紅外、熱紅外、微波等多種觀測譜段。

可見光是衛(wèi)星、航空、低空遙感最常用的工作波段，可得到很高的地面分辨率，可廣泛應(yīng)用于自然資源調(diào)查與監(jiān)測、防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)林水利、生態(tài)環(huán)境、國家重大工程等領(lǐng)域，傳感器如高分一號、資源三號。

近紅外波段主要用于光學攝影，如紅外或彩色紅外攝影，只能在白天工作；也用于多波段攝影或多波段掃描。遠紅外（熱紅外）由于是地物自身輻射的，主要用于夜間紅外掃描成像，紅外遙感能夠探測火山、地熱、地下水、土壤溫度，不能在云、雨、霧天工作，傳感器如高分4號。

微波遙感按照工作方式分為主動式（有源）微波遙感和被動式（無源）微波遙感，前者由傳感器發(fā)射微波波束再接收由地面物體反射或散射回來的回波，如側(cè)視雷達；后者接收地面物體自身輻射的微波，如微波輻射計、微波散射計等，優(yōu)點是具全天候工作能力，不受云、雨、霧的影響，可在夜間工作，并能透過植被、冰雪和干沙土，以獲得近地面以下的信息。

激光雷達利用激光來發(fā)射光脈沖，利用具有光敏探測器的接收機來量測后向散射或反射光，通過記錄從發(fā)射到后向散射脈沖返回之間的時間和光速來計算出到目標的距離，可用于大氣監(jiān)測、3D地形圖量測、環(huán)境監(jiān)控、工業(yè)結(jié)構(gòu)測量、林業(yè)管理、環(huán)境監(jiān)控等。

（2）區(qū)域范圍實現(xiàn)全國每兩天一次的中低分辨率全覆蓋，每季度一次的2米分辨率全省覆蓋，省內(nèi)重點區(qū)域定期的0.5米高分辨率覆蓋。

優(yōu)于16米分辨率的衛(wèi)星包括高分一號、高分六號多光譜影像，高分一號多光譜影像的重訪周期為4天，高分六號與高分一號組網(wǎng)運行后，將使遙感數(shù)據(jù)獲取的時間分辨率從4天縮短到2天，有力支撐農(nóng)業(yè)資源監(jiān)測、林業(yè)資源調(diào)查、防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)等行業(yè)。

高分辨率衛(wèi)星觀測體系主要包括高分一號、高分二號、高分三號（雷達衛(wèi)星）、高分四號（靜止軌道衛(wèi)星）、高分五號（高光譜衛(wèi)星）、高分六號、資源系列衛(wèi)星、環(huán)境系列衛(wèi)星、高景一號、天繪衛(wèi)星、實踐9號等，高分一號01、02、03、04星，可實現(xiàn)4星11天全球覆蓋、1天重訪，長期、連續(xù)、穩(wěn)定、快速地獲取2米全色、8米多光譜影像。

高景一號四星組網(wǎng)標志著我國首個0.5米高分辨率商業(yè)遙感衛(wèi)星星座正式建成，可達到全球任意地區(qū)一天內(nèi)重訪，全球80%以上地區(qū)可實現(xiàn)每天兩次重訪，同時，可實現(xiàn)“準實傳”，即邊拍邊傳，大幅提高在軌圖像傳輸效率，為全球用戶提供全天候?qū)Φ剡b感數(shù)據(jù)服務(wù)和應(yīng)用系統(tǒng)解決方案，廣泛服務(wù)于政府管理、農(nóng)林水利、資源環(huán)境、應(yīng)急減災(zāi)、互聯(lián)網(wǎng)、金融保險等眾多傳統(tǒng)及新興行業(yè)。

3.2 動態(tài)測圖能力

在中國，全國地理國情監(jiān)測、全球土地覆蓋測圖、面向?qū)ο蟮母呖煽啃許AR處理系統(tǒng)等項目已經(jīng)啟動。

我們解決了諸如遙感影像的高精度解譯和高可靠性SAR處理等技術(shù)難題，研制了測圖軟硬件設(shè)備，擁有大比尺動態(tài)測圖能力，

實現(xiàn)了西部測圖向全國動態(tài)測圖的轉(zhuǎn)變。

3.2.1 圖像解譯

遙感圖像解譯經(jīng)歷了人工解譯到半自動解譯，并隨著遙感應(yīng)用需求的不斷變化、高分辨率遙感衛(wèi)星的發(fā)射，人工智能的發(fā)展，地理知識的積累，歷史數(shù)據(jù)的應(yīng)用，朝著自動化、智能化方向發(fā)展。

• 從處理單元來看，圖像解譯從像素級發(fā)展到目標級，再到場景級。

• 從分類方法來看，圖像解譯從傳統(tǒng)的監(jiān)督和半監(jiān)督分類方法，發(fā)展到融合集成學習和深度學習。

• 從協(xié)作方式來看，圖像解譯發(fā)展為自動化和人工相結(jié)合，解譯與質(zhì)量監(jiān)督協(xié)同，室內(nèi)和室外作業(yè)協(xié)同（見圖4）。

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圖4. 國家動態(tài)測圖能力發(fā)展情況（中英文對照）

遙感圖像解譯的重要成果如下：

1. 提出了適用于不同分辨率的衛(wèi)星遙感圖像的復(fù)合決策樹算法ADATree；研制了面向像元和面向?qū)ο蟮耐ㄓ眠b感分類器——GLC_Info。

• GLC_Info系統(tǒng)可以基于樣本自動生成訓(xùn)練集，根據(jù)訓(xùn)練集自動生成規(guī)則集，并可以根據(jù)閾值自動調(diào)整。因此，該系統(tǒng)可以有助于解決人工建立復(fù)雜規(guī)則集的難題。

• 另外，考慮高分辨率遙感影像的質(zhì)量、時間相位、復(fù)雜度和碎片化等的因素，在專家知識的指導(dǎo)下，自動導(dǎo)出國家地理狀況監(jiān)測一級類別的分類規(guī)則集。總分類精度（包括農(nóng)場、果園、林地、草地、建筑物、道路、裸地、水源）高于85%。

2. 提出了一種多源、知識驅(qū)動的國家地理國情要素（例如，道路、水體、建筑物等）的智能提取方法。

• 結(jié)合拓撲數(shù)據(jù)，通過知識驅(qū)動方法可以智能地提取國家地理條件信息，例如，土地利用、水利、交通、基礎(chǔ)地理信息和其他數(shù)據(jù)庫等，并將其轉(zhuǎn)化為知識。

3. 提出了一種基于對象的迭代加權(quán)多元變化檢測方法(IR-MAD)。

• 該方法利用基于對象的分割圖斑代替影像像素作為輸入變量，獲取基于對象的IR-MAD變化結(jié)果，提高了變化塊的一致性，有效減少了背景對變化信息的影響。

• 實現(xiàn)了國家地理條件要素變化信息的智能提取。（Lin, Shen, and Liang 2012; Lin et al. 2011）

3.突破了內(nèi)外業(yè)協(xié)同的地理要素實時調(diào)繪與核查難題。

• 我們設(shè)計了面向任務(wù)的室內(nèi)-現(xiàn)場協(xié)同作業(yè)模式，并提出了地理元素提取、編輯、校驗、整理、更新的一體化作業(yè)模式。

• 可以確保在室內(nèi)工作時，可以準確發(fā)現(xiàn)變化信息。

另外，我們提出了一種基于站點監(jiān)測信息的移動實時運行模式，以保證變化信息的精度和真實性。

• 這顛覆了室內(nèi)和現(xiàn)場的協(xié)作模式，大大提高了核查效率。

4.研制了我國首套地理國情信息要素提取與解譯軟件系統(tǒng)FeatureStation_GeoEX。

• 該系統(tǒng)適用于國家地理要素的大范圍、全覆蓋提取。

• 在解譯、手動適配、現(xiàn)場校驗、修改厚后數(shù)據(jù)精度和總可信度高大99%。

• 從而，解決了理要素提取的難題。（Zhang等人，2016）

3.2.2 SAR測圖

高精度SAR測圖是光學影像測圖的補充，適用于難以獲取光學影像的區(qū)域，例如被云、霧、雪覆蓋的區(qū)域。

其主要技術(shù)成果包括以下幾部分（見圖5）。

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圖5. SAR測圖系統(tǒng)

1. 建立了一種稀疏控制點的SAR影像測圖模式。

   以傳感器位置和姿態(tài)作為定向參數(shù)，建立了側(cè)視雷達遙感圖像距離-共面方程。實現(xiàn)了側(cè)視雷達圖像與POS (GPS+IMU)數(shù)據(jù)或軌道姿態(tài)數(shù)據(jù)的聯(lián)合平差。

   與目前常用的距離-多普勒模型和F.Leberl和R-D模型相比，測圖所需的外場控制點數(shù)量減少90%，同一調(diào)查區(qū)域內(nèi)的飛行數(shù)量減少40%，滿足1:5000 - 1:5萬比例尺測圖的空中三角測量需求。

2. 提出一種結(jié)合立體視覺和InSAR、軌道升降數(shù)據(jù)融合的三維信息提取方法。

   融合兩個異側(cè)立體像對（一對軌道上升和一度軌道下降）提取DEM，解決覆蓋地區(qū)地形信息缺失的問題。將干涉SAR和立體SAR的優(yōu)勢互，得到高精度DEM（Huang 等人 2008）。

3. 突破了基于知識的面向?qū)ο骃AR地物高可信解譯技術(shù)（Zhang, Huang, and Cheng 2018）。

   構(gòu)建了知識庫支持的點、線、面地物解譯方法和技術(shù)，解決了SAR解譯目標識別種類偏少、可信度差的難點，可信度得到提高，實現(xiàn)了SAR解譯整體精度提升15%以上。

4. 研制了面向復(fù)雜地形區(qū)域測圖生產(chǎn)的SAR測圖工作站

   該工作站是目前國內(nèi)唯一能夠綜合利用偏振、干涉和立體SAR技術(shù)進行測圖和解譯的SAR數(shù)據(jù)處理分析系統(tǒng)，可以用于生產(chǎn)比例尺范圍在1：5000至1：5萬的DLG，DEM和DOM（Zhang, Huang, and Cheng 2018）。

   其可用性可與知名軟件媲美，例如GAMMA，Earthview InSAR。

5. 研制了中國自主知識產(chǎn)權(quán)的機載多波段多極化干涉SAR測圖數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)CASMSAR（Zhang等人2012）。

   由傳統(tǒng)的單一數(shù)據(jù)獲取模式發(fā)展到多波段（X和P波段）、多極化（HH、HV、VH和VV）和雙天線干涉的集成化數(shù)據(jù)獲取模式，具備從萬米高空獲取0.5米、1米、2.5米和5米不同分辨率的極化與干涉SAR數(shù)據(jù)的能力，是國內(nèi)唯一可在白天、黑夜、陰雨、云霧等多種天氣條件下獲取滿足1:5 000～1:50 000比例尺測圖要求的SAR系統(tǒng)。性能上干涉天線從需穩(wěn)定平臺發(fā)展至無需穩(wěn)定平臺，基線長度從0.5米提高至2.2米，高程精度提高4倍，是國內(nèi)首個面向測圖的集多波段、多極化和干涉功能為一體的機載SAR系統(tǒng)，整體性能達到國際同類先進水平，打破了發(fā)達國家對我國的技術(shù)壁壘。

3.3 數(shù)據(jù)庫更新能力：呈現(xiàn)協(xié)同聯(lián)動特征

國家西部測圖實現(xiàn)了我國1：5萬地形數(shù)據(jù)的全覆蓋，形成了全國本底一張圖，全國地理國情普查獲取了全國三類（10個一級類、58個二級類、135個三級類）共2.6億個圖斑構(gòu)成的全覆蓋、無縫隙、高精度的海量地理國情數(shù)據(jù)。隨著更新技術(shù)的進步、基礎(chǔ)性地理國情監(jiān)測的開展，突破了數(shù)據(jù)庫聯(lián)動快速更新、空間數(shù)據(jù)分析與挖掘等技術(shù)難題，建立了多時態(tài)一體、多尺度協(xié)同、圖數(shù)聯(lián)動的新一代國家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫。

中國1:5萬地形數(shù)據(jù)由5年一更新升級到每年一更新，實現(xiàn)多地理信息聯(lián)動更新（Chen et al. 2010）（見圖6）。

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圖 6. 數(shù)據(jù)庫聯(lián)動更新流程圖

1. 建立了大數(shù)據(jù)與遙感影像相結(jié)合的快速動態(tài)更新方法，

   大大縮短了1:5萬地形數(shù)據(jù)庫的更新周期，從五年縮短為一年。

   研發(fā)了基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘的變化發(fā)現(xiàn)技術(shù)，

   利用互聯(lián)網(wǎng)信息、在線地圖、公共數(shù)據(jù)等，通過建立數(shù)據(jù)挖掘規(guī)則、信息搜索、網(wǎng)絡(luò)抓取、結(jié)構(gòu)化錄入、過濾、冗余刪除、繪制、發(fā)布等方式，主動并快速地發(fā)現(xiàn)地理信息的變化線索。

   每年主要針對交通、地名、管道等變化，收集有效更新信息近萬條。

   此外，提出了基于數(shù)據(jù)庫元素識別的增量更新技術(shù)，通過工程方法實現(xiàn)增量采集與編輯、質(zhì)量檢測、校正和存儲。

   操作效率提高了一倍，并支持1:5萬數(shù)據(jù)庫的動態(tài)更新。

2. 實現(xiàn)了跨比例尺地理信息增量聯(lián)動更新技術(shù)，以實現(xiàn)1:1萬、1:25萬和1:100萬比例尺國家地形數(shù)據(jù)庫協(xié)同更新。

   設(shè)計了1萬、25萬、100萬的跨尺度聯(lián)動更新模型，實現(xiàn)與5萬數(shù)據(jù)庫的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。設(shè)計了跨尺度要素自動匹配規(guī)則和算法， 實現(xiàn)了不同尺度下同名要素的自動關(guān)聯(lián)。研發(fā)了基于增量要素的智能聯(lián)動整合技術(shù)，支撐了25萬、100萬數(shù)據(jù)庫的三輪聯(lián)動更新。

3. 創(chuàng)建了制圖數(shù)據(jù)與地形數(shù)據(jù)增量聯(lián)動更新技術(shù)，實現(xiàn)了國家三個尺度制圖數(shù)據(jù)庫的協(xié)同更新。

   設(shè)計了制圖數(shù)據(jù)和地形數(shù)據(jù)的聯(lián)動更新模型，實現(xiàn)了二者的一體化存儲和相互關(guān)聯(lián)。設(shè)計了一整套基于地形數(shù)據(jù)庫的制圖表達規(guī)則算法，研發(fā)了基于地形數(shù)據(jù)庫增量要素的地圖聯(lián)動更新技術(shù)，支撐了國家三個尺度制圖數(shù)據(jù)庫的每年一輪聯(lián)動更新。

4. 創(chuàng)建了要素級多時態(tài)增量建庫和時空管理技術(shù)，建立了多時態(tài)一體、多尺度協(xié)同、圖數(shù)聯(lián)動的新一代國家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫。

   設(shè)計了基于增量的要素級多時態(tài)數(shù)據(jù)庫模型，實現(xiàn)了不同時態(tài)下同名對象要素級關(guān)聯(lián)、歷史庫增量式存儲、多時態(tài)要素時序化統(tǒng)計。研發(fā)了基于增量標識的檢入式升級建庫技術(shù)，不同于傳統(tǒng)拼接式建庫，而是通過舊版數(shù)據(jù)庫升級方式完成新版建庫，成倍提高了建庫效率，也大幅降低了存儲冗余。研發(fā)了多時態(tài)要素時空化管理技術(shù)，實現(xiàn)了不同時態(tài)下的變化提取、統(tǒng)計分析、歷史回溯。

4. 從動態(tài)監(jiān)控到信息服務(wù)：構(gòu)建地理國情信息服務(wù)技術(shù)體系

將地理數(shù)據(jù)凝練上升為地理信息，需要針對國家管理與決策目標，綜合運用數(shù)值統(tǒng)計、空間分析、專業(yè)模型等方法，對各類地理數(shù)據(jù)進行空間結(jié)構(gòu)、空間分布、空間關(guān)系等方面的特征規(guī)律提取與內(nèi)在知識挖掘，歸納提煉出反映國民經(jīng)濟建設(shè)與社會發(fā)展的指標，為國家重大戰(zhàn)略提供決策依據(jù)，需要突破地理國情信息高效計算、綜合分析等技術(shù)，實現(xiàn)“地理數(shù)據(jù)-地理信息-地理知識”的轉(zhuǎn)化。

主要技術(shù)如下：

1. 建立了面向多需求應(yīng)用的地理條件統(tǒng)計分析多層次指標體系。

   為解決傳統(tǒng)統(tǒng)計方法對地理條件統(tǒng)計分析適應(yīng)性不足的問題，提出了地理條件數(shù)據(jù)向指標體系轉(zhuǎn)換的語義模型。

   該指標體系涵蓋了資源分布與利用、景觀格局、基本公共服務(wù)均等化、區(qū)域經(jīng)濟潛力和城市發(fā)展五個主題，反映了資源、環(huán)境、生態(tài)等方面各要素的空間分布及其發(fā)展。

2. 構(gòu)建了“基本統(tǒng)計計算—綜合統(tǒng)計—專題分析評價”多層次、多維度的理論、統(tǒng)計計算技術(shù)體系和決策服務(wù)模式

   突破了地理國情要素三維空間地表精準建模、高效統(tǒng)計計算和基于多種地理單元的統(tǒng)計結(jié)果交叉校核方法，首次在全國系統(tǒng)性實現(xiàn)了從地理數(shù)據(jù)向地理國情信息的轉(zhuǎn)化。。

3. 破解了數(shù)據(jù)密集與計算密集統(tǒng)計分析并行計算雙重技術(shù)難題，實現(xiàn)了密集計算條件下的精準建模與高效統(tǒng)計計算一體化（Kang and Lin 2014; Kang et al. 2018）。

   提出了多種方法和模型，例如，

   分布式空間索引（distributed spatial index）、

   密集型內(nèi)存映射模式（intensive memory mapping mode）、

   矢量金字塔支持的近似實時統(tǒng)計（approximate real-time statistics supported by the vector pyramid）、

   高分辨率矢量空間數(shù)據(jù)高速切片渲染（high-speed slice rendering of high-resolution vector spatial data）、

   多時相土地覆蓋數(shù)據(jù)信息傳遞（multi-temporal land cover data information transfer）、

   基于空間劃分的計算依賴模型（model of computing dependencies based on the space division）、

   線程池支持的異步動態(tài)調(diào)度（asynchronous dynamic scheduling supported by the thread pool）、

   基于反射機制的統(tǒng)計算法模型管理（statistical algorithm model management based on reflection mechanism）。

   采用多進程并行計算方法，實現(xiàn)大規(guī)模、大規(guī)模補丁模式的均衡劃分和線程子任務(wù)的并行驅(qū)動。

   開發(fā)了支持多個統(tǒng)計分析算子自適應(yīng)并行優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)框架和異步流計算引擎，該引擎支持異步地理大數(shù)據(jù)的并行調(diào)度和高效計算。

5. 總結(jié)

遙感測圖是生產(chǎn)地形數(shù)據(jù)的重要手段。

通過技術(shù)創(chuàng)新，可以解決基于稀有控制點的區(qū)域網(wǎng)平差、大比例尺航空衛(wèi)星影像測圖、多源影像智能解譯等挑戰(zhàn)。為保證西部測圖工程的順利完成，建立起西部測圖技術(shù)體系。

首次實現(xiàn)了對中國陸地領(lǐng)土1:5萬地形圖的全覆蓋。

隨著國家地理狀況監(jiān)測、國家衛(wèi)星測圖等國家規(guī)劃和項目的發(fā)布和實施，遙感測圖已由西部測圖向國家動態(tài)測圖轉(zhuǎn)變。

• 因此，建立了全國動態(tài)測圖系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集能力由單源向多源、多模式發(fā)展，數(shù)據(jù)庫更新具有協(xié)同聯(lián)動的特點。

除了全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、航空/衛(wèi)星遙感、地理信息系統(tǒng)等現(xiàn)代測繪技術(shù)外，“地理條件監(jiān)測”項目還綜合利用了不同時期的測繪成果檔案，實現(xiàn)自然和文化元素的動態(tài)、定量和空間上的監(jiān)測。

在這之后，諸如變化量、特征分布、區(qū)域差異、發(fā)展趨勢等統(tǒng)計分析可以進一步進行。

編制反映各種資源、環(huán)境和經(jīng)濟因素的空間分布及其發(fā)展情況的地圖或研究報告，為有關(guān)經(jīng)濟和社會發(fā)展，以及執(zhí)行國家戰(zhàn)略提供決策服務(wù)。

從而實現(xiàn)從動態(tài)監(jiān)測向信息服務(wù)的轉(zhuǎn)變。

隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、數(shù)字孿生、人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展，智能時代的遙感測圖呈現(xiàn)出三維數(shù)據(jù)采集、云邊緣協(xié)同計算、智能解譯、結(jié)構(gòu)化表達、物化數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)分析與挖掘等特征。

需要進一步開展理論研究和技術(shù)突破，形成新的遙感測圖理論和方法體系、技術(shù)體系、設(shè)備和典型應(yīng)用體系。

提高地理信息感知能力、地理信息分析挖掘能力和應(yīng)用能力，促進地理測繪智能化發(fā)展。

作者簡介

張繼賢

國家測繪產(chǎn)品質(zhì)量檢驗測試中心研究員。博士畢業(yè)于武漢大學。他的研究興趣包括攝影測量與遙感圖像解譯，遙感測圖與監(jiān)測。

顧海燕

中國測繪科學研究院副研究員。博士畢業(yè)于武漢大學。她的研究興趣包括遙感圖像解譯、高性能計算。

侯 偉

中國測繪科學研究院副教授。博士畢業(yè)于德累斯頓工業(yè)大學。他的研究興趣包括地表監(jiān)測與生態(tài)評估。

程春泉

中國測繪科學研究院研究員，博士畢業(yè)于中國礦業(yè)大學。他的研究興趣是攝影測量與遙感。

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Jixian Zhang, Haiyan Gu, Wei Hou & Chunquan Cheng (2021)Technical progress of China’s national remote sensing mapping: from mapping westernChina to national dynamic mapping, Geo-spatial Information Science, 24:1, 121-133,

DOI:10.1080/10095020.2021.1887713

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來源：地球空間信息科學學報GSIS