卫星遥感技术是一项正在迅速发展的高科技它所形成的信息网络正在不断地为人们提供大量的科学数据和动态信息
Oleg Dubovik，法国里尔大学大气光学实验室
美国弗吉尼亚州汉普顿NASA兰利研究中心Gregory L. Schuster
徐峰，美国俄克拉荷马州诺曼市俄克拉荷马大学气象学院。
胡永祥，英国莱斯特大学物理与天文学院
Hartmutbsch，英国莱斯特大学国家地球观测中心
Jochen Landgraf，荷兰乌得勒支SRON荷兰空间研究所
中国科学院航天信息创新研究所李正强
编译:唐诗
在过去50年中，卫星遥感已成为在地方，区域和全球空间尺度上测量地球的最有效工具之一这些天基观测是非破坏性的，可以快速监测环境大气，其下垫面和海洋混合层
此外，卫星仪器可以观察有毒或危险的环境，而不会将人或设备置于危险之中大规模连续卫星观测补充了详细的实地观测，并为理论建模和数据同化提供了无与伦比的体积和内容测量
卫星遥感技术发展迅速。
目前，大量非常重要的应用依赖于卫星数据大气观测用于天气预报，环境污染监测和气候变化海洋表面遥感用于监测海岸线动态，海面温度和盐度，海洋生态系统和碳生物量，海平面变化，海上交通和渔业，浅水流动和海底地形图卫星遥感极大地促进了矿产资源的勘探，水旱灾害的监测，土壤湿度，植被，森林砍伐，森林火灾，农业监测，城市规划等等
最后，调查全球危机的社会科学工作受益于卫星遥感数据集，这些数据集通过各种有针对性的可视化对人类环境进行分类，然后将这些观察结果与各种社会经济数据集联系起来。
此外，卫星遥感提供了收集全球信息的有效工具，例如:
行星地形
大气剖面中的微量气体，如温度，水蒸气和二氧化碳。
地表和大气的矿物和化学成分
冰冻圈的性质，如雪，海冰，冰川和融化的池塘。
热层，电离层和磁层的粒子和电磁特性
地球遥感还促进了技术的发展，这有利于发展深空遥感任务，如航海家号和卡西尼—惠更斯号空间研究任务。
在观测卫星发展的初期，卫星传感器的设计往往是高度针对特定目标的。
例如，在1970年代，引进了一系列仪器:大地卫星和高级甚高分辨率辐射计用于监测地表和云层，TOMS侧重于观测臭氧总量，HIRS支持天气预报和气候监测。
这些任务的部署为每个目标主题提供了独特的数据，并且这些任务已经得到了相应科学界的认可这些任务延续了许多年，以获得具有气候意义的数据记录基于积累的经验，更新后的任务将不断改进
这些任务的可喜成果鼓励了在1990年至2010年的20年间设计和发射具有更宽观测范围的日益先进的仪器。
例如，部署了对流层污染测量，轨道碳观测站和温室气体观测卫星任务，发射了几个二氧化碳和甲烷热增强红外探测器，如AIRS，TES，IASI，IMG和CRIS，以监测天气预报和气候变化的大气状态。
还部署了其他卫星成像仪来观察空气，陆地和海洋，并支持跨学科研究，如单视图MODIS，MERIS和SGLI，双视图ATSR和AATSR，多视图MISR辐射计和POLDER偏振仪。
除了这些更传统的被动观测，还部署了主动测量，如CloudSat雷达和CALIPSO激光雷达，以监测云和气溶胶的垂直结构，这对各种大气应用非常重要。
所有这些先前的努力提供了宝贵的见解，并有助于建立对卫星遥感的真正价值，局限性和潜力的理解事实上，空间仪器技术的弹性发展和信息学的蓬勃发展创造了前所未有的局面，硬件，数据采集和处理的局限性被大大削弱，因此可以开发和部署更先进的卫星传感器设计
此外，科学界获得了相当数量的卫星数据，积累了大量的数据管理和分析经验，对现有卫星数据集可能取得的成就有了真正现实的想法，并了解未来提高卫星数据有效性的必要步骤。
另一方面，社区也意识到远程观测的基本挑战是无止境的例如，从噪声中分离信号以检索一组特定的地球物理变量和精确的仪器校准是一个持续的挑战
技术进步提高了观测的信息量，但数据永远不足以唯一描述所有感兴趣的地球物理参数，伴随着科学的进步，所需可观测量的列表不断增长。
因此，遥感仍然是一个根本性的不适定问题，需要通过理论模型，先验知识和辅助观测进行适当的定义和约束在设计新的科学目标时，这些都是重要的考虑因素
02，卫星遥感发展的主要挑战。
发展卫星遥感总的主要挑战是找到创新和负担得起的技术和测量概念，以解决新的问题和处理过去半个世纪卫星遥感实验后暴露的问题。具体来说，预计将解决几个互补的方面:
1.提高卫星观测的时空覆盖和分辨率。
卫星遥感的一个主要优点是可以快速观测地球的大面积与此同时，现有卫星数据的覆盖范围显然有限
例如，近地轨道的极轨成像仪通常至少在一天内实现全球覆盖，因此许多时空变异性高的自然现象并没有被完全捕捉到。
在这方面，高轨道地球静止观测通过对同一物体进行频繁的昼夜观测解决了这一限制。
可是，在空间覆盖和卫星图像分辨率之间有一个权衡对于许多应用来说，希望实现宽时空覆盖和高空间分辨率的观测，但这也是非常具有挑战性的
因此，卫星观测的设计可能需要新的创新，辅助数据和补充观测的协同作用来解决特定对象和相关问题。
2.增加信息含量，探索观察的协同作用。
虽然已经清楚地记录了卫星观测的高能力，但是目前我们的卫星仪器提供的数据对于许多应用来说具有有限的信息内容因此，希望并计划部署具有增强功能的新传感器
例如，人们已经清楚地认识到，多角度偏振仪为表征大气气溶胶和云的详细柱状特征提供了最合适的数据，因此预计在未来十年中，气溶胶和云表征中对偏振数据的关注将显著增加。
欧洲和美国航天局计划在未来几年内发射几项先进的偏振任务，包括MetOp—SG卫星上的3MI，气溶胶多角度成像仪仪器，Spex和超角度彩虹偏振仪，作为NASA PACE任务一部分的多光谱成像偏振仪/气溶胶—UA，以及作为哥白尼CO2M任务一部分的MAP。
此外，中国国家航天局在偏振传感器方面投入了大量资金CNSA最近发射了几个偏振遥感仪器，包括MAI/TG—2，CAPI/TanSat，DPC/GF—5和SMAC/GFDM，并计划在未来几年发射POSP，PCF和DPC—Lidar
这些仪器的概念，它们的技术设计和算法开发已经使用机载原型进行了深入的讨论和测试，Duibovik等人详细讨论了这些仪器的概念。
同样，卫星激光雷达和雷达的数量预计会增加，因为主动遥感仪器提供了关于大气垂直变化的详细信息事实上，大多数主要的太空机构都在实施天基激光雷达计划
例如，2003年，美国宇航局在ICESat卫星上发射了地球科学激光高度计系统，2006年，在CALIPSO卫星上发射了具有正交偏振的云气溶胶激光雷达，2015年，在国际空间站上发射了云气溶胶传输系统2018年，ICESat—2上发射了高级地形激光高度计系统此外，作为生命星球计划的一部分，欧空局于2018年在风神卫星上发射了阿拉丁测风激光雷达，CNSA将于2021年发射DPC—Lidar机载CM—1卫星，以及欧日EarthCARE联合卫星
这些任务的成功和前景使激光雷达成为未来观测系统的重要组成部分。
同时，在复杂环境中，没有一个单一的传感器能够提供关于目标物体的全面信息，因此需要探索互补观测的协同作用。
即使是最先进的多角度偏振仪也不能确保气溶胶的可靠三维表征，因为对气溶胶和云的垂直变化的灵敏度是有限的。
激光雷达和地图仪器结合观测结果，提供大气的三维表示。
如图所示，在规划卫星任务时，已经清楚地认识到并考虑到协调被动和主动观测的价值例如，A—Train卫星星座提供偏振，辐射，激光雷达和其他补充数据同样，美国航天局正在进行的气溶胶和云，对流和降水研究考虑通过被动和主动传感器部署进行协调观测
此外，下一代遥感反演打算探索依赖于不同仪器观测结果的协同反演。
例如，反演大气气溶胶特征的主要挑战是区分气溶胶粒子散射光和云，大气气体和下垫面散射光专门为气溶胶监测设计的卫星传感器，如MODIS或POLDER，可能不具备消除云，气体和表面污染物的最佳能力
同样，陆地反射率的观测通常需要消除大气气溶胶和气体中的散射，同样，大气气体监测也可能受到气溶胶和云污染的影响。
因此，总是希望用不同的灵敏度来观察云，气溶胶和气体被云和不平坦表面上的痕量气体污染的气溶胶测量的分析可能受益于各种仪器的协同测量红外图像，激光雷达和雷达观测可以用来限制云的部分光谱数据对气体浓度高度敏感，高分辨率图像有助于减少与地表不均匀性相关的不确定性
例如，通过部署在CO框架内的MAP/CO 2 M和DPC2同时进行多角度偏振观测，预计EU/Copernicus和GF—5中国任务将为大气校正和温室气体监测提供信息。
实际上，OCO和GOSAT等仪器获得的一氧化碳等气体，只是在大气气溶胶非常少的情况下提供的。
在这方面，将MAP Observation 2添加到Copernicus CO中有望改善中等气溶胶和可能高气溶胶情况下的温室气体特性作为美国航天局PACE任务的一部分，SPEX和HARP偏振仪仪器预计将补充来自OCI的超光谱辐射数据，从而提供更准确的气溶胶信息，并帮助检索海洋的表面和地下特征
将偏振测量与高分辨率光谱相结合的卫星的另一个例子是CNSA于2020年7月3日成功发射的高分辨率和多模集成成像卫星。
最后，卫星数据与地面和亚轨道目标测量的合作使用也是一个重要的考虑因素。
例如，人口密集的城市中心的景观和地表特性通常是高度异质性的因此，大气过程和动力学受高度可变的局地活动的影响，环境空气质量的观测需要具有高时间频率和高空间分辨率赤道过境时间不同的小型和廉价的所谓纳米或立方卫星星座可以通过增加轨道仪器的数量来提高覆盖范围
此外，地面巡天和常规亚轨道巡天还可以增强人口密集地区的卫星检索。
例如，刘等人提出了一种PM监测技术，该技术利用地面测量和同位卫星观测中PM浓度的地质统计学回归当测量数据不可用或被污染时，化学迁移模型用于填补时间和/或空间空白，从而有助于回归MAIA项目正在使用这种方法对气溶胶成分进行分类，如硫酸盐，硝酸盐，铵，黑碳，有机碳和灰尘然后将空间PM信息与健康记录进一步结合，以更好地了解气溶胶污染物与不良公共健康问题之间的关系
结合不同仪器的观测结果，解决视场差异是另一个挑战在这方面，通过使用部署在A—Train星座中具有不同视野的多种仪器的数据所积累的经验为今后的任务提供了宝贵的见解
3.开发下一代最先进的数据处理方法。
遥感检索算法的质量是影响最终产品质量的另一个关键方面实际上，仪器一旦布放，观测数据的质量不可能得到根本的提高，反演算法还在改进
最终的遥感产品可能会有明显的不同，不仅是因为不同仪器的数据摄入，还因为反演理念的提高在这方面，新一代遥感反演算法在过去的十年中取得了很大的进展
例如，新算法通常依赖于快速准确的大气建模，并且可以检索大量参数此外，还实现了气溶胶特征，地表特征和/或云特征的同时反演
最后，在上述EU/Copernicus框架内，二氧化碳和气溶胶特征的联合反演是减少气溶胶污染对衍生二氧化碳产品影响的一种有前途的方法。
反演算法本身演化的基本逻辑表明，利用不同观测值的协同作用，提高反演精度的潜力很大。
此外，开发可应用于不同观测值或其组合的多功能仪器独立算法的想法越来越受欢迎气溶胶和地表特征的综合反演是这种算法的一个例子该算法可用于各种卫星和地面的无源和有源测量它还成功地应用于激光雷达剖面和柱状辐射测量的同时合作反演
在精确的云卫星遥感中仍然存在一些算法上的挑战准确高效的辐射传输模型是前提虽然独立柱近似方法被广泛用于反演云滴大小和光学厚度，但云的水平不均匀性引起的三维辐射传输效应可能是导致反演偏差的原因
当研究云和气溶胶之间的相互作用时，云的3D特性变得更加令人关注，首先是将它们的反演耦合到一个联合框架中在此背景下，迫切需要发展一种快速准确的三维RT模型，用于几何和光学复杂介质的反演，并结合气体吸收的光谱特性，正确采用云粒子散射模型还需要开发一个可靠的三维辐射模型来解释地球表面的水平不均匀性，以便充分解释所有的卫星图像
另一个相关的未解决的问题是建立一个3D云场来模拟3D辐射场，这可以通过使用主动和被动传感器的组合来解决。
许多模拟和观测研究表明，卷云在促进天气和气候过程中起着重要作用虽然光学很薄，但卷云在全球都有存在，并调节着地球的辐射，在气候系统中起着重要的作用卷云粒子具有高度不规则的形状，其单次散射特性与球形粒子显著不同
如果算法不能识别这些不规则的形状，它们可能会导致气溶胶和云反演的重大偏差因此，识别有代表性的卷云粒子模型并将其纳入气溶胶反演是一个很有前途的方向
此外，卫星数据的使用与全球气候和化学迁移模型的进展高度一致例如，可靠的气溶胶反演可以被吸收到化学迁移模型中，以在观测不可用时提供准确的气溶胶负荷
同时，光谱和偏振信息对受限制的气溶胶类型高度敏感，卫星数据可为改进化学迁移模型中大气成分的全球排放提供额外的限制。
因此，卫星数据处理和现有模型信息之间的合作是促进卫星遥感的另一个有前途的研究领域。
最后，目前，机器学习方法越来越多地用于从遥感和地理空间数据中提取模式和观点人工智能的这一分支非常适合分析和解释地球观测数据，之所以有吸引力，是因为它提出了一种可以从数据中学习，识别模式并在最少人工干预的情况下做出决策的方法
特别是深度学习和深度神经网络的新兴技术最近被用于遥感研究，特别是用于处理和分析大量数据这些技术揭示了自动提取时空关系的潜力，并获得了有助于改进在多个时间尺度上观察到的物理现象的预测和建模的进一步知识
这些方法对于卫星数据分析非常有吸引力，尤其是数据驱动的机器学习和物理过程模型的结合。
4.实现卫星观测的一致性和长期数据记录的连续性。
长期和高质量的基本气候变量记录对于监测和研究全球气候变化非常重要实现这一目标的一个必要条件是观测的连续性，只有高质量的数据收集在不被破坏的情况下持续进行，才能确保观测的连续性否则，多仪器数据记录的空白无法得到正确解释，卫星记录的价值几乎消失
因此，每个仪器的绝对定标和多个相关传感器的相互定标对于卫星遥感几乎所有目标的成功仍然至关重要校准许多仪器具有挑战性，尤其是对小型卫星星座而言
美国国家科学院，工程院和医学院强调维持长期观察的要求，CLARREO任务是第一次尝试定义专门用于这一目标的卫星任务与直接观测的校准类似，下一代卫星产品对于当今仪器套件的可追溯性和一致性非常重要
03.结论
因此，在第一颗卫星发射半个多世纪后，从太空遥感地球已经发展成为一种高度复杂的工具，为基础科学提供动力，支持对人类至关重要的日常活动。
大量卫星仪器被研制和发射，为各种需求提供了大量数据卫星仪器的数量以及卫星收集的信息的质量和范围都在不断提高
同时，卫星遥感积累的经验揭示了未来发展需要应对的挑战虽然对大气，陆地或海洋表面的每一次观测都可能有具体和完全不同的问题，但许多卫星遥感学科都有一些共同的概念挑战
具体而言，数据价值的提高和卫星遥感方法的效率可能与以下几个方面的成功有关:
提高观测时空记录的覆盖面和分辨率，
通过部署具有增强能力的卫星仪器并探索互补观测的协同作用，如被动图像与主动垂直大气剖面和超光谱的协同作用，将在不同光谱范围或不同时间或空间尺度获得的不同灵敏度的观测结果结合起来，并将卫星观测与亚轨道观测和化学观测结合起来，以传输模型结果，从而增加观测的信息含量，
开发下一代最先进的数据处理方法，这些方法依赖于严格的正演模拟和数值反演方法，并考虑大范围状态参数的参数)，并使用新的求解技术，如深度学习和神经网络，
通过确保积累气候记录所需的过去，现在和未来数据集具有足够的兼容性和一致性，可以实现一致的卫星观测和长期数据集的连续性。
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