深度 | 国产高分卫星数据在自然资源遥感监测中的应用
一、前言
自然资源是人类赖以生存的生命之源，党的十九届四中全会强调要求“加快建立自然资源统一调查、评价、监测制度，健全自然资源监管体制”，标志着生态文明建设已由理性认识走向量化实践、由分类管理走向体系治理[1]。如何及时掌握我国自然资源现状，以满足生态文明建设、自然资源保护和自然资源调查监测，实现自然资源管理、统一确权登记的需要，是当前面临的重大问题[2]。
卫星遥感监测作为一项重要的技术手段，可以快速、高效、客观、准确地获取自然资源开发利用情况。近年来，国产卫星数据有效获取能力和分辨能力大幅提升，目前在轨可供利用的国产高分遥感卫星有20余颗，2m级影像基本实现全国季度有效覆盖，北方地区可实现月度或双月有效覆盖，亚米级光学卫星年数据可实现年度有效覆盖，为自然资源遥感监测能力提升提供了基础数据保障。随着国产卫星快速发展和新技术的广泛应用，自然资源卫星遥感监测呈现出以下特点：一是监测频次不断提升，随着深度学习等人工智能技术的突破和流程优化，从过去每年一次全覆盖监测，到“季度+年度”监测为主，再到“月清、季核、年度评估”，为地方自然资源监管提供及时有效的数据依据。二是自然资源调查由二维平面监测向三维立体监测层面转变，水体、冰川等地物类型在面积、分布范围调查基础上，进一步开展储量等方面研究。通过对湖泊、冰川进行三维监测，掌握水量相对变化，为水资源变化状况及调控、生态安全屏障建设提供信息支持。三是多源多载荷数据协同应用，随着卫星遥感技术的飞速发展，国产高分卫星数据类型逐步多样化，协同利用多光谱、高光谱、合成孔径雷达（SAR）、激光等不同传感器类型数据源已经成为未来应用发展的主要趋势之一。
自然资源部国土卫星遥感应用中心围绕自然资源部“两统一”职责履行，面向生态修复、资源调查、卫片执法等业务需求，提出了全国季度性监测、重点区域月度监测、特定目标即时监测的自然资源卫星遥感监测体系，全面提升了全天时、全天候、全要素、多源多尺度监测能力。本文对国产卫星在自然资源遥感监测中的应用进行了分析，并展望了未来发展方向。
二、检测技术与方法
自然资源遥感监测工作主要发挥国产卫星优势，利用优于2m影像，针对全国范围自然资源全要素，以全覆盖季度遥感监测、重点区域月度遥感监测、重点目标即时遥感监测为主要目标，构建监测技术流程和方法体系。自然资源遥感监测技术主要采用深度学习等人工智能技术，研发影像自动处理、监测信息自动提取、成果质检等监测方法，构建传感器校正影像产品生产、正射影像生产、监测信息自动提取、人工处理、监测成果建库等监测流程（图1），实现自然资源现状信息提取和变化监测的系统化运行。
图1 自然资源遥感监测技术流程
1）影像统筹。针对自然资源监测监管业务需求，构建自然资源调查监测虚拟卫星星座。以任务为导向，整合卫星资源和监测需求，统筹制定多颗卫星拍摄计划，合理安排在轨卫星对地观测角度，实现多源影像的全国有效覆盖。
2）正射影像生产。采用有理多项式（RFM）几何成像模型构建及稳健计算技术、大范围区域稀少或无地面控制卫星影像区域网平差技术、基于高速网络的集群分布式遥感影像数据处理技术等，实现正射影像产品规模化、自动化生产。按照有效影像数据当日接收当日处理要求，建立从自动云判、传感器校正产品生产、正射影像纠正、融合、流程化质检全链条过程作业，保障自然资源常态化及应急监测需求。
3）监测信息自动提取。充分利用高分辨率、多角度、多模式的光学、高光谱、雷达等多源遥感监测数据，基于典型自然资源类型在不同时相、尺度、空间分辨率影像上的光谱、纹理、形状及几何拓扑、空间关系等特征，构建了多类要素的自动提取规则和样本库，并建立自动提取任务，对各类要素现状及变化信息实现自动提取。
4）监测信息处理。对各自动提取结果进行核实和查漏补缺，完善相关属性信息。各监测要素具体处理内容有：土地利用变化监测要素主要包括地类信息和地表覆盖信息等；耕地变化信息包括农作物类型和土地利用状况信息；水资源监测包括冰川积雪、地表水面变化等信息；林草湿资源监测包括林草湿资源数量（面积、蓄积量）、种类（森林类型、植被类型、树种等）、质量（郁闭度/覆盖度等）以及功能（林种、生物量等）等信息。
5）监测成果建库。采用面向对象方法和UML统一建模语言，通过对各类监测信息产品及统计分析成果数据等进行批量检查、对象化处理、数据入库以及关联关系建立等系列处理后，构建时空基准统一、属性指标协调一致的自然资源长时间序列遥感监测数据库。对监测产品按空间范围或时间维度进行合并整理，完成全国季度性遥感监测产品、全国地表水资源监测产品、冰川监测产品、红树林监测产品、耕地“非农化”“非粮化”监测产品等成果入库。
6）监测成果应用。采用海量卫星遥感数据高时效自动处理分发技术，实现影像数据资源在线即时共享和高效利用。通过自然资源遥感云服务平台，实现数据当天上云、当天下发，提高数据共享时效性，实现云环境下卫星监测产品“7×24”小时不间断持续稳定推送和深度应用。
三、典型应用
利用国产高分卫星遥感数据，先后开展了全国季度卫片执法遥感监测、全国红树林资源遥感监测、全国冰川遥感监测、全国高尔夫球场季度监测、全国“大棚房”问题专项清理整治遥感监测、耕地“非农化”“非粮化”遥感监测等业务。
1.全国季度性遥感监测
利用2m级国产卫星影像开展400平方米以上的常态化建设用地变化监测，通过深度学习技术自动提取变化信息，人机交互进行全面核实、补充和修正，获取全国范围内建设用地变化分布范围及态势，监测准确率优于95%（图2）。通过监测，掌握了建设用地时空变化分布及规律，如2020年监测结果显示全国七大地理分区（华北区、东北区、华东区、华中区、华南区、西南区和西北区）中，华东区新增建设面积最大，占比为29.20%，东北区面积最小，占比为6.30%。将2019年和2020年监测结果进行对比，发现2020年我国建设用地变化面积相较于2019年同比下降25.84%。其中，新增线形地物面积同比下降58.80%，新增建（构）筑物面积同比下降1.48%，新增推填土面积同比下降18.74%，新增光伏用地面积同比增长30.63%。
图2 建设用地变化前后对比图
2.红树林监测
红树林在防浪护堤、海湾改善、污染净化和湿地多样性等方面发挥着不可替代的作用，具有重要的生态系统服务功能以及社会经济价值。为掌握我国红树林变化情况，用2m国产卫星影像，对郁闭度大于20%的红树林开展了持续监测，获取了2020年全国红树林现状分布与2018—2020年变化情况，监测准确率优于90%（图3）。监测显示，2020年全国郁闭度大于20%的红树林主要分布在广东、广西、海南、福建、香港、澳门和浙江等区域。广东红树林面积最大，占红树林总面积的40.7%；澳门最少，仅占0.08%。2018—2020年期间，全国红树林分布总体扩张，局部缩减，红树林总面积净增加比例为1.3%。其中广东红树林净增加面积最大，净增加249.55公顷。
图3 红树林新增典型案例
3. 冰川监测
中低纬度山地冰川是气候变化最敏感、最直接的信息载体[3]，冰川活动又是诱发冰川泥石流、冰崩/雪崩、冰湖溃决等灾害的重要因素。开展冰川监测对水资源评估、气候变化应对、灾害预警等方面具有重要意义。以国产2m卫星遥感影像为主，综合利用多尺度时序遥感数据以及10m数字地表模型（DSM）数据，对面积大于0.1公顷的冰川地块进行全面监测，监测准确率优于90%（图4）。2020年，中国冰川主要分布在新疆、西藏、青海、甘肃、四川、云南六个省（区）。新疆冰川面积最大，占冰川总面积47.68%；西藏冰川面积次之，占冰川总面积41.21%；云南冰川最少，仅占冰川总面积0.14%。从不同规模等级的冰川条目和面积统计看出，数量上以小冰川为主，面积上以规模大于1平方千米大冰川为主。近50年以来，冰川总面积减少了12730.44 平方千米，冰川面积相对20世纪70年代减少了24%。按照50年来计算，冰川面积减少年变化复合速率为0.48%。
图4 冰川面积缩减案例（念青唐古拉山东段）
4. 耕地“非农化”“非粮化”监测
耕地是我国粮食安全的重要基础和保障[4]。我国人口众多，耕地资源十分紧缺，同时耕地“非农化” “非粮化”现象时有发生，为此国务院特地印发《关于坚决制止耕地“非农化”行为的通知》《关于防止耕地“非粮化”稳定粮食生产的意见》，明确了耕地保护具体举措和要求。采用多时相国产高分卫星数据，根据全国主要植被时空分布特点和物候数据，提取耕地非农化、非粮化信息，准确率优于80%。将2021年上半年新增建设用地图斑与耕地图斑进行套合，分析全国疑似耕地“非农化”情况，其中新增线形地物占比20.40%，新增建（构）筑物占比30.07%，新增推填土占比44.44%。2021年上半年疑似新增耕地“非粮化”图斑中挖建库塘面积占比14.85%，未耕种面积占比82.61%（图5）。
图5 公路两侧新增绿化通道典型案例
5. 西北四省（区）近50年湖泊水面变化监测
受全球气候变暖等多重因素影响，我国西北地区正出现变暖变湿的新趋势。为进一步了解掌握我国西北暖湿化情况，基于种子点快速区域生长自动提取技术，采用历年丰水期卫星影像数据对青海、新疆、宁夏和甘肃四个典型省（区）1970-2021年期间1平方千米以上湖泊变化情况进行监测分析，水面变化监测精度优于85%。监测结果显示，1970-2021年，西北四省（区）湖泊数量及水面面积均呈明显上升趋势，湖泊数量增加了25个。从1995年开始，西北四省（区）湖泊水面面积呈增大趋势，2019年达到50年最大值（图6、图7）。
图6 1970—2021年西北四省（区）湖泊数量及水面总面积变化柱状图
图7 1970—2021年新疆阿克苏库勒湖水面面积变化监测图
6. 昆明长腰山遥感监测
利用2014—2021年共8期2m分辨率遥感影像，提取耕地、林地、水域、建（构）筑物、推填土、道路、公园绿地等位置和范围信息，对长腰山建设扩展情况进行了监测分析。根据已有遥感影像分析，2014年时长腰山林地面积最大，占总面积的67.29%；其次为耕地，占总面积的20.05%。2021年建（构）筑物占地面积最大，占到了总面积的41.57%；其次为推填土，占总面积的40.53%。2014年至2021年总开发建设面积占长腰山总面积的90.58%。其中，耕地和林地转化为推填土面积最大，占总开发建设面积的44.75%；其次是耕地、林地和草地转化为建（构）筑物，占总开发建设面积的43.35%（图8）。
图8 2014年、2021年长腰山遥感影像对比图
四、发展展望
国产高分卫星数据作为自然资源遥感监测不可或缺的重要手段，已在执法督察、自然资源管理、生态保护修复等方面发挥了显著作用。立足“十四五”发展需求，未来发展方向主要包括：一是进一步完善自然资源监测体系，扩大监测要素内容范围，丰富监测内容，打造“山水林田湖草湿”全方位遥感监测，推进卫星观测体系建设，提高自然资源监测频次；二是发展多源多载荷数据协同应用，目前陆地卫星观测网包括光学、雷达、高光谱、激光、立体测绘等多种载荷，未来还会有重力等新型载荷卫星上天，高效协同利用多尺度、多种空间分辨率、多载荷的卫星影像，将为自然资源监测监管提供全方位、全天时、全天候的数据支撑和信息服务。
参考文献
[1]王建恒. 寻山水林田湖草监测之道——新时代自然资源统一调查监测制度体系建设探究[J]. 资源导刊，2020，369（2）: 56-57.
[2]黄露，王爱华，陈君，等. 国产卫星遥感技术在自然资源调查监测中的应用[J]. 地理空间信息，2020，18（5）: 73-75.
[3]黄晓然，包安明，郭浩，等. 近20a中国天山东段典型冰川变化及其气候响应[J]. 干旱区研究，2017，34（4）: 870-880.
[4]王静，黄晓宇，郑振源，等. 提高耕地质量对保障粮食安全更为重要[J]. 中国土地科学，2011（5）: 37-40.
来源：《卫星应用》
作者： 自然资源部国土卫星遥感应用中心 尤淑撑 何芸 刘爱霞 甘宇航 张涛 杜磊 刘克
编辑：刘玲
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