雷达遥感六十年:四个阶段的发展[PDF全文]
郭华东, 张露
摘要: 雷达遥感问世60年来已经历了4个阶段的发展,其在对地观测中的作用正日益凸显,已经广泛应用于不同领域。4个阶段分别是单波段单极化阶段,多波段多极化阶段,极化和干涉阶段,以及以双/多站或星座、高时序高分宽幅、3维成像为代表的新阶段。本文结合作者长期在雷达遥感领域的研究经历,总结和回顾了雷达遥感的阶段发展和具有里程碑式的代表性技术;从观测技术、数据处理和应用角度阐述了新阶段雷达遥感的发展趋势,以及雷达遥感与人工智能和大数据结合的思考;最后着眼未来,介绍了月基雷达对地观测平台的前瞻性研究。
关键词: 雷达遥感     四阶段发展     回顾与展望     月基雷达对地观测    
DOI: 10.11834/jrs.20199398    
收稿日期: 2019-09-30
作者简介: 郭华东,1950生,男,研究员,中国科学院院士,发展中国家科学院院士,研究方向为遥感科学与应用。E-mail:hdguo@radi.ac.cn
基金项目: 国家自然科学基金(编号:41590853,41590852)
60 years of radar remote sensing: Four-stage development
GUO Huadong, ZHANG Lu
1. Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Abstract: Synthetic Aperture Radar (SAR) remote sensing has experienced 60 years of development. It has played an important role in earth observation, especially in the fields of global change, resource exploration, environmental monitoring, disaster assessment, urban planning and planetary exploration. Throughout the development process of SAR remote sensing, it has essentially been a process of continuous exploitation and utilization of microwave and electromagnetic wave resources. According to its observation technology and electromagnetic wave resources utilized, SAR remote sensing has experienced four stages: the single-band and single-polarization SAR stage, the multi-band and multi-polarization SAR stage, the polarization and interferometric SAR stage, and the fourth stage or the new stage marked by the emergence of dual/multi-station or constellation observation, high spatio-temporal resolution and wide swath mapping, and 3-D structure imaging capability. Based on the author’s rich research experiences in the field of SAR remote sensing, this paper first briefly summarizes and reviews the characteristics of various stages and the landmark technologies, as well as the typical applications of SAR remote sensing in agriculture, forestry, geology and disaster application fields. Secondly, from the viewpoint of observation technology, data processing and application, the paper expounds the development trend of SAR remote sensing in the new stage, as well as the prospect of combining SAR remote sensing with artificial intelligence and big data techniques. Finally, with a view to the future, the promising research of the lunar-based SAR earth observation platform is introduced. Establishing a Moon-based SAR Earth observation system can help to observe large scale geoscientific phenomena which is difficult to obtain from airborne or spaceborne satellites, and will open up a new direction of SAR earth observation technology and application.
Key Words: radar remote sensing    four-stage development    retrospect and prospects    moon-based SAR earth observation    

1960年,世界上第一部机载成像雷达在美国华盛顿机场试验成功,标志着雷达遥感的问世。60年以来,雷达遥感技术已经历了4个阶段的发展,其在对地观测中的作用正日益凸显,特别是在全球变化、资源勘查、环境监测、灾害评估、城市规划以至星球探测等领域中已经发挥了非常重要的作用。本文基于作者20世纪70年代以来主持的一系列国家基金委重大项目课题、重点项目、863课题、973项目、科技部和中科院有关项目,以及主持和参与的航天飞机雷达计划(SIR-C/X-SAR及SRTM)、全球雷达遥感计划(GLOBESAR)等7个大型国际雷达对地观测计划和近年承担的基金委重大项目的研究基础,简要总结和回顾了雷达遥感的阶段发展和标志性技术,阐述了新阶段雷达遥感的科学目标和发展趋势,并着眼未来,介绍了月基雷达对地观测平台的前瞻性研究。

1、合成孔径雷达遥感发展回顾

合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)是为雷达遥感的核心传感器,在雷达遥感中发挥着重要的作用。1978年SEASAT-A卫星的成功发射和运行更是开启了星载SAR发展以及其广泛应用的序幕(图1)。

图 1 第一颗星载雷达遥感卫星SEASAT-A及其获取的地表雷达影像(图片引自www.asf.alaska.edu网站[2019-09-30]) Figure 1 The first spaceborne SAR (SEASAT-A) and its images (www.asf.alaska.edu[2019-09-30])

纵观合成孔径雷达遥感的发展过程,本质上是对微波电磁波资源的不断发掘和利用的过程。根据其观测技术及所利用的电磁波资源,合成孔径雷达遥感已经经历了单波段单极化SAR,多波段多极化SAR,以及极化和干涉SAR 3个阶段的发展,而以双/多站或星座观测、高时序高分宽幅测绘,以及3维结构成像能力为代表的新型SAR系统的出现标志着成像雷达进入了新阶段或者第4阶段(图2)。

图 2 SAR遥感发展阶段示意图 Figure 2 SAR remote sensing development stage
    (1.1) 单波段单极化SAR遥感阶段

第1阶段以单波段、单极化SAR遥感为代表。该阶段获取的地物信息以单波段、单极化后向散射强度为主,包括点目标的后向散射截面以及分布式目标的后向散射系数等信息,代表星载SAR系统有SEASAT-A、SIR-A/B、ERS-1/2、JERS-1、RADARSAT-1等,图3(a)是RADARSAT-1卫星及其观测模式的示意图。

在这一阶段中,地物介电常数和地表形态引起的SAR后向散射差异被研究并有效应用于不同领域。基于机载SAR数据和RADARSAT-1星载SAR数据的1998年鄱阳湖洪水监测是其典型应用之一(郭华东,1999),该应用有效利用了微波电磁波后向散射系数对水体的敏感性以及其独特的全天时、全天候特征,从空间对地观测角度,全面、及时、客观的获取了洪水的灾情信息,如图3(b),图3(c)所示。

图 3 基于单波段单极化SAR遥感的1998年鄱阳湖洪水监测 Figure 3 Flood monitoring of Poyang lake in 1998 based on single-band and single-polarization SAR images
    (1.2) 多波段多极化SAR遥感阶段

第2阶段以多波段多极化SAR遥感为代表。该阶段的SAR传感器能够同时获取多个波段和多种极化方式的地物后向散射回波信息,进一步加强了对微波电磁波频率和极化资源的开拓利用,同时也初步发掘了电磁波的相位资源,丰富了表征地物的SAR特征集,凸显了SAR在地球资源及环境探测中的重要的作用。该阶段代表SAR系统主要有机载GLOBESAR、星载SIR-C/X-SAR、ENVISAT等系统。

全球雷达遥感计划GLOBESAR是一项有12个国家参与的大型雷达遥感国际合作研究计划,笔者团队实施了GLOBESAR中国项目图4(a),首次在中国进行了极化雷达数据的获取及处理分析,生成了极化特征及响应图像,同时建立了典型地物的后向散强度可视化模型,奠定了雷达地物识别定量分析的基础,发展了双波段多极化SAR数据增强处理及分类的多种技术与方法,广泛应用于农业、地质、林业及水文领域,效果显著(郭华东和邵芸,1997),图4(b)是基于GLOBESAR数据多频多极化数据和获得的广东省四会县农业区土地利用分类图。

图 4 基于多波段多极化SAR遥感的全球雷达遥感计划GLOBESAR Figure 4 Global radar remote sensing project (GLOBESAR) based on multi-band and multi-polarization SAR

航天飞机搭载的SIR-C/X-SAR系统(图5(a))是运行在地球轨道高度上的第一部多波段多极化同时成像雷达,能够同时获取L、C波段HH, HV, VH, VV极化方式,X波段VV极化方式的SAR数据。包括中国在内有13个国家合作进行SIR-C/X-SAR对地观测研究计划,笔者被NASA聘为该计划科学工作组成员和全球52个首席科学家之一,并入选了该系统基于相位干涉技术的雷达地形测图(SRTM)计划。通过与SIR- C/X- SAR飞行同步开展的中国试验区航天—航空—地面立体同步观测试验和对干沙的穿透性试验,获得了地物与后向散射特征的关系,表明了L波段SAR可穿透数十厘米至数米的干沙层。该研究还发现了阿拉善高原干沙覆盖下的古水系,和昆仑山火山群5个先前未知的火山口及两种熔岩(图5(b)),识别出广东肇庆植被覆盖下岩层的展布,区分出阿拉善高原明、隋两代的长城及部分被干沙覆盖的古长城(图5(c)),此外利用SRTM计划生成地表高程DEM,开展了海洋及城市的相关分析和应用(郭华东,19972000王翠珍和郭华东,1998)。

图 5 SIR- C/X- SAR中国试验区航天—航空—地面立体同步观测试验和对干沙的穿透性试验 Figure 5 The spaceborne- airborne- ground data collection and sand layer penetration experiment in the SIR-C/X-SAR China program
    (1.3) 极化SAR和干涉SAR遥感阶段

随着对电磁波相位资源的不断开拓,SAR极化和干涉技术得到了突破性进展,SAR遥感进入到以全极化SAR和干涉SAR为代表的第3阶段,该阶段典型的SAR系统包括星载ALOS/PALSAR、RADARSAT-2和TERRASAR-X,图6(a)是RADARSAT-2卫星示意图。

全极化SAR不仅可以通过目标全散射矩阵的正交基变换获取任一极化状态下的后向散射信息,而且能够基于多种形式的相干、非相干矩阵分解模型提供以极化特征和散射机制特征为代表的丰富多样的地物信息,从而建立针对人工目标和自然目标的强大观测能力,大大增加了SAR地物类型分类和目标识别能力。干涉SAR成功地综合了合成孔径成像原理和干涉测量技术,利用雷达信号的相位信息提取地球表面的高精度3维信息,是目前空间遥感获取地表3维空间信息及其微小形变的独一无二的面测量手段,尤其是以永久散射体干涉SAR(PS-INSAR)和小基线干涉SAR(SBAS-INSAR)为代表的时序干涉SAR技术的出现,使其广泛的应用于断层运动、地震、滑坡及地下空间开发等引起的地表形变测量。全极化和干涉信息的获取极大的增加了雷达遥感的地物信息获取能力,促进了SAR遥感的广泛应用,也进一步奠定了SAR作为对地观测核心传感器之一的基础。

图6是极化和干涉SAR在2010年青海省玉树县地震灾情监测评估中的应用结果。其中图6(b)是基于建筑物倒塌引起的散射类型和极化特征变化,仅利用震后单景RADARSAT-2极化SAR数据快速自动提取地震造成的玉树县城倒塌建筑物空间分布,分析发现地震造成玉树城区57%的建筑物倒塌。图6(c)是利用ALOS/PALSAR干涉SAR数据,获取的同震形变场,结合区域地质背景分析了地表形变程度以及形变空间分布,分析发现震源位于区域主断裂上,并存在两个明显位错段,分别与仪器震中和宏观震中相对应(郭华东 等,2010Li 等,2012)。相关结果体现了极化和干涉SAR在震害信息提取中的重要作用。

图 6 极化SAR和干涉SAR在2010玉树地震灾情监测评估中的应用 Figure 6 Application of polarimetric SAR and interferometric SAR in disaster monitoring and assessment for 2010 Yushu earthquake
2、新阶段SAR对地观测技术及发展

近年来,SAR遥感技术飞速发展,以双/多站或星座观测、极化干涉测量、高时序高分宽幅测绘、以及层析SAR等3维结构成像能力为代表的新型SAR系统不断出现,标志着成像雷达进入了新阶段或者第4阶段(郭华东和李新武,2011)。

从SAR观测技术角度,新阶段SAR的发展趋势大体上可以从多通道、多观测角、高时相、高分辨率和高测绘带等方面进行把握(图7)。多通道方面包括多频率同时获取技术和紧缩极化技术,多观测角方面包括层析SAR、圆周SAR、阵列SAR为代表的三维SAR技术以及多方向SAR技术,高时相方面以同步轨道SAR技术和视频SAR技术为代表,高分宽幅方面包括数字波束形成技术(DBF),多天线技术(双站/多站)以及多发多收技术(MIMO)等。除了SAR观测技术的发展,新阶段SAR遥感在数据处理理念方面也已经突破了传统,形成了多种SAR数据处理的新概念,例如SAR成像、图像、应用协同的一体化处理新概念,以及人工智能和大数据时代SAR遥感数据处理新概念等。

图 7 新阶段SAR技术发展趋势 Figure 7 The technology development trend of the new SAR stage

目前国内外已经提出和实施了多个新阶段的SAR计划,如德国的TANDEM-X/PAZ计划和TANDEM-L计划、意大利的COSMO-SKYMED星座计划,西班牙的PAZ计划,ESA的BIOMASS计划、阿根廷的SAOCOM计划、日本的ALOS-2计划、韩国的KOMPSAT-5计划、印度的RISAT-1计划、美国JPL和印度ISRO的双频NISAR计划、加拿大的雷达卫星星座计划(RCM)以及中国航天科技集团的“16+4+4+X”计划(其中有4颗是SAR卫星)等。

总之,新阶段SAR遥感面向全球性重大科学问题和国防民生需求,采用新观测体制和模式,全面利用波段、极化、振幅、相位等电磁波资源,满足对地球表面动态过程进行高精细、大尺度和连续不断监测的要求,突破了单一体制传统SAR的局限。接下来将结合具体实例介绍新阶段SAR遥感发展的几个典型方向。

    (2.1) 2维到3维的成像

传统SAR系统只具备方位向和距离向的2维分辨能力,丢失了高度维信息,不能反映目标场景的真实3维结构。新型的曲线/圆周SAR、层析SAR、以及阵列SAR实现了SAR系统3维成像,在森林调查、减灾救灾、城市规划、军事侦查等领域具有极大的研究价值和应用前景。

其中,层析SAR技术是在传统2维成像平面法线方向(高度向)上增加多副AR天线,在高度向合成一个大孔径,从而实现目标的高精度3维成像,该技术可以利用现有的SAR平台通过多次不同高度航过实现,且无需改变已有的SAR传感器或者平台,因此是目前较成熟且已具备了广泛应用能力的SAR 3维成像技术。图8(a),图8(b)分别是传统SAR和层析SAR成像几何示意图,图8(c),图8(d)是利用多景重轨的RADARSAT-2数据,采用层析SAR技术获取的兰州市大型存储罐的3维结构信息的结果(Liang 等,2018)。

图 8 基于层析SAR技术提取的建筑物3维信息 Figure 8 Extracting 3-dimensional information of buildings based on tomography SAR technique
    (2.2) 超分辨率SAR与人工智能的结合

近年来SAR影像的分辨率不断提高,已具有了亚米级分辨率获取能力,为目视解译和智能识别提供了丰富的地物细节,但同时使得SAR图像的散射信息更加复杂,地物目标通常表现为点、线等在空间上不连续的零散结构,其散射机理也非常复杂,给地物自动类型识别及信息提取带来挑战。针对超分辨率SAR影像信息提取,结合近年来快速发展的人工智能技术发展分级模型是一种有效方式。场景级—语义级—像素级是通常采用的3个级别,具体可以采用集成式深度卷积网络整体区分混有多类地物的不同场景;通过多尺度全卷积模型同时实现不同语义类的分割和分类;通过多类谱特征实现精细地物结构所属类别的有效区分(Wu 等,2018)。图9给出了超高分辨率C波段极化SAR和Ka波段SAR图像。

图 9 超高分辨率SAR图像(Ka波段图像由北京无线电测量研究所提供) Figure 9 Ultra high resolution SAR images
    (2.3) 海量SAR数据与大数据技术的结合

随着高分宽幅SAR、同步轨道SAR以及视频SAR的出现,加之雷达无视天气、云雨的特点,目前SAR遥感已经拥有了高时相海量数据资源及获取能力。而近年来日益成熟的大数据云处理和信息挖掘技术,在充分利用这些海量的SAR数据资源的同时,不仅突破了传统SAR数据的处理模式,也突破了传统的信息提取和规律认知方式。结合大数据技术的SAR信息提取将是新阶段SAR所面临的新的挑战和机遇,已经成为国际遥感科学技术的前沿领域之一。

以近期在轨的哨兵数据(SENTINEL-1)为例(图10(a)),其超宽模式EW数据幅宽400 km,分辨率20 m×40 m,每个月能够多次覆盖格陵兰冰盖、环南极冰盖冻融区以及高亚洲地区,为开展“三极”冰川、冻土、积雪、海冰研究,进行时间尺度的变化对比及关联分析提供了海量的数据源。此外大数据技术的处理和分析方法保证了这些海量数据的处理速度,并为分析“三极”冰雪要素与全球变化的相互影响机理和适应机制的异同提供技术支持。图10是SENTINEL-1卫星示意图及利用该数据和遥感云平台提取的南极和格陵兰岛高分辨率冻融产品的缩略图。

图 10 基于Sentinel-1数据和遥感云平台提取的南极和格陵兰岛高分辨率冻融状态 Figure 10 Extraction of high resolution freeze-thaw information of Antarctica and Greenland based on Sentinel-1 SAR data and remote sensing cloud platform
    (2.4) SAR一体化处理新概念

长期以来SAR成像处理、图像处理以及SAR环境参数反演的研究基本都是相互独立的,缺乏一体化的整体设计和协同,由于SAR数据处理各阶段的学科背景不同,目标不同,在处理时也往往各自使用自己的默认参数和评价标准,严重限制了SAR在环境参数反演中的应用效果。针对上述SAR信息处理各自独立的问题,郭华东等(2017)在自然基金委重点基金项目支持下提出面向应用的SAR信息一体化处理新概念并取得进展。其内涵是面向SAR遥感科学问题和应用需求,以提升SAR图像质量和环境参数反演精度为目标,整体设计和协同全部或多个SAR处理阶段(SAR成像处理、SAR图像处理、SAR应用)的SAR遥感应用新概念和科学模式,SAR信息一体化处理的通用架构如图11所示。

SAR一体化处理方法已经被成功的运用到目标识别、海冰分类以及地表形变等应用,解决了SAR相位高保真、目标非平稳散射认知等科学问题。以SAR遥感城市应用为例,复杂的城市区内,各向异性的人工建筑由于多次反射会产生不同的频率成分,呈现出非平稳的特征。一方面,非平稳性引起的幅频、相频误差将造成特殊目标的SAR成像质量下降;另一方面,城市非平稳信号包含重要信息,而基于平稳假设的传统成像、图像处理及信息提取会引起这些信息的扭曲和损失。如图12所示的SAR储罐识别应用,在成像处理、图像处理和应用阶段分别针对性的采用了MUSIC子带拼接校正技术,2维频谱校正技术,以及基于复分布非圆性检验的人工结构提取等技术,3个处理阶段都面向储罐引起的非平稳信号,建立了SAR非平稳信号保持的一体化处理方法,在数据处理全过程对非平稳信号进行还原和增强,实现其有效提取和利用,显著提高储罐提取结果正确率。因此SAR一体化的处理方法能够有效的优化SAR遥感的城市应用效果(Wu 等,2016)。

    (2.5) 面向全球变化的雷达科学卫星

新阶段SAR遥感需要面向全球性重大科学问题和国防民生需求。考虑到目前全球变化正在对人类生存与发展形成严重挑战,威胁着人类的生存环境,越来越成为包括我国在内的世界各国关注的重大命题,开展全球变化科学卫星的研究具有重要的科学和社会意义,这也是新阶段SAR遥感卫星计划应着重思考的。

笔者及其研究团队在国家重点基础研究发展计划(973计划)“空间观测全球变化敏感因子的机理与方法”项目基础上,结合多年在SAR遥感领域的研究经验,提出多颗全球变化雷达科学卫星概念和方案,包括亚洲水稻雷达卫星RICESAT(郭华东 等,2005廖静娟 等,2005)、热带雷达卫星TSARSAT(Guo 等,2006)、森林生物量雷达卫星,以及冰川雷达卫星等(郭华东 等,2014郭华东,2016)。这些面向全球变化的雷达卫星计划的实施,将为全球变化研究提供基础数据,为政府宏观决策提供科学支持,为应对全球变化、实现可持续发展做出贡献。

图 11 SAR信息一体化处理通用架构 Figure 11 Overall research framework of SAR information integrated processing

图 12 面向储罐识别应用的SAR非平稳信号保持的一体化处理方法 Figure 12 SAR non-stationary signal preservation integrated processing method for the tank identification application

(1)亚洲水稻雷达卫星。水稻主要产于热带亚热带地区,全球90%以上的水稻产地分布在亚洲,大量研究表明星载雷达是迄今水稻长势监测的最佳的空间技术。在此基础上提出了面向多国多用户的水稻监测雷达系列小卫星概念,目标是监测水稻生长和种植面积,估算热带和亚热带地区水稻产量,探测水稻区域甲烷温室气体分布,为热带和亚热带地区及世界的粮食供应安全、战略决策和信息技术支持提供服务。为了更好的探测水稻信息,建议第一颗卫星雷达参数为C波段,HH/HV极化,20°—30°入射角,5 m/20 m空间分辨率,5—7 d重复观测周期;第2颗卫星为C波段,全极化成像,可变入射角,多成像模式,5—7 d重复观测周期。该方案有效的整合频率、时相、极化、角度等电磁波资源,为水稻相关信息获取提供有力的空间探测手段。

(2)热带雷达卫星。热带和亚热带地区的资源环境和气候都十分特殊,通常被雨和云所覆盖,星载SAR所具有的的全天时和全天候成像能力使其成为该区域探测的有效观测手段,据此提出了热带雷达卫星(TSARSAT)方案。除了前面提到的水稻生长监测和估产外,热带雨林监测、灾害监测和预警、海洋探测、海岸带测量和地形测绘等方面也是该卫星的设计目标。我们建议开发TSARSAT系列卫星,第1颗卫星的系统参数是L波段,HH/HV极化或HH/VV极化,可变入射角;第2颗卫星参数是L波段和C波段,极化和多种成像模式,具体参数如表1所示。C波段有利于水稻生长监测和海岸带测量,而L波段适合进行生物量估计和地形图绘制,二者都可用于灾难监测。

表 1 全球变化科学雷达卫星科学目标与技术参数 Table 1 Scientific objects and technical parameters of scientific SAR satellites for global change research

(3)森林生物量雷达卫星。森林是陆地上最大的碳储库,约80%的地上碳储量和40%的地下碳储量存在于森林生态系统之中。在区域或者全球尺度上准确估算森林碳储量及其动态变化对区域乃至全球的碳循环和气候变化研究至关重要。SAR具有一定的穿透能力,能反映森林的内部结构信息,极化干涉、层析成像等技术的出现,保证了精确的生物量反演结果。为满足对全球大部分森林的监测,建议采用更高森林观测饱和度的P波段,空间分辨率采用50 m×50 m左右的中等分辨率,既能体现森林的细节信息,又不会破坏森林信号的统计特性。为实现多极化及极化干涉SAR的应用,采用紧缩极化模式,可以有效增大成像幅宽,也有利于消除电离层的影响。在轨道选择上,太阳同步晨昏轨道可以有效减小电离层扰动的影响,幅宽采用宽幅模式从而达到对我国森林每年覆盖一次、全球森林5年覆盖一次的观测能力。对森林生物量的探测和研究不仅可以丰富碳循环科学的研究理论与方法,更重要的是为全球变化研究提供科学依据。

(4)冰川雷达卫星。冰川变化是全球变化研究中的一个独特而重要的领域,是全球气候变化科学的代用指标和依据。冰川过程以其独有的方式记录或反馈全球环境气候变化,气温、降水与冰川进退、物质平衡密切相关,利用卫星观测冰川特征对研究全球变化有重大价值。SAR数据在区分冰川和非冰川区、探测冰川移动、高度变化分析、冰川雪线提取等方面有着巨大优势。考虑到冰川集中分布在极地和高原,通常气候恶劣,常年有积雪覆盖,因此该卫星波段采用对穿透云雨、积雪的能力强的L波段,并能保证较高的相干性;极化方式可采用全极化或可选单极化模式,分别满足冰川表面物质的探测、表面分类、积雪深度等需要,以及冰川整体移动速率、冰流监测、冰川地形绘制的需要;采用近极地太阳同步轨道,能更好的观测极地冰川;为减小去相干的影响,可考虑多星座组网观测的模式,具体参数如表1所示。

3、月基雷达对地观测展望

月球是地球唯一的自然卫星,也是人类目前唯一能到达而且已经到达的星球。在月球上建立对地观测系统,以地球宏观科学现象为观测对象形成动态、长期、整体观测能力,可获取机载、星载对地观测技术难以获得的地球信息,将开辟全新的对地观测科学与技术方向,是空间对地观测的一场革命(Guo 等,20142018郭华东,2016)。

在月球上布设雷达系统,对地球进行观测,可以实现对几乎整个地月空间和地球近月面进行不间断监测,获得地表、次地表、3维结构信息,其示意图如图13所示。与人造地球卫星相比,月基观测具有如下优点:(1)月球总是以其正面朝向地球,在月球正面的一个合成孔径雷达观测台站可以实现实时的地球全盘观测,获取朝向月球的地球半球总体数据。(2)月基合成孔径雷达对地观测不仅能达到与星载雷达相同的空间分辨率,而且测绘带幅宽能达到数千公里,高于星载雷达一个量级。同时月基合成孔径雷达之间可以形成十分稳定的甚长基线,理论上地形和形变干涉测量精度较星载雷达干涉高一到两个量级,是监测固体地球动态的有力手段。(3)月球是自然天体平台,地质构造稳定,不受有效载荷限制,能放置多种传感器系统,既可以获取相同参数,也可以在同一成像条件下对从电离层到地表和次地表的地球圈层进行归一化观测。(4)月基平台的寿命远远长于人造地球卫星,能够提供长期的、精确校准的时间序列数据,这将大大有利于地球系统的长期稳定观测。

月基对地观测雷达的主要探测目标主要包括以固体潮汐形变、板块运动等为代表的大尺度固体地球动态;以人造卫星、空间垃圾、小行星等为代表的近地空间目标;以及全球环境变化因子,例如电磁层、大气水分、植被、海洋内波等。目前已经开展了月基雷达概念及关键技术的初步研究(Guo 等,2014Zhang 等,2019Xu和Chen,2019)。在月基SAR系统方面,开展了单/多站观测几何、信号历程、及系统参数特征分析;在月基SAR成像方面,研究了点目标成像仿真,分析了地球曲率和月球公转效应对成像的影响;在月基SAR图像定标方面,提出了面向月基SAR图像的辐射定标和几何表达方法;在应用方面,开展了针对地球固体潮形变的干涉SAR重轨及多基线模式方案设计(图14)。这些研究为月基雷达对地观测系统的建立提供了理论和技术支持,相关工作已经进入国家航天计划的主战场。

图 13 月基对地观测雷达系统示意图 Figure 13 Schematic diagram of moon-based SAR observation system

图 14 月基SAR关键技术初步研究结果 Figure 14 Preliminary studies on key technologies of moon-based earth observation SAR
4、结 语

雷达遥感理论与技术在不断发展,雷达遥感在地球科学和多领域具有广泛应用潜力。新阶段雷达遥感的发展不仅要解决国家重大战略需求,满足社会民生实际问题,也要面向区域、全球及行星,探讨大尺度遥感观测的科学目标和科学问题。同时,需要对新理念、新技术有高度的敏感性,开辟雷达对地观测技术与应用的新方向。

参考文献
[1] 郭华东. 航天多波段全极化干涉雷达的地物探测[J]. 遥感学报, 1997, 1 (1) : 32 –39. Guo H D. Spaceborne multifrequency, polarametric and interferometric radar for detection of the targets on earth surface and subsurface[J]. Journal of Remote Sensing, 1997, 1 (1) : 32 –39. DOI: 10.11834/jrs.19970105
[2] 郭华东. 1999. 中国雷达遥感图像分析. 北京: 科学出版社 Guo H D. 1999. Analysis of Radar Remote Sensing Imagery in China. Beijing: Science Press
[3] 郭华东. 2000. 雷达对地观测理论与应用. 北京: 科学出版社 Guo H D. 2000. Radar for Earth Observation. Beijing: Science Press
[4] 郭华东. 地球系统空间观测: 从科学卫星到月基平台[J]. 遥感学报, 2016, 20 (5) : 716 –723. Guo H D. Earth system observation from space: from scientific satellite to Moonbased platform[J]. Journal of Remote Sensing, 2016, 20 (5) : 716 –723. DOI: 10.11834/jrs.20166266
[5] Guo H D, Chen J, Li X W, Zhang L, Wu W J, Liu H Y, Wang K, Li Z, Gu X W, Hu Q R, Wang X M, Li J, Han C M, Zhu J J, Shen G Z, Liu G, Fu W X, Sun Z C and Wen X Y. Research on SAR data integrated processing methodology oriented on earth environment factor inversions[J]. International Journal of Digital Earth, 2017, 10 (7) : 657 –674. DOI: 10.1080/17538947.2016.1275831
[6] Guo H D, Ding Y X, Liu G, Zhang D W, Fu W X and Zhang L. Conceptual study of lunar-based SAR for global change monitoring[J]. Science China Earth Sciences, 2014, 57 (8) : 1771 –1779. DOI: 10.1007/s11430-013-4714-2
[7] 郭华东, 傅文学, 李新武, 陈培, 刘广, 李震, 王成, 董庆, 雷莉萍, 白林燕, 刘庆杰. 全球变化科学卫星概念研究[J]. 中国科学: 地球科学, 2014, 44 (1) : 49 –60. Guo H D, Fu W X, Li X W, Chen P, Liu G, Li Z, Wang C, Dong Q, Lei L P, Bai L Y and Liu Q J. Research on global change scientific satellites[J]. Science China: Earth Sciences, 2014, 44 (1) : 49 –60. DOI: 10.1007/s11430-013-4748-5
[8] 郭华东, 李新武. 新一代SAR对地观测技术特点与应用拓展[J]. 科学通报, 2011, 56 (15) : 1155 –1168. Guo H D and Li X W. Technical characteristics and potential application of the new generation SAR for Earth observation[J]. Chinese Science Bulletin, 2011, 56 (15) : 1155 –1168. DOI: 10.1360/972010-2458
[9] 郭华东, 廖静娟, 韩春明, 董庆, 李新武, 李震, 邵芸, 岳焕印, 范湘涛. 2005. RICESAT论析//第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集. 贵阳: 中国地理学会: 257 Guo H D, Liao J J, Han C C, Dong Q, Li X W, Li zhen, Shao Y, Yue H Y and Fan X T.2005. RICESAT analysis//Abstracts of the 15th national conference on remote sensing technology.Gui yang: The Geographical Society of China: 257
[10] Guo H D, Liao J J, Li Z and Shao Y. 2006. TSARSAT: a radar satellite for observing tropical regions//Proceedings Volume 6200, Remote Sensing of the Environment: 15th National Symposium on Remote Sensing of China. Guiyan: SPIE
[11] 郭华东, 邵芸. 航空双波段全极化SAR信息分析[J]. 遥感学报, 1997, 1 (2) : 94 –100. Guo H D and Shao Y. Multiple applications of airborne dual-frequency, fully-polarized SAR data[J]. Journal of Remote Sensing, 1997, 1 (2) : 94 –100. DOI: 10.11834/jrs.19970203
[12] Guo H D, Liu G and Ding Y X. Moon-based Earth observation: scientific concept and potential applications[J]. International Journal of Digital Earth, 2018, 11 (6) : 546 –557. DOI: 10.1080/17538947.2017.1356879
[13] 郭华东, 王心源, 李新武, 刘广, 张露, 阎世勇. 多模式SAR玉树地震协同分析[J]. 科学通报, 2010, 55 (13) : 1195 –1199. Guo H D, Wang X Y, Li X W, Liu G, Zhang L and Yan S Y. Yushu earthquake synergic analysis using multimodal SAR datasets[J]. Chinese Science Bulletin, 2010, 55 (13) : 1195 –1199. DOI: 10.1007/s11434-010-4078-3
[14] Li X W, Guo H D, Zhang L, Chen X and Liang L. A new approach to collapsed building extraction using RADARSAT-2 polarimetric SAR imagery[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2012, 9 (4) : 677 –681. DOI: 10.1109/LGRS.2011.2178392
[15] Liang L, Li X W, Ferro-Famil L, Guo H D, Zhang L and Wu W J. Urban area tomography using a sparse representation based two-dimensional spectral analysis technique[J]. Remote Sensing, 2018, 10 (1) : 109 . DOI: 10.3390/rs10010109
[16] 廖静娟, 郭华东, 邵芸, 王长林. 2005. RICESAT系统参数选择//第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集. 贵阳: 中国地理学会: 258 Liao J J, Guo H D, Shao Y and Wang C L.2005.System Preferences//Abstracts of the 15th national conference on remote sensing technology.Gui yang: The Geographical Society of China: 258
[17] 王翠珍, 郭华东. 利用SIR-C极化数据提取地面参数[J]. 遥感学报, 1998, 2 (2) : 107 –111. Wang C Z and Guo H D. Estimation of surface parameters from polarimetric SIR-C data[J]. Journal of Remote Sensing, 1998, 2 (2) : 107 –111. DOI: 10.11834/jrs.19980206
[18] Wu W J, Li X W, Guo H D, Ferro-Famil L and Zhang L. Noncircularity parameters and their potential applications in UHR MMW SAR data sets[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2016, 13 (10) : 1547 –1551. DOI: 10.1109/LGRS.2016.2595762
[19] Wu W J, Li H L, Zhang L, Li X W and Guo H D. High-resolution PolSAR scene classification with pretrained deep convnets and manifold polarimetric parameters[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 56 (10) : 6159 –6168. DOI: 10.1109/TGRS.2018.2833156
[20] Xu Z and Chen K S. Effects of the earth’s curvature and lunar revolution on the imaging performance of the moon-based synthetic aperture radar[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2019, 57 (8) : 5868 –5882. DOI: 10.1109/TGRS.2019.2902842
[21] Zhang L, Guo H D, Jiao H, Liu G, Shen G Z and Wu W J. 2019. A polar coordinate system based on a projection surface for moon-based earth observation images. Advances in Space Research (in Press)