前言
本节我们将掀开遥感大数据篇章
介绍遥感大数据的特点
主要包括传感方式多样性
分辨率的多样性
多时相和多方位特点
遥感大数据时代
如今，遥感数据的获取手段和遥感数据的速度增长速度超过了以往任何一个时期。仅在过去三年内，就有34次以上的发射任务搭载具备成像能力的载荷。这些载荷既有"高分专项"也有“高景(SuperView)”项目，还有吉林系列，海洋系列、遥感系列等等，难得的是，其中还有视频成像和多模卫星。虽然我们不能系统总结这些卫星的功能、技术指标以及编队性能和特点，但是从发射记录上，还是可以看出一些端倪来的。
我们不去直接分析这些卫星的性能，而以国外同级别卫星做对比。
2010年，NASA的一些科学家在旧金山成立了一家遥感卫星数据公司，“星球实验室（Planet Labs）”，在此后的十年时间里，这家公司研制了二百多颗3U立方体小卫星（10cm*10cm*30cm），并把它们送到了ISS和SSO轨道上，建成了全球最大的商用卫星星座。Planet卫星星座的最大特点是：
1，为用户提供快速更新的商用卫星影像；
2，影响分辨率高达三米，覆盖的广度无与伦比；
3，可直接获取经过校正的正射影像；
整个卫星星座分布在两条轨道上，一条是国际空间站轨道（ISS），另一条是太阳同步轨道（SSO）上，全部卫星在太空环绕地球可每日获取整个中国区的卫星影像。
2018年，Planet Labs的卫星在中国南海海域拍摄到了中国海军“辽宁”号航母等46艘海军舰艇组成的编队
Planet Labs的200多颗小卫星，每颗约二百来斤，制造技术较低，但是融合了大数据技术，以数量取胜。在数量只有150颗的时候，其影像获取能力超过了1.5亿平方公里/天，这是何等庞大的数据量。
大数据时代的遥感成像智能识别，将成为未来人工智能应用领域的一座“珠穆朗玛峰”。
传感方式多样
最为明显的一个特点是传感方式越来越多样，从而提供的遥感数据结构越来越多样。
自然资源部用光学与热红外遥感卫星监测钢铁企业去产能
传统的遥感成的是一张二维图像，但是现在观测遥感传感器的种类纷繁多样。比如部署在同步轨道上的高分四号是一颗光学成像卫星，搭载的是光学传感器；高分五号搭载热红外传感器，是全球热红外分辨率最高的民用卫星；高分三号搭载C频段多极化微波传感器，分辨率达到1米；而今年，将发射主动激光雷达二氧化碳探测卫星，当然要搭载激光雷达传感器，再加上已经建成的北斗导航系统，这些信息综合在一起，所能提供的将不仅仅是二维图像，还包含三维和地理空间信息。亟待需要处理的数据涵盖了空间信息、亮度甚至地表温度、湿度、风向、风速。
分辨率范围更宽
我们经常用空间分辨率来指代分辨率，实际上对“影像细节”的不同度量则形成了多种不同类型的分辨率，主要有空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率。
（1）我们通常说的分辨率是指空间分辨率，表示遥感影像对空间细节信息的辨别能力，也就是星载传感器分辨最小目标尺度的大小。
2019年8月30日，伟大的特朗普总统在自己的推特上发布了一组照片，照片是美国USA224锁眼间谍卫星拍摄的伊朗塞姆南一号火箭发射场画面。这张照片的地面目标全色空间分辨率在10厘米以下，也就是说，影像中的一个像素所对应的实际地面大小为10cm×10cm。这是妥妥的军用光学遥感卫星图像，因为美国法律禁止商业卫星图像分辨率超过25cm分辨率，该法规一并约束了民用卫星的工作波长和反射镜面大小（USA224卫星配备了2.4米反射镜，与哈勃望远镜相当，大家可以参考《从哈勃到哈勃深空场（十）—是哈勃也是锁眼，望远镜有颗间谍（卫星）心》）。著名的WorldView-2卫星全色图像空间分辨率是46cm，这已经是民用卫星中的佼佼者了。据互联网数据表明，我国去年发射的高分多模卫星全色分辨率优于0.5米，与WorldView-2相当，但在数据处理方面，我们是否有足够的能力快速更新高分辨率图像，这个还不好说。
空间分辨率的另一个体现是SAR分辨率，在《由“潘兴Ⅱ”到反舰弹道导弹（十七）——合成孔径与微波成像》中我们介绍道SAR图像的分辨率主要由两个部分构成：距离分辨率和方位角分辨率，本质上这也是空间分辨率的范畴。
下面为不同分辨率下的SAR成像。
马来西亚吉隆坡国际机场（1米分辨率聚束模式），图像由我国第一颗SAR商业卫星“海丝一号”拍摄。宽幅图像分辨率更小，要看清飞机目标的，就要将分辨率进一步提高
同种类飞机1.0米分辨率TerraSAR-X数据切片，来源：《基于深度形状先验的高度分辨率SAR飞机目标重建》
不同种类飞机0.5米分辨率TerraSAR-X数据切片来源：《基于深度形状先验的高度分辨率SAR飞机目标重建》
在计算机处理遥感数据的过程中，数据来源五花八门：有可见光的，有高光谱的，还有红外甚至是SAR的，每种模式下又有几种不同的分辨率，这些数据一方面提供了海量的信息，另一方面也为后期数据处理、判读、解释增添了数不尽的困难。比如，SAR图像的可解释性就受到分辨率、噪声等效后向散射系数和多视点的共同影响。
（2）光谱分辨率：
地面物体对太阳辐射有反射、吸收和透射三种主要物理过程。由于组成成分的差异，不同的物质在几何特征、光照角度上的不同，表现为在太阳辐射的反射、吸收、透射强度上的比例差异。这就使得每种物质都有自己独一无二的光谱特征，光谱因此被视为辨别物质的“指纹”。
一片植物绿叶和一片假植绿叶在可见光波段反射效果一样，不易被区分，但是在其他波谱范围内就可以将其完全区分开
卫星遥感有全色图像和多光谱图像两种，类似于黑白和彩色相机，黑白相机可以感知所有可见光，但是无法分辨光的具体颜色，只能记录光的强弱，比如第一个像素光强100，第二个像素光强200，最后形成的是一张灰度照片，而彩色相机的芯片上有滤镜，可以分别过滤红光、绿光和蓝光，再通过插值算法算出三色图像比例，最后合成形成彩色照片。
合成的彩色图片分辨影像中地物波谱细节信息的能力，就是光谱分辨率。直白地说，光谱分辨率是传感器接收地物反射波谱时所能辨别的最小波长间隔，当间隔较小时，光谱分辨率就教高，识别目标物质的能力就越强。
在同样的波谱范围下，影像波段数越多，光谱分辨率越高，如“高光谱影像”往往比“多光谱影像”具有更髙的光谱分辨率。
多光谱和高光谱成像 (source: gamaya.com)
高光谱相机则能探测到上百种电磁波段，并在不同电磁波长内打造出一种多层次的形象“立方体”。
多光谱图像除了红绿蓝光，还可以看到肉眼看不到的各种红外线（短波红外，中波红外，长波红外）
这个特点非常方便多光谱技术用在军事侦察中，比如导弹发射井，在可见光波段完全看不出来，但是在8.5微米到9.5微米波长上，释放出更多的能量。中波和长波红外照片，可以用于区分洲际导弹的尾焰和弹体，方便拦截
近几年，随着国内电子技术突飞猛进，将众多高光谱传感器融合进体积有限的卫星中成为可能，这就是高分五号。
我国的高分、高景、吉林都非常厉害，全色分辨率能够达到50厘米
高分五号主要工作波段集中于“可见光近红外（VN）”和“短波红外（SW）”，分别有150和180个波段，总共330个。相比而言，美国在2010年发射的战术卫星3也只能接收300个波段的信号，二者能力伯仲之间。需要多说一点的是，为了提高探测精度，高分五号搭载了我们自主研制的也是我国规模最大的红外探测器、温度最低及制冷量最大的机械制冷机，使得高分五号在可见光近红外波段5nm一个间隔，短波红外波段10nm一个间隔，同时提供30米的空间分辨率。
目前美国的几条航母还都是蒸汽弹射，即便是正常航行过程，也会有漏热，这就为探测识别航母提供了一条途径。（参考《由“潘兴Ⅱ”到反舰弹道导弹（十四）——反舰弹道导弹与红外制导能凑一块吗？》《由“潘兴Ⅱ”到反舰弹道导弹（十五）——斯特林制冷与红外末制导》）高光谱用在航母探测上有点大材小用的意思，它的另一作用是被动探测采取了屏蔽热源措施的隐身战机。依据相同原理，海洋中的潜艇、水雷、陆地上的“木质诱饵”、导弹发射装置、核生化武器甚至地下掩体、隧道也能一勺烩。
2016年1月8日进行的中国国家科技奖励大会上，相里斌荣获国家科技进步特等奖，他的工作大家要自己搜。合影留念时，相里斌（特等奖）与潘建伟（一等奖）分别站在了身后，潘是当天唯一发言的获奖者，但是获奖名单却没有相里斌。咱只能说到这里，剩下的，大家自己体会。相与潘都是中国科学技术大学校友，同年，**来合肥参观科大
高光谱有两个无法回避的问题。首先光谱分辨率越高，谱段也越多，对目标光谱细节特征的展示也就越充分，这是好事情，但另一方面数据量也会成倍增加，数据的存储、传输和深度处理对硬件和算法提出了巨大挑战。所以近几年伴随着遥感卫星快速铺开的是通信卫星和中继卫星的建设。
另一个方面，光学遥感中，图像空间分辨率和光谱分辨率是一对矛盾。在一定的信噪比的情况下，较高的空间分辨率往往意味着不能有较高的光谱分辨率。而对于光谱分辨率较高的高光谱遥感图像，尤其是航天高光谱图像，其空间分辨率受到限制。毕竟光的总能量就那么多，必然导致顾此必然失彼。这是物理理论与卫星载荷双重制约下的结果。如果有足够大的光学器件用来收集光线，这种约束裕度就会更高。
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