遙感云平臺系統設計
——以西安航投一號衛星平臺為例

蘇 杰，王 棟，秦小寶，何曉彤，Wang Dingyi，4*

（1.上海導遠智能系統有限公司 上海 200131；2.陜西鐵路工程職業技術學院，陜西 渭南 714099；3.西安中科天塔科技股份有限公司，西安 710100；4.Physics Department,University of New Brunswick,Canada,E3B 5A 3）

隨著遙感與其他對地觀測技術水平的不斷提高，遙感應用技術對社會、經濟的發展做出了卓越貢獻［1］。為引導遙感事業健康穩步發展，我國出臺了《關于促進衛星應用產業發展的若干意見》、《航天發展“十一五”規劃》、《國家民用空間基礎設施中長期發展規劃（2015—2025）年》等一系列政策［2-3］。遙感云的飛速發展，一方面促使遙感技術應用領域不斷拓寬，遙感技術在各行業發揮著越來越重要的作用；另一方面，相對于傳統的遙感信息系統，遙感云充分利用了云計算平臺的海量數據存儲、資源發布的云端特質，構建面向大規模應用的遙感數據服務體系，為用戶提供按需和個性化的多元信息產品服務，形成了滿足多種用戶需求的遙感云系統［4-8］。

遙感云平臺的飛速發展促進了強大的基礎設施的建設，為應對海量遙感數據爆炸式增長，以及獲取周期短、時效性強等挑戰提供了有效的解決方案［9］。近年來，隨著遙感云的發展，在遙感數據集成和遙感產品生產方面取得了巨大的成就［10］。用戶訪問遙感應用服務，需要在本地電腦安裝遙感數據處理軟件以及其運行所需的插件［11］，當服務器端系統發生變化時，用戶需要對軟件進行升級和維護；對于服務方來說，需要針對不同的操作系統，開發不同版本的遙感應用軟件，在系統升級、維護過程中，需要開發人員到客戶端所在地進行維護和調試操作［12］。

遙感云的發展為生態環境保護提供了有力的技術支撐。生態文明建設是關系中華民族永續發展的根本大計。2020 年4 月20 日，習近平總書記來陜西考察時強調，秦嶺和合南北、澤被天下，是我國的中央水塔，是中華民族的祖脈和中華文化的重要象征。保護好秦嶺環境，對我們國家意義重大。為此，西安市基于航投一號衛星開發了遙感云平臺。本文以西安航投一號衛星遙感云平臺為例，探討遙感云平臺系統建設的目標、原則、和內容。重點介紹系統架構、功能模塊、硬件和軟件環境以及技術指標，為設計開發遙感云平臺提供參考，推動遙感云服務產業化。

1 西安航投一號遙感云平臺

1.1 西安航投一號衛星

西安航投一號衛星（圖1）是新一代光學遙感衛星，采用輕量化結構設計、高分辨率相機等創新技術，具有低成本、低功耗、低重量、高分辨的特點（表1），具有紅、綠、藍、近紅外四個波段，幅寬17 km，分辨率優于0.75 m，可實現每天采集超過2×105km2的亞米級圖像，可為農業、林業等領域提供遙感應用服務支撐。西安航投一號衛星由長光衛星公司于2022年8月10日成功發射，迄今已經獲取了10 PB數據。圖2所示為西安航投一號衛星拍攝的西安市一張影像圖，圖3為大明宮局部放大圖。

圖1 西安航投一號衛星Fig.1 Xi’an Hangtou No.1 satellite

圖2 西安航投一號衛星拍攝的西安市高分辨率影像Fig.2 High resolution image of Xi’an City,taken by Xi’an Hangtou No.1 satellite

圖3 西安航投一號衛星拍攝的西安市大明宮影像Fig.3 Daming Palace in Xi’an City，taken by Xi’an Hangtou No.1 satellite

表1 西安航投一號衛星技術參數Table 1 Technical parameters of Xi’an Hangtou No.1 satellite

1.2 平臺建設目標

基于西安航投一號衛星觀察，遙感影像數據提取、分析、加工，通過GIS+遙感+大數據等技術深度融合，打造航投一號遙感云平臺，為生態、林業、水利和應急救災提供“一張圖”服務。

1.3 建設原則

（1）整體性原則

遙感云平臺系統建設堅持“整體規劃、重點突出”的原則，遠處著眼，小處著手。在統一設計的基礎上，兼顧不同部分之間的一致性和可協調性。

（2）標準化原則

總體設計充分采用國際上成熟的相關標準和規范，支持國內外目前所流行的主流網絡體系結構和網絡運行系統。

（3）安全性原則

遙感云平臺系統應具有高度的安全性，確保整個系統的正常運行。

（4）準確性原則

每一步流程操作數據必須準確地體現在系統中，確保所有相關數據的準確、可靠。同時需具備相應的日志記錄，能夠快速準確地定位誤差原因，從而解決問題。

1.4 平臺建設內容

“西安航投一號遙感云平臺”項目建設的任務包括：構建地理信息數據庫，實現柵格、矢量數據等數據的管理；以任務調度方式實現各類遙感監測算法的運行；實現各類數據在前端界面的二、三維展示；實現地理數據的自動切片發布；對系統輸出產品進行統計分析并生成專題產品；實現專題產品、統計結果以Web 方式進行交互式展示并提供下載服務；對整個系統流程中數據、任務狀態等信息進行監控，實現西安航投一號遙感云平臺自動連續的準實時業務運行。如圖4所示，遙感云平臺包括生態環境監測子系統、林業監測子系統、水利監測子系統、應急監測子系統、基礎地理信息子系統、數據管理子系統、系統管理子系統。

圖4 西安航投一號遙感云平臺架構圖Fig.4 Architecture of the Xi’an Hangtou No.1 satellite remote sensing cloud platform

1.5 生態環境監測子系統

該子系統依據環保部門對于水、土壤、大氣、生態系統監測的需求，針對汾渭平原、秦嶺生態保護區等重點區域，提供一系列功能性服務。如圖5所示，生態環境監測子系統包含大氣環境、水環境、生態環境監測、城市環境監測。具體功能如圖6生態環境監測子系統頁面所示。

圖5 生態環境監測子系統Fig.5 Ecological environment monitoring subsystem

圖6 生態環境監測子系統頁面Fig.6 Web page of ecological environment monitoring subsystem

1.5.1 大氣環境

污染源監測：遙感技術具有范圍廣、頻次高的優點，利用遙感技術可迅速識別污染源位置，為空氣治理執法提供依據。

氣溶膠監測：根據氣溶膠在大氣光譜的反射規律，利用暗目標法、深藍算法實現氣溶膠濃度的反演。

溫室氣體監測：通過遙感技術監測能夠對大氣中溫室氣體的時空分布特征、強度等進行準確的分析。

臭氧監測：在進行大氣環境監測時，臭氧層的變化情況能夠通過遙感技術進行有效監測，空洞形成的位置也能夠通過遙感技術進行全面掌握。

1.5.2 水環境

水體富營養化監測：利用衛星遙感進行河流、湖泊營養化空間分布及動態評價，具有監測范圍廣、速度快、成本低和便于長期動態監測的優勢。

懸浮物濃度監測：利用中高分辨率遙感影像對監測區域內主要湖泊、水庫、河流的懸浮物濃度進行遙感監測與預警，并對懸浮物濃度的時空特征、環境影響等進行遙感分析與評估。

葉綠素濃度監測：葉綠素濃度是評估水體富營養化程度的重要指標之一，本方案基于高空間分辨率遙感影像開展監測區域內主要湖泊、水庫、河流的葉綠素濃度監測。

黑臭水體監測：事實上，一般水體和黑臭水體的顏色十分接近，肉眼很難區分，而遙感影像卻可以通過“光譜指紋”的細微差異識別出黑臭水體。同時，相比傳統的地面監測手段，遙感技術具有低成本、覆蓋廣、速度快等優勢。

1.5.3 生態環境監測

土地覆蓋監測：土地覆蓋監測數據是城市發展規劃制定的基礎數據，通過可見光、近紅外數據，獲取城市用地現狀及城市植被覆蓋度等數據，幫助城市管理部門查清家底，更合理地制定發展方案。

森林覆蓋監測：利用多源多時相遙感數據、地形數據、森林物候特征數據等基礎數據，提取區域單一或多種樹種林地類型的空間分布情況并進行面積統計，為森林資源現狀和變更調查提供服務。

草地覆蓋監測：利用多源遙感數據，基于深度學習影像分類的方法快速提取草地分布情況，獲取草地邊界、面積信息。同時根據室內的判讀與解譯，結合外業草地類型調查與圖斑核實，進一步提高數據的精度。利用地理信息與遙感技術獲取草地資源信息，實現草地監測的可行性，為科學地管理草地資源提供依據。

濕地資源監測：應用多時相、多波段的觀測數據，采用面向對象方法，充分考慮地物的光譜特征和空間特征，提取區域單一或多種濕地類型的空間分布情況并進行面積統計。

1.5.4 城市監測

城市綠地監測：利用高分辨率遙感影像，基于深度學習算法，提取城市區域綠地分布情況，統計綠地面積，為城市規劃發展提供輔助決策。

兩違監測：通過高分辨率遙感影像對生態藍線范圍內未經規劃審批、未按規劃審批方案建設、超過審批時限未拆除的已建或在建違法建筑物、構筑物進行監測，為違法建筑物拆除和整治工作提供依據。

1.6 水利子監測系統

該子系統依據水利部門監測領域職能進行劃分，針對重點水庫、干流、支流，提供水資源水文監測、洪旱災監測預警、水土保持監測等功能。如圖7所示，水利監測子系統主要利用衛星遙感手段針對水資源管理、水土保持、防洪抗旱進行監測。

圖7 水利子監測系統Fig.7 Water conservancy subsystem

1.6.1 水資源管理

水庫庫容監測：遙感技術具有實時性、覆蓋范圍廣的優勢，可快速提供水庫庫容監測產品。

河湖岸線監測：利用遙感技術對主要河流進行大范圍、高頻次、持續性的監測，獲取多期高分辨率衛星遙感影像，利用深度學習算法，將庫區土地分類為水體、林耕地、裸地和建筑用地、非法建筑用地，并分析庫區土地近年時空演化。

1.6.2 水土保持

水土流失遙感監測：以監測區的航天遙感影像為基礎資料源，借助現代計算機圖像處理和光譜分析技術，通過各種形式的人機對話，解釋不同時相遙感影像的土地資源利用狀況，土壤侵蝕的類型、特征及其危害，地貌及地形坡度分布。

水土保持治理與監測：水土保持監測作為現階段水土資源保護的重要手段，實現對區域水土流失原因、強度、影響范圍以及危害程度的科學評估，在水土資源開發以及保護環節發揮著重要作用。遙感技術覆蓋面廣、分辨率高、高效穩定，較好地滿足了水土保持監測的相關要求，成為目前主流的水土保持監測手段。

1.6.3 防洪抗旱

洪災監測：基于洪水光譜特征與空間位置關系的分析，實現洪水淹沒范圍的快速提取。提供科學有效的洪澇災害監測和評估結果，作為防災減災決策的重要依據，提高洪澇災害決策與評估的時效性和精度。

災后評估：利用遙感影像準確識別水體，通過洪水期水面覆蓋面積與底圖疊加得出洪水淹沒面積，評估災害損失。

旱情監測：遙感技術以其快速、經濟和宏觀的特點，結合地表溫度數據和植被數據，可對旱情進行監測，為水利部門提供支持和幫助。

圖8所示為水利監測子系統頁面。

圖8 水利監測子系統頁面Fig.8 Web page of water conservancy monitoring subsystem

1.7 林業子監測系統

該子系統按照林業、草地、濕地進行劃分，重點針對重點林業保護區、重點畜牧業保護區、濕地區域等提供監測服務。如圖9所示，提供森林資源監測、森林病蟲害監測、森林火災監測、草地長勢監測、濕地生態環境評估監測等功能。

圖9 林業子系統Fig.9 Forestry subsystem

1.7.1 森林資源監測

森林資源調查：利用多源多時相遙感數據、地形數據、森林物候特征數據等基礎數據，采用人工神經網絡、決策樹模型、支持向量機等監督和非監督分類方法，提取區域單一或多種樹種林地類型的空間分布情況并進行面積統計，為森林資源現狀和變更調查提供服務。

森林碳匯監測：森林碳匯主要是指森林吸收并儲存二氧化碳的能力。通過遙感數據反演，可為森林蓄積量、生物量估算，以及碳儲量、碳匯計量提供基礎數據。

森林變化監測：針對林區內人類活動進行多尺度分割，建立分類規則集，提取保護區內人類活動信息，對比前后不同時相的影像，獲取林區內違法砍伐、采藥、開墾、燒荒、開礦、采石、挖沙以及其他法律法規禁止的活動的分布情況。

1.7.2 森林病蟲害監測

災前評估：基于信息量法，依據歷史災害發生情況、多年氣象條件、林區立地特征等環境影響因素，對大區域森林病蟲害爆發程度的各評價因子進行等級劃分，評估得到不同受災風險等級的分布區，并繪制專題圖。

森林病蟲害監測：應用多光譜數據對大區域森林發生的大范圍災害進行監測，對多年的災害發生情況進行動態監測；應用高空間分辨率高光譜的無人機數據，對小區域代表性受災林區進行精細監測，獲得高光譜反演災害模型與受災單木區域。

災后評估：在長時間遙感監測，得到大區域森林災害嚴重程度結果的基礎上，疊加氣象與地形的空間插值數據，進行GIS空間疊加分析，篩選出與災害相關性強的因子，由此對未來災害進行預測。

1.7.3 森林火災監測

災前風險等級評估：結合地形、植被及氣象條件進行歸納和深入分析，提供精細化的本地森林火災風險動態評估和預警服務。

火點監測：精選國內外優質多源衛星數據組合，自主研發的高精度森林火點識別算法，突破了衛星數據直收、海量數據快速處理、火情信息迅速自動報送、全鏈路自動化智能解析技術的應用障礙，建立了全天時、反應迅速、極簡交互的森林及草原火情監測預警服務，全方位優化森林及草原火災的監測能力。

災后評估：森林火災發生后會導致在可見光波段的光譜反射率有明顯的下降。將火災前后的植被覆蓋狀況進行對比，建立過火面積估算模型，進行災后評估。

1.7.4 重點畜牧業地區

草地長勢監測：草原植被長勢遙感監測具有時效性高、覆蓋范圍廣的特點，及時、高效地掌握草原長勢信息具有重要意義。

畜牧業災害監測與氣象評估：利用氣象數據對嚴重旱情、暴雨、特大雪災以及大范圍寒潮等災害性天氣做出準確預報，發布災害性天氣預警信號，提醒各地政府及早做好防災準備。通過收集、分析生態氣象監測資料，開展牧草產量監測工作，幫助廣大農牧民提高生產效益。

1.7.5 濕地區域

濕地面積提?。簯枚鄷r相、多波段的觀測數據，采用面向對象方法，充分考慮地物的光譜特征和空間特征，提取濕地的空間分布。

濕地生態環境評估：應用高分辨率影像，提取地物信息，采用監督分類和決策樹方法提取影響環境質量的各種因子，最終得到環境質量的綜合評價，為濕地區域合理性規劃和保護提供基礎數據。

圖10 所示為林業監測子系統主頁面，可對森林資源、森林火災、病蟲害、濕地等提供遙感監測服務。

1.8 應急監測子系統

該子系統按照火災、旱災、洪災進行劃分，重點針對重點林業保護區、秦嶺生態保護區、重點河流區域、重點農田等區域進行監測。如圖11所示，應急監測子系統主要包含地質災害風險評估、地質災害識別、災后評估、災前風險評估、火點監測、重點河流洪災監測、旱情監測等功能。圖12為應急監測子系統頁面。

圖11 應急監測子系統Fig.11 Emergency monitoring subsystem

圖12 應急監測子系統頁面Fig.12 Web page of emergency monitoring subsystem

1.8.1 秦嶺生態保護區

地質災害風險評估：利用遙感（remote sence，RS）技術進行地質災害調查工作具有宏觀、快速、準確的特點，能反映出地質災害的真實情況，基于遙感影像獲取地質災害影響因子，構建災害分析模型進行危險性評估。

地質災害識別：用綜合遙感技術開展地質災害隱患識別。通過“雷達衛星+差分干涉測量技術+專家系統”來識別變形區域，通過“遙感影像+激光雷達+高精度地形數據”來判別是否準確。

1.8.2 重點林業保護區

火點監測：精選國內外優質多源衛星數據組合，自主研發的高精度森林火點識別算法，突破了衛星數據直收、海量數據快速處理、火情信息迅速自動報送、全鏈路自動化智能解析技術的應用障礙，建立了全天時、反應迅速、極簡交互的森林及草原火情監測預警服務，全方位優化森林及草原火災的監測能力。

災后評估：森林火災發生后光譜反射率有明顯的下降。將火災前后的植被覆蓋狀況進行對比，建立過火面積估算模型，進行災后評估。

1.8.3 重點河流區域

洪災監測：基于洪水光譜特征與空間位置關系的分析，實現洪水淹沒范圍的快速提取，提高洪澇災害決策與評估的時效性和精度。

災后評估：利用遙感影像準確識別水體，通過洪水期水面覆蓋面積與底圖疊加得出洪水淹沒面積，評估災害損失。

1.8.4 重點農田

旱情監測：土壤墑情是農田耕層土壤含水率的俗稱，是作物生長的控制性因子之一，其在空間、時間上的分布變化將直接影響到農作物的生長發育和農作物最終的收成。利用多光譜衛星遙感影像，結合氣溫、降水、相對濕度、水氣壓等氣象數據，對農田土壤墑情進行反演，獲取區域內土壤墑情情況，統計土壤相對濕度信息，監測農田土壤含水量，進行干旱評價和分級制圖。

2 系統建設內容

2.1 系統架構

西安航投一號遙感云平臺系統是集權限管理、數據管理、數據分析、可視化展示、任務管理、信息采集、查詢統計等功能于一體的WebGIS服務平臺。由下至上，平臺層次架構分為基礎設施層、數據交互層、服務層、展示層四個層次，其層次架構如圖13所示。

（1）數據采集層：包含了立體化采集手段，包括衛星遙感影像、業務數據接入等。

（2）資源數據層：系統信息資源庫建設主要包括三方面：

①信息資源庫的分級分類?？梢愿鶕祿膶崟r性、關鍵程度、使用頻率等方面對信息資源進行分級分類。

②明確系統平臺需要管理的信息資源。這部分資源主要包括影像數據庫和專題數據庫等。

③明確需要集中存儲的信息資源。集中存儲的信息資源可以包括實時性要求不高、使用頻率高、關鍵性的數據。

（3）應用支撐層：主要針對數據資源與應用系統的對接，實現對資源數據的管理和利用，對多源數據建立統一的地理信息基礎框架和數據對接接口，其中的服務包括智能表單服務、工作流服務、GIS服務等。

（4）應用系統層：根據實際的工作業務需求，主要包括基礎地理信息子系統、生態環境監測子系統、林業監測子系統、水利監測子系統、應急監測子系統。

（5）門戶表現層：系統支持多類用戶的使用，應用表現形式包括B/S模式的專業應用系統。

2.2 軟硬件環境

華為云服務。

操作系統：Linux；

編譯環境：Intel Compiler Suite（icc,icpc,ifort），可考慮直接安裝intel oneapi軟件套件；

軟件環境：Git，CMake （version ≥3.13），netCDF-C /netCDF-Fortran，HDF5,zlib 庫等，python3 （cartopy，gdal，gcpy，matplotlib，numpy，pandas，xarray，netCDF4，h5py）。

2.3 系統指標

（1）支持7×24 小時穩定運行，系統出錯率小于0.1%。

（2）支持跨平臺運行，要求系統在當前主流的操作系統平臺上運行，包括Windows、Unix、Linux等。

（3）支持主流的客戶端瀏覽器環境，兼容不同版本。

（4）用戶并發數：基礎平臺支持2 000 個以上用戶并發訪問。

（5）元數據檢索平均響應時間：小于0.5 s。

（6）應用系統客戶端版本：Windows 版、Android版。

（7）坐標系基準：CGCS2000坐標系、西安80坐標系、WGS-84坐標系。

（8）高程基準：1985國家高程基準。

2.4 遙感監測指標體系

遙感云平臺包括生態環境監測、林業監測、水利監測、應急監測四大領域，共43個監測項目。對每一個監測項目，根據國家、地方、行業標準或者技術規程，確定了監測指標、監測方法、監測頻次和監測精度，建立了監測指標體系和數據質量控制方法，限于篇幅，本文不詳細列出。

3 結論

隨著國家民用遙感衛星數量的增加，遙感數據每年以PB 量級增加，如何充分挖掘遙感數據蘊含的信息，實現地理信息快速感知，是地理信息工作者共同面對的挑戰。相比于國外的GEE（Google Earth Engine）等遙感云平臺，國內的遙感云平臺起步較晚，例如航天宏圖的PIE-Enginee。西安航投一號衛星遙感云平臺做了有益的探索，提供了可資借鑒的參考。