01
天氣之變
當海量數據採集與超級AI相結合
較之科技進步和政經氛圍變化，環境氣候往往是被忽視的、卻又極其重要的「緩慢因子」。近年來，衝破歷史極值的高溫和寒冬天氣、乾旱和洪水、地震與海嘯都不斷地給人們敲響警鐘。而改變造成氣候問題的源頭——人類對化石能源的依賴，是一個長期而緩慢的過程；當下，如何利用遙感（remote sensing，RS）技術掌握「上至太空、下至地表」的環境變化規律，進而隨機應對，或許更值得關注。
遙感技術具象化
2023年，氣候變化從隱憂變成了切身的現實威脅，從破「十萬年以來」紀錄的高溫、融化的冰川，到海平面的上升、超強暴雨等等「天災」，以及隨之而來的電力、水力供應危機，無一不在提醒著人類全球氣候變化之無常。
想要在諸多不確定中尋找可靠的線索作為「警鈴」，為人類短期活動指明方向，那麼遙感技術就是無法忽視的重要一環。
「遙感」這個概念在當代並不陌生，顧名思義，其指的是「只看不摸」，即以非接觸性的、遠距離的探測技術——一般指通過人造衛星等遙感器對地球內物質的電磁波輻射、反射光譜進行觀測——去探測物體的種種特性。天氣預報、颱風動態、地圖導航系統等人們日常生活中不可或缺的角色，幾乎都仰賴遙感監測技術提供信息。
具體到氣象領域應用最廣泛的兩大遙感監測工具，莫過於氣象雷達與氣象衛星。
氣象衛星會搭載光學遙感儀器或微波遙感儀器
在沒有氣象衛星和氣象雷達之前，人類也有過「遙感」監測行為。19世紀，人類曾乘坐熱氣球到半空拍攝大面積地面照片，然後簡單地記錄地表信息；1903年飛機問世後，研究人員便開始了可稱為「航空遙感」的第一次試驗，從空中對地面進行攝影，並將航空像應用於地形和地圖製圖。
氣象衛星的出現，讓人類以更宏大視角觀測地球的想法得以實現。中科院空天信息創新研究院遙感科學研究員張顥解釋，衛星是從一個單一、統一的角度提供我們星球現狀概要的最佳方式。我國早在上世紀70年代就開啟了氣象衛星研發的序幕，截至2023年12月，已發射了21顆氣象衛星，其中9顆在軌運行，同時也是繼美國、俄羅斯之後第三個同時擁有極軌氣象衛星和靜止氣象衛星的國家。
我國氣象衛星在軌布局
氣象雷達則是指專門用於大氣探測的雷達，其能在短期內獲得大範圍、高解析度的觀測信息，特別適合監測劇烈天氣系統，比如鋒面、颱風、午後熱對流等。這些天氣系統的生命周期長的可能超過一天，短則一小時左右結束；至於涵蓋範圍，大則數百公里，小則僅數公里。重要的是，它們往往伴隨著降水、強風、冰雹、閃電，可能會帶來嚴重災害並造成農業、工業及民生上的重大損失。
「拆解」氣象衛星與氣象雷達
追本溯源，雷達與衛星都是因軍事或戰爭需求而誕生。雷達是在二次世界大戰時，為了掌握戰場上敵軍的位置而產生的科技；衛星則是在上世紀50年代末期，美蘇兩國的太空軍事競賽中蓬勃發展起來的技術產物。
國家之間有立場，而技術本質上是中立的。蘇聯解體後，研究人員將雷達與衛星的原理延伸到了地球科學相關領域，才令氣象研究、天氣預報發生了翻天覆地的改變。
這兩大遙感檢測工具的原理其實都與電磁波有關，應用於氣象上的差別在於，雷達會「主動」發射不同波長（頻率）的電磁波，衛星則是「被動」接收目標物本身發射或反射的電磁波。
基於「遙感」的物理基礎我們可知，無論是在可見光環境下還是人眼難以視物的夜晚，一切物體都會發出輻射，利用衛星所攜帶的光學遙感儀器或微波遙感儀器，氣象衛星就能「看」清楚夜晚的一切。
不過，衛星觀測到的其實是複雜的疊加信號，例如白天拍到的雲層，就是由雲層反射的陽光、雲體自身發出的輻射、大地和大氣層背景輻射三部分疊加而成。想要得到準確的信息，研究人員需要設計專門的算法，才能把這三樣信號一一分離出來。
此外，這樣通過氣象衛星的「眼睛」去做光譜分析，我們不但能分辨出物體本身是什麼，還可以知道它真實的溫度和構成。比如氣象衛星觀測到的雲和大氣，不但具有形象輪廓，還有溫度濕度、高度分布、成分構成、閃電雷暴等詳盡的信息。
氣象雷達屬於主動式微波大氣遙感設備
而作為主動式微波大氣遙感設備，氣象雷達可對其探測範圍內的颱風、暴雨、冰雹、龍捲風等天氣進行「跟蹤」和「掃描」。
與普通雷達一樣，氣象雷達也是通過目標對特定波長電磁波的散射來確定目標的位置和特性。當氣象雷達發射出電磁波，碰到空氣中的水滴、雨滴等粒子從四面八方散射出去後，散射的電磁波會再沿原來路徑被雷達接收，那麼以光速計算，我們就可以知道目標物的距離，還能根據接收回來的能量強度知道降水的多寡。
同時，固定於地面的地基式氣象雷達還會利用這些天氣系統的共通點：垂直結構上的特徵，即這些天氣系統在大氣中有垂直方向上的變化和排列，平均每6分鐘就對天氣系統進行一次空間範圍在125-250公里的「全身掃描」，不僅可看天氣系統的「體型」，還可以「窺探」其內部風雨結構。
除了工作原理的細微差別外，二者還有一個不同：氣象雷達會追蹤大氣中大顆粒水滴（比如暴雨），而氣象衛星則廣泛用於捕獲小顆粒水滴（如雲層）的相關動態。
這也很好理解，衛星是在天上，由上往下看，可以看到幾百到幾千公里範圍內的雲層分布狀況，但很難看清雲層內部水汽結構；而雷達大部分是在地面掃面，可以穿透雲層，看到雲層裡面風暴。因此，氣象雷達往往是颱風天判斷颱風分布、移動和演變，並對其未來分布和強度作出預測的主力。
02
天氣預報變革
數據搭配AI強勢分析能力
氣象衛星和氣象雷達監測得到的數據龐雜繁複，需要先拆解出目標地天氣系統的物理狀態信息，再代入由熱力學方程、水汽方程、狀態方程、運動方程等組成的大氣動力學模型中，再像解數學題一樣，經過複雜的計算，求解出溫度、氣壓、空氣密度等數據，然後才能變成我們所熟知的天氣預報。這種基於物理方程的數值天氣預報（NWP）模式，是當前天氣預報的主流方式。
而關於計算，AI顯然更長於此。谷歌DeepMind團隊去年11月就發表論文稱，其研發的的全球中期天氣預報模型GraphCast可以在一分鐘內精確預測未來全球10天內的天氣情況，且表現持續優於耗資巨大的傳統模型。
GraphCast可以更快提供關於颶風登陸的更準確預測報告
根據研發團隊披露，GraphCast是一種基於機器學習和圖神經網絡（GNN）的天氣預報系統，「喂」的是歐洲中期天氣預報中心 （ECMWF） 近40年的數據，專門用來訓練模型對天氣如何隨時間演變的認知。
GraphCast的表現也沒讓人失望。與行業黃金標準天氣模擬系統「高解析度預報」（HRES）相比，GraphCast在1380個測試變量中的近九成測試中，提供了更準確的預測。而且，雖然GraphCast沒有經過捕捉惡劣天氣事件的訓練，但卻能比傳統預報模型更早識別出惡劣天氣事件——去年9月，GraphCast提前9天預測出颶風李 (Hurricane Lee)將登陸加拿大新斯科舍（Nova Scotia），傳統計算模式最快只能提前6天。這種基於大量數據的出眾預測能力的出現，或許也可以稱為天氣預報領域的「iPhone時刻」。
03
人人都有火眼金睛
多光譜遙感幫我們看清世界
用光譜認識世界
人眼只能接收三個光譜頻段中物體的光能量信號：紅色、綠色和藍色，也就是我們常稱的發光三原色，事實上我們能夠看到由這三種顏色的組合產生的橙色，紫色，青綠色等等的更細微的色彩，可我們不能奢望能看到紫外線和紅外輻射，但這可以通過多光譜和高光譜傳感器來完成。
紅外線和紫外線是電磁波譜中的描述性區域可見 (紅色，綠色和藍色)，人們為了方便地對它進行分類，人為地界定了下面的分區。每個區域根據其頻率 (v)/波長(入) 進行分類，380 nm至700 nm為人類可見光，700 nm至1mm為紅外線，10nm至380nm則是紫外線。
電磁波光譜(紫外線至紅外線部分)
多光譜和高光譜的主要區別是波段的數量和波段的窄度。多光譜圖像通常指能同時獲取多個光學頻譜波段（通常大於等於3個），並在可見光的基礎上向紅外光和紫外光兩個方向擴展的光譜探測技術。
常見實現方法是通過各種濾光片或分光器與多種感光膠片的組合，使其在同一時刻分別接收同一目標在不同窄光譜波段範圍內輻射或反射的光信號，得到目標在幾張不同光譜帶的照片。高光譜圖像包含很窄的波段（10-20 nm）， 高光譜圖像可能有成千上萬的波段，這需要用到成像光譜儀。
多光譜、高光譜和超光譜的區別
從原理和分類來看，高光譜顯然能看得「更清楚」一些，但從成本和落地看，當下多光譜技術顯然更成熟 一些。多光譜傳感器通常在一次觀察中從三到六個光譜帶收集數據。這些特性使它們具有成本效益。由於圖像捕獲並不複雜，因此購買和維護成本低廉。
同時，高光譜成像可以在一次採集中收集數百個光譜帶。由於需要更多的技術進步來生成更詳細的光譜數據，因此這種功能使其價格昂貴。隨之而來的是與傳感器和圖像成本增加、數據量和數據處理成本以及維護操作的高需求相關的問題。
多光譜成像系統具有光譜通道數目較少、空間解析度高、顏色再現精度可根據實際情況設計、硬體系統緊湊、採樣速度快等特點，因此特別適合應用於顏色科學技術領域的光譜成像及顏色再現場合。
而「多光譜遙測技術」本身是可以拆開理解，「遙感」是在一定的距離之外，通過測量而獲得某一物體信息的科學技術，其中「定量遙感」是從對地觀測電磁波信號中定量提取地表參數的技術和方法研究。所謂多光譜遙感就是將地物輻射電磁波分割成若干個較窄的光譜段，以攝影或掃描的方式，在同一時間獲得同一目標不同波段信息的遙感技術。
無人機+多光譜遙感
「無人機+多光譜遙感」的組合如今已在環境生態監測、農業、林業等多個領域得到廣泛應用。與普通相機相比，無人機搭載的多光譜相機能夠同時獲取多個光譜帶的圖像，從而更好地理解和分析目標對象，其通常具備高解析度和快速獲取數據的特點，能夠快速提供更加精準的圖像數據，這使得它能夠在短時間內完成大面積的監測和調查任務。
水質是生態環境的重要指標，變化迅速，需要長期監測。在城市生態環境中，水質問題不僅更加嚴重，而且在時間和空間上也更加複雜，可以採用遙感來彌補傳統水質監測方法在空間覆蓋和時間覆蓋方面的不足。
無人機多光譜監測系統是將多光譜成像儀搭載在無人機上，實現對河道水體的圖像及光譜信息採集。無人機高光譜系統作業效率較高，根據作業區域和解析度需求選擇合適的飛行參數（高度、速度等），合理規劃航跡並設置對應的高光譜相機參數即可進行數據採集。
作業時需架設標準反射板以獲取太陽光譜分布情況便於後期將數據歸一，化為反射率數值。將採集到的高光譜數據經過一系列的數據處理與分析，可以得出不同光譜曲線對應的具體指標數值，結合GPS定位信息可以將水質參數指標分布映射到地圖中實現污染物鑑定及其區域定位。
搭載多光譜相機的無人機
多光譜數據具有「圖譜合一」的特點，光譜信息可用於分析物質成分和含量，實現對水體污染物和污染程度的快速監測，而成像信息可用於對物質成分和含量分析實現精確定位；二者結合可以高效實現較大區域的河道污染分布分析和監測。
除了水質監測外，農業也是「無人機+多光譜遙感」的重要應用領域。植物葉面在可見光紅光波段有很強的吸收特性，在近紅外波段有很強的反射特性，這是植被遙感監測的物理基礎。通過這兩個波段測值組合得到的NDVI指數（歸一化植被指數是反映農作物長勢和營養信息的重要參數之一。
根據該參數,可以知道不同季節的農作物對氮的需求量, 對合理施用氮肥具有重要的指導作用），對土壤背景變化敏感，能較好地識別植被和水體。在植被處於中、低覆蓋度時，該指數隨覆蓋度的增加而迅速增大，當達到定覆蓋度後增長緩慢，所以適用於植被早、中期生長階段的動態監測。
多光譜相機在植被觀察中的應用
根據不同需要可以將波段進行組合計算得到植被指數，這便是NDVI指數圖。結合圖表可以看出：紅色區域表示有水區域，接近0值部分是道路和裸土，左邊綠色較密集區域植被覆蓋較好，右邊部分由於冬小麥正處於出苗期，葉面積小，NDVI值較小呈現土黃色。
農業監測之外，多光譜鏡頭在林業領域中，主要用於對森林類型、林場健康狀態和物種組成等方面的研究。通過合理的光譜圖像處理，能夠分類和分析不同樹種和森林中的地理景觀，用來監測和預警森林火災、疾病、蟲害等會導致樹木萎縮死亡的因素。多光譜的應用呈現出與其他地球觀測平台相比的高時空解析度，在跟蹤森林覆蓋變化、衡量森林生長和林場產品量等方面顯示出了更穩定的表現。
此外，在氣象領域，氣象學家一般使用多光譜圖像來預測臨近地區氣候模式的改變，利用多光譜數據能夠順暢地檢測氣體、微粒、海洋流動、風場等多個方面。特別是在分析雲的性質和其他天氣系統內的各種鋒面形態和邊緣過渡時，能夠快速獲得超高時空解析度的雲圖像並幫助研發氣象預報算法。
除了環境監測外，「無人機+多光譜遙感」的組合在地質勘查領域同樣具有廣泛的應用。它可以用於探測礦產資源、調查地質災害和評估土壤質量等方面。通過獲取特定光譜帶的反射率，可以確定地質構造、岩石類型和土壤成分等信息，進而幫助我們進一步看清所處的世界。
04
全天時全天候
防災「新寵」合成孔徑雷達衛星
2023年8月13日，我國在西昌衛星發射中心使用長征三號乙運載火箭，成功發射了全球首顆進入工程實施階段的高軌合成孔徑雷達衛星「陸地探測四號01星」。那麼問題來了，合成孔徑雷達是什麼？它為什麼可以實現環境監測預報呢？
可透視雲層與地表，微波雷達勘測優勢明顯
大多數對地球觀測的衛星是光學遙感衛星，換言之它們都採用光學相機對地球進行成像，以2020年7月發射的高解析度多模綜合成像衛星為例，搭載的就是一台全色解析度0.5m/多光譜解析度2m的光學相機，它的運行高度為643.8公里，屬於典型的低軌道衛星（運行高度在200~2000公里）。
光學相機的缺點就是很容易受氣候影響，當雲、霧或者水氣等在信號傳播路線上形成一定規模，會導致圖像的不準確或者乾脆被遮蓋，從而讓計算出來的結果不可靠，而且把所選數據在一個時間軸上進行相互比較時，不同拍攝日的天氣差異也會使結果失去可比較性。
除此之外，光學相機只適用於對地表可見的物質勘探與監控，地表的植被、冰雪都會因為遮擋地表而造成信息損失。除此之外，和傳統光學相機一樣，光學遙感衛星也是依賴照明的，拍攝地球陰面的效果會差很多，所以一般會採用太陽同步軌道設計，也就是和太陽照到哪，衛星就拍到哪，這也就意味著同一片區域，24小時內只能拍一次，在面對夜間發生的天災時，它無法在第一時間拍攝有效的圖像。
雷達就不一樣了，雖然都是收集電磁波（可見光也是一種電磁波），但雷達是用天線來當作「鏡頭」，傳統雷達所使用的線陣天線由多個輻射單元組成，天線的長度稱為天線的「真實孔徑」，與光學鏡頭的孔徑類似，它是雷達用來觀察成像區域的窗口。因為雷達的天線孔徑與其波束寬度成反比，而波束寬度決定了雷達解析度的大小，所以，為了提高傳統雷達的解析度，就需要減小有效的波束寬度，也就是增大天線的孔徑。
以C波段（波長為3.75~7.5cm）為例，如果以真實孔徑成像，為了達到10米的方位向解析度，則需要3公里長的雷達天線，這顯然是不現實的，所以「合成孔徑」的概念就呼之欲出了。
衛星移動的距離，就是「合成孔徑」的基線
合成孔徑雷達搭載在衛星或飛機平台沿軌道飛行，按照一定頻率對觀測區域發射電磁波，由於被觀測區域與雷達載體之間存在相對運動，因此被地面反射回來的雷達脈衝頻率就產生了都卜勒頻移現象，合成孔徑雷達正是利用這一物理現象，將雷達照射時間內觀測區域的回波信號，通過數據處理的方法「合成」為一個脈衝，可以將其視作一個有著很長孔徑的「等效天線」，從而實現高解析度成像的目的。
地基合成孔徑雷達可以提前在地質體蠕變早期探知位移變化，提前預警
作為一種主動式微波傳感器，對比光學傳感器使用的可見光（4x10-7 米）到熱紅外（15x10-6 米）的波長，合成孔徑雷達可接收從 K波段（0.75厘米）到P波段（1米）的微波波長，而這些波長的穿透性極強，所以合成孔徑雷達可以不受光照和氣候條件等限制，實現全天時、全天候對地觀測，別說雲層，甚至還可以透過地表或植被獲取其掩蓋的信息，合成孔徑雷達雷達就曾探測出撒哈拉沙漠中的地下古河道，引發了國際學術界的關注。
當然，根據波長不同，合成孔徑雷達的應用面也有些微差別，其中K波段無法滲透濕土、植被，而L波段以上就可以……但總體來說，合成孔徑雷達在農、林、水或地質、自然災害等民用領域都有著不可替代的作用。
高軌道寬覆蓋，強化防災作用
除了採用L波段合成孔徑雷達技術，陸地探測四號01星還有一個特點，那就是運行的軌道特別高，距離地球近40000公里，這已經屬於高軌道衛星的標準（運行高度20000公里以上），這條軌道上運行的衛星就像在天上重複畫著一個「8」字，可以對固定的一大片區域進行相對持續地觀測，對我國東南沿海地區重訪周期低於4小時，對長江中下游、西南地區東部、京津冀北部、東北南部地區重訪周期低於8小時。
陸地探測四號01星工作示意圖（圖源：國家航天局）
不過，要想在如此遙遠的距離實現衛星與地面信號的接收和發送可不是一件簡單的事，中國空間技術研究院西安分院特別設計了一種環形天線，它的外形似一把巨大的傘，衛星通過這把大傘向地面發射微波信號。
為什麼要將天線做大？這是因為微波信號的發射和接收需要天線，而天線的口徑做得越大，接收的能量也就越多，成像幅寬也就更大，可以進一步提高雷達靈敏度和應用面。
從實際效果來看，2019年3月26日5時01分06秒，甘肅省永靖縣鹽鍋峽鎮黨川村黑方台黨川6號和7號滑坡體附近新發生了一起黃土滑坡，淹埋主渠50米，耕地十餘畝，滑坡體積約20000立方米。長安大學張勤教授研究團隊和成都理工大學許強教授研究團隊就通過北斗衛星和機載合成孔徑雷達監測系統的組合，提前2天對滑坡發出黃色預警，預警信息以簡訊、微信方式通知到鹽鍋峽鎮地質災害應急中心和相關村幹部，當地政府及時採取防範措施，正是因為提前發出了預警信息，才有效避免了人員傷亡。
陸地探測一號01組衛星合成孔徑雷達拍攝的土耳其地震同震形變場圖像
2023年1月26日，我國發射了搭載干涉合成孔徑雷達陸地探測一號01組衛星A星，該衛星於2023年2月10日獲取了2月6日土耳其地震震後合成孔徑雷達圖像，經過與震前SAR圖像（2022年4月11日）進行差分干涉處理，得到了兩次強震的同震形變場，揭示了兩次地震造成了巨大的地表變形，位錯量最大達到了4~5米。
受益於陸地探測一號01組衛星L波段雷達載荷波長長，具有較強的地表植被穿透性等優勢，相隔10個月的兩幅SAR圖像在對同震地表大形變區域依然保存較高的相干性，準確地刻畫了本次地震的破壞程度，為震後救援提供了重要的數據支撐。
去年12月甘肅積石山地震，蘭州大學、蘭州理工大學、甘肅省科學院地質自然災害防治研究所的專家也利用合成孔徑雷達干涉測量技術，藉助無人機、三維雷射掃描儀等設備，對由地震誘發的崩塌、滑坡、泥流和地表裂縫等次生地質災害開展全面調查與研判，為科學救災提供技術支撐。