魏珍

摘 要 介紹國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星遙感在災(zāi)害應(yīng)急方面的發(fā)展現(xiàn)狀、監(jiān)測(cè)處理流程、關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用分析等。該技術(shù)與GIS的綜合應(yīng)用，快速為救災(zāi)部門(mén)提供決策支持手段，在災(zāi)害應(yīng)急處理中發(fā)揮了重要的作用。

關(guān)鍵詞 國(guó)產(chǎn)遙感；關(guān)鍵技術(shù)；GIS；災(zāi)害應(yīng)急

中圖分類(lèi)號(hào)：P208 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-7597（2014）10-0101-01

我國(guó)衛(wèi)星遙感技術(shù)發(fā)展起步較晚，但近十幾年國(guó)家陸續(xù)發(fā)射資源、環(huán)境、海洋、高分一號(hào)等系列遙感衛(wèi)星，分辨率高達(dá)2米，光譜信息豐富，衛(wèi)星遙感及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，這些都為災(zāi)害應(yīng)急提供了重要的數(shù)據(jù)及技術(shù)支持。并且近些年，在各重大災(zāi)害應(yīng)急處理中，國(guó)產(chǎn)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)及其相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用都發(fā)揮了非常重要的作用。

1 流程與關(guān)鍵技術(shù)

災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)流程如圖1所示。

關(guān)鍵技術(shù)主要包括：衛(wèi)星載荷選取、遙感影像處理、災(zāi)害信息提取及基于GIS的災(zāi)害信息及災(zāi)情評(píng)估等技術(shù)。

圖1 災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)流程

1.1 載荷選取

結(jié)合災(zāi)區(qū)實(shí)際情況，選擇空間分辨率較高、光譜信息豐富的遙感數(shù)據(jù)，國(guó)產(chǎn)資源遙感衛(wèi)星中ZY‐3、ZY‐02C、高分一號(hào)在災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)中都具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)；時(shí)間上，應(yīng)在獲取災(zāi)后最新的遙感影像的同時(shí)調(diào)取災(zāi)前存檔數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行對(duì)比分析；同時(shí)，盡量獲取天氣狀況較好的影像數(shù)據(jù)。

1.2 遙感影像處理

災(zāi)害應(yīng)急遙感數(shù)據(jù)處理主要包括輻射校正、幾何校正、圖像融合、拼接等。目前國(guó)外遙感數(shù)據(jù)處理軟件如：ENVI、ERDAS等都支持國(guó)產(chǎn)遙感數(shù)據(jù)的處理，國(guó)內(nèi)軟件Titan、GEOWAY IS等也能滿足需求。同時(shí)，各相關(guān)單位相繼研發(fā)了自主的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，不僅能滿足各載荷數(shù)據(jù)基本的處理功能，同時(shí)支持海量數(shù)據(jù)高精度批處理，很大程度上解放了遙感數(shù)據(jù)處理所需的大量人力。

1.3 災(zāi)害信息提取[1]

災(zāi)害信息主要包括災(zāi)害發(fā)生的地理位置、范圍、災(zāi)后狀況等。不同的災(zāi)害類(lèi)型，提取方式不同，基本有兩種方式：①目視解譯：主要是通過(guò)人眼目視判別目標(biāo)物，這種方法較傳統(tǒng)，需要大量的人力支持；②計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)：主要是利用計(jì)算機(jī)高效的信息處理能力，結(jié)合現(xiàn)今先進(jìn)的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)，對(duì)海量的遙感信息數(shù)據(jù)進(jìn)行快速批處理，篩選出疑似目標(biāo)區(qū)域，這種技術(shù)節(jié)省人力且高效，但需要提取目標(biāo)物及其他非目標(biāo)物樣本的多光譜信息，進(jìn)行相關(guān)性分析，建立并不斷的驗(yàn)證和修正災(zāi)害信息識(shí)別模型，盡管如此，仍可能出現(xiàn)誤判。也可將上述兩種方法相結(jié)合使用，既提高了效率，也提高了準(zhǔn)確度，這種模式在目前國(guó)產(chǎn)遙感災(zāi)害信息提取中應(yīng)用廣泛。

1.4 災(zāi)害信息結(jié)果及災(zāi)情評(píng)估[2]

災(zāi)害信息及評(píng)估結(jié)果主要形式有：圖形、圖像、圖表及報(bào)告等。根據(jù)信息提取結(jié)果，結(jié)合基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù)、存檔影像庫(kù)以及GIS空間分析、統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)對(duì)災(zāi)情進(jìn)行分析評(píng)估，并且利用GIS二維顯示、三維模擬及制圖輸出功能將災(zāi)害信息及分析評(píng)估結(jié)果輸出。同時(shí)也可通過(guò)遙感及GIS二次開(kāi)發(fā)技術(shù)，建立災(zāi)害應(yīng)急平臺(tái)。

2 國(guó)產(chǎn)遙感應(yīng)急監(jiān)測(cè)應(yīng)用

2.1 地震應(yīng)急監(jiān)測(cè)

“5·12”地震發(fā)生后，中國(guó)資源衛(wèi)星中心啟動(dòng)災(zāi)害應(yīng)急機(jī)制，利用處于在軌休眠狀態(tài)的CBERS-02星和業(yè)務(wù)運(yùn)行的02B星雙星共同對(duì)地震災(zāi)區(qū)進(jìn)行持續(xù)跟蹤觀測(cè)[3]。通過(guò)對(duì)多源遙感數(shù)據(jù)的直觀判別、對(duì)比、可視化的三維仿真分析等方法對(duì)災(zāi)情進(jìn)行監(jiān)測(cè)，解譯出災(zāi)區(qū)多處滑坡、堰塞湖和人工建筑損毀，并向上級(jí)部門(mén)和國(guó)家減災(zāi)部門(mén)報(bào)送監(jiān)測(cè)結(jié)果，為抗震救災(zāi)的部署與決策，以及災(zāi)后重建工作提供了重要的信息支持。

2.2 洪水災(zāi)情監(jiān)測(cè)

2013年8月中旬松花江流域出現(xiàn)自1998年以來(lái)最大洪水，截至8月19日，已造成東北三省111個(gè)縣區(qū)市373.7萬(wàn)人受災(zāi)。災(zāi)情發(fā)生后，高分技術(shù)應(yīng)用中心及時(shí)獲取東北災(zāi)區(qū)高分一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、鑲嵌與水體提取處理。通過(guò)處理與分析，實(shí)現(xiàn)災(zāi)區(qū)災(zāi)情的遙感分析，并統(tǒng)計(jì)受災(zāi)面積，實(shí)現(xiàn)對(duì)災(zāi)害重點(diǎn)關(guān)注地區(qū)的持續(xù)綜合分析處理，為救災(zāi)部門(mén)提供抗洪救災(zāi)決策技術(shù)支持。

2.3 馬航失聯(lián)

2014年3月，馬航客機(jī)失聯(lián)后，西安衛(wèi)星測(cè)控中心啟動(dòng)應(yīng)急機(jī)制，根據(jù)馬航客機(jī)目標(biāo)的尺寸、衛(wèi)星數(shù)據(jù)的分辨率及覆蓋幅寬等因素綜合考慮，緊急調(diào)度多顆遙感衛(wèi)星，如：資源三號(hào)、資源02C星、 GF-1號(hào)等，為搜救馬航失聯(lián)客機(jī)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。多家單位協(xié)助用目視解譯與計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)相結(jié)合的方法進(jìn)行目標(biāo)源搜索。

3 展望

隨著應(yīng)用化需求及國(guó)家政策的大力支持，我國(guó)將陸續(xù)發(fā)射高分系列后續(xù)遙感衛(wèi)星，各研究單位也將發(fā)射自主的商業(yè)化遙感小衛(wèi)星，數(shù)據(jù)分辨率及質(zhì)量將大幅度提高，為災(zāi)害應(yīng)急提供了重要的數(shù)據(jù)來(lái)源。同時(shí)在衛(wèi)星遙感產(chǎn)業(yè)化的時(shí)代中，隨著各種技術(shù)力量（如：數(shù)據(jù)處理、GIS、數(shù)據(jù)庫(kù)、云技術(shù)等）的發(fā)展與注入，為遙感衛(wèi)星在災(zāi)害處理中的應(yīng)用提供了新的技術(shù)支持。這都將為災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)提供非常有力的輔助決策信息。

參考文獻(xiàn)

[1]馬藹乃.遙感信息模型[M].北京：北京大學(xué)出版社，1997.

[2]楊國(guó)周，李花.論增強(qiáng)防災(zāi)減災(zāi)綜合實(shí)力的科技支撐[J].防災(zāi)科技學(xué)院學(xué)報(bào)，2007.endprint

摘 要 介紹國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星遙感在災(zāi)害應(yīng)急方面的發(fā)展現(xiàn)狀、監(jiān)測(cè)處理流程、關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用分析等。該技術(shù)與GIS的綜合應(yīng)用，快速為救災(zāi)部門(mén)提供決策支持手段，在災(zāi)害應(yīng)急處理中發(fā)揮了重要的作用。

關(guān)鍵詞 國(guó)產(chǎn)遙感；關(guān)鍵技術(shù)；GIS；災(zāi)害應(yīng)急

中圖分類(lèi)號(hào)：P208 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-7597（2014）10-0101-01

我國(guó)衛(wèi)星遙感技術(shù)發(fā)展起步較晚，但近十幾年國(guó)家陸續(xù)發(fā)射資源、環(huán)境、海洋、高分一號(hào)等系列遙感衛(wèi)星，分辨率高達(dá)2米，光譜信息豐富，衛(wèi)星遙感及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，這些都為災(zāi)害應(yīng)急提供了重要的數(shù)據(jù)及技術(shù)支持。并且近些年，在各重大災(zāi)害應(yīng)急處理中，國(guó)產(chǎn)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)及其相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用都發(fā)揮了非常重要的作用。

1 流程與關(guān)鍵技術(shù)

災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)流程如圖1所示。

關(guān)鍵技術(shù)主要包括：衛(wèi)星載荷選取、遙感影像處理、災(zāi)害信息提取及基于GIS的災(zāi)害信息及災(zāi)情評(píng)估等技術(shù)。

圖1 災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)流程

1.1 載荷選取

結(jié)合災(zāi)區(qū)實(shí)際情況，選擇空間分辨率較高、光譜信息豐富的遙感數(shù)據(jù)，國(guó)產(chǎn)資源遙感衛(wèi)星中ZY‐3、ZY‐02C、高分一號(hào)在災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)中都具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)；時(shí)間上，應(yīng)在獲取災(zāi)后最新的遙感影像的同時(shí)調(diào)取災(zāi)前存檔數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行對(duì)比分析；同時(shí)，盡量獲取天氣狀況較好的影像數(shù)據(jù)。

1.2 遙感影像處理

災(zāi)害應(yīng)急遙感數(shù)據(jù)處理主要包括輻射校正、幾何校正、圖像融合、拼接等。目前國(guó)外遙感數(shù)據(jù)處理軟件如：ENVI、ERDAS等都支持國(guó)產(chǎn)遙感數(shù)據(jù)的處理，國(guó)內(nèi)軟件Titan、GEOWAY IS等也能滿足需求。同時(shí)，各相關(guān)單位相繼研發(fā)了自主的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，不僅能滿足各載荷數(shù)據(jù)基本的處理功能，同時(shí)支持海量數(shù)據(jù)高精度批處理，很大程度上解放了遙感數(shù)據(jù)處理所需的大量人力。

1.3 災(zāi)害信息提取[1]

災(zāi)害信息主要包括災(zāi)害發(fā)生的地理位置、范圍、災(zāi)后狀況等。不同的災(zāi)害類(lèi)型，提取方式不同，基本有兩種方式：①目視解譯：主要是通過(guò)人眼目視判別目標(biāo)物，這種方法較傳統(tǒng)，需要大量的人力支持；②計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)：主要是利用計(jì)算機(jī)高效的信息處理能力，結(jié)合現(xiàn)今先進(jìn)的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)，對(duì)海量的遙感信息數(shù)據(jù)進(jìn)行快速批處理，篩選出疑似目標(biāo)區(qū)域，這種技術(shù)節(jié)省人力且高效，但需要提取目標(biāo)物及其他非目標(biāo)物樣本的多光譜信息，進(jìn)行相關(guān)性分析，建立并不斷的驗(yàn)證和修正災(zāi)害信息識(shí)別模型，盡管如此，仍可能出現(xiàn)誤判。也可將上述兩種方法相結(jié)合使用，既提高了效率，也提高了準(zhǔn)確度，這種模式在目前國(guó)產(chǎn)遙感災(zāi)害信息提取中應(yīng)用廣泛。

1.4 災(zāi)害信息結(jié)果及災(zāi)情評(píng)估[2]

災(zāi)害信息及評(píng)估結(jié)果主要形式有：圖形、圖像、圖表及報(bào)告等。根據(jù)信息提取結(jié)果，結(jié)合基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù)、存檔影像庫(kù)以及GIS空間分析、統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)對(duì)災(zāi)情進(jìn)行分析評(píng)估，并且利用GIS二維顯示、三維模擬及制圖輸出功能將災(zāi)害信息及分析評(píng)估結(jié)果輸出。同時(shí)也可通過(guò)遙感及GIS二次開(kāi)發(fā)技術(shù)，建立災(zāi)害應(yīng)急平臺(tái)。

2 國(guó)產(chǎn)遙感應(yīng)急監(jiān)測(cè)應(yīng)用

2.1 地震應(yīng)急監(jiān)測(cè)

“5·12”地震發(fā)生后，中國(guó)資源衛(wèi)星中心啟動(dòng)災(zāi)害應(yīng)急機(jī)制，利用處于在軌休眠狀態(tài)的CBERS-02星和業(yè)務(wù)運(yùn)行的02B星雙星共同對(duì)地震災(zāi)區(qū)進(jìn)行持續(xù)跟蹤觀測(cè)[3]。通過(guò)對(duì)多源遙感數(shù)據(jù)的直觀判別、對(duì)比、可視化的三維仿真分析等方法對(duì)災(zāi)情進(jìn)行監(jiān)測(cè)，解譯出災(zāi)區(qū)多處滑坡、堰塞湖和人工建筑損毀，并向上級(jí)部門(mén)和國(guó)家減災(zāi)部門(mén)報(bào)送監(jiān)測(cè)結(jié)果，為抗震救災(zāi)的部署與決策，以及災(zāi)后重建工作提供了重要的信息支持。

2.2 洪水災(zāi)情監(jiān)測(cè)

2013年8月中旬松花江流域出現(xiàn)自1998年以來(lái)最大洪水，截至8月19日，已造成東北三省111個(gè)縣區(qū)市373.7萬(wàn)人受災(zāi)。災(zāi)情發(fā)生后，高分技術(shù)應(yīng)用中心及時(shí)獲取東北災(zāi)區(qū)高分一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、鑲嵌與水體提取處理。通過(guò)處理與分析，實(shí)現(xiàn)災(zāi)區(qū)災(zāi)情的遙感分析，并統(tǒng)計(jì)受災(zāi)面積，實(shí)現(xiàn)對(duì)災(zāi)害重點(diǎn)關(guān)注地區(qū)的持續(xù)綜合分析處理，為救災(zāi)部門(mén)提供抗洪救災(zāi)決策技術(shù)支持。

2.3 馬航失聯(lián)

2014年3月，馬航客機(jī)失聯(lián)后，西安衛(wèi)星測(cè)控中心啟動(dòng)應(yīng)急機(jī)制，根據(jù)馬航客機(jī)目標(biāo)的尺寸、衛(wèi)星數(shù)據(jù)的分辨率及覆蓋幅寬等因素綜合考慮，緊急調(diào)度多顆遙感衛(wèi)星，如：資源三號(hào)、資源02C星、 GF-1號(hào)等，為搜救馬航失聯(lián)客機(jī)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。多家單位協(xié)助用目視解譯與計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)相結(jié)合的方法進(jìn)行目標(biāo)源搜索。

3 展望

隨著應(yīng)用化需求及國(guó)家政策的大力支持，我國(guó)將陸續(xù)發(fā)射高分系列后續(xù)遙感衛(wèi)星，各研究單位也將發(fā)射自主的商業(yè)化遙感小衛(wèi)星，數(shù)據(jù)分辨率及質(zhì)量將大幅度提高，為災(zāi)害應(yīng)急提供了重要的數(shù)據(jù)來(lái)源。同時(shí)在衛(wèi)星遙感產(chǎn)業(yè)化的時(shí)代中，隨著各種技術(shù)力量（如：數(shù)據(jù)處理、GIS、數(shù)據(jù)庫(kù)、云技術(shù)等）的發(fā)展與注入，為遙感衛(wèi)星在災(zāi)害處理中的應(yīng)用提供了新的技術(shù)支持。這都將為災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)提供非常有力的輔助決策信息。

參考文獻(xiàn)

[1]馬藹乃.遙感信息模型[M].北京：北京大學(xué)出版社，1997.

[2]楊國(guó)周，李花.論增強(qiáng)防災(zāi)減災(zāi)綜合實(shí)力的科技支撐[J].防災(zāi)科技學(xué)院學(xué)報(bào)，2007.endprint

摘 要 介紹國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星遙感在災(zāi)害應(yīng)急方面的發(fā)展現(xiàn)狀、監(jiān)測(cè)處理流程、關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用分析等。該技術(shù)與GIS的綜合應(yīng)用，快速為救災(zāi)部門(mén)提供決策支持手段，在災(zāi)害應(yīng)急處理中發(fā)揮了重要的作用。

關(guān)鍵詞 國(guó)產(chǎn)遙感；關(guān)鍵技術(shù)；GIS；災(zāi)害應(yīng)急

中圖分類(lèi)號(hào)：P208 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-7597（2014）10-0101-01

我國(guó)衛(wèi)星遙感技術(shù)發(fā)展起步較晚，但近十幾年國(guó)家陸續(xù)發(fā)射資源、環(huán)境、海洋、高分一號(hào)等系列遙感衛(wèi)星，分辨率高達(dá)2米，光譜信息豐富，衛(wèi)星遙感及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，這些都為災(zāi)害應(yīng)急提供了重要的數(shù)據(jù)及技術(shù)支持。并且近些年，在各重大災(zāi)害應(yīng)急處理中，國(guó)產(chǎn)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)及其相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用都發(fā)揮了非常重要的作用。

1 流程與關(guān)鍵技術(shù)

災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)流程如圖1所示。

關(guān)鍵技術(shù)主要包括：衛(wèi)星載荷選取、遙感影像處理、災(zāi)害信息提取及基于GIS的災(zāi)害信息及災(zāi)情評(píng)估等技術(shù)。

圖1 災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)流程

1.1 載荷選取

結(jié)合災(zāi)區(qū)實(shí)際情況，選擇空間分辨率較高、光譜信息豐富的遙感數(shù)據(jù)，國(guó)產(chǎn)資源遙感衛(wèi)星中ZY‐3、ZY‐02C、高分一號(hào)在災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)中都具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)；時(shí)間上，應(yīng)在獲取災(zāi)后最新的遙感影像的同時(shí)調(diào)取災(zāi)前存檔數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行對(duì)比分析；同時(shí)，盡量獲取天氣狀況較好的影像數(shù)據(jù)。

1.2 遙感影像處理

災(zāi)害應(yīng)急遙感數(shù)據(jù)處理主要包括輻射校正、幾何校正、圖像融合、拼接等。目前國(guó)外遙感數(shù)據(jù)處理軟件如：ENVI、ERDAS等都支持國(guó)產(chǎn)遙感數(shù)據(jù)的處理，國(guó)內(nèi)軟件Titan、GEOWAY IS等也能滿足需求。同時(shí)，各相關(guān)單位相繼研發(fā)了自主的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，不僅能滿足各載荷數(shù)據(jù)基本的處理功能，同時(shí)支持海量數(shù)據(jù)高精度批處理，很大程度上解放了遙感數(shù)據(jù)處理所需的大量人力。

1.3 災(zāi)害信息提取[1]

災(zāi)害信息主要包括災(zāi)害發(fā)生的地理位置、范圍、災(zāi)后狀況等。不同的災(zāi)害類(lèi)型，提取方式不同，基本有兩種方式：①目視解譯：主要是通過(guò)人眼目視判別目標(biāo)物，這種方法較傳統(tǒng)，需要大量的人力支持；②計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)：主要是利用計(jì)算機(jī)高效的信息處理能力，結(jié)合現(xiàn)今先進(jìn)的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)，對(duì)海量的遙感信息數(shù)據(jù)進(jìn)行快速批處理，篩選出疑似目標(biāo)區(qū)域，這種技術(shù)節(jié)省人力且高效，但需要提取目標(biāo)物及其他非目標(biāo)物樣本的多光譜信息，進(jìn)行相關(guān)性分析，建立并不斷的驗(yàn)證和修正災(zāi)害信息識(shí)別模型，盡管如此，仍可能出現(xiàn)誤判。也可將上述兩種方法相結(jié)合使用，既提高了效率，也提高了準(zhǔn)確度，這種模式在目前國(guó)產(chǎn)遙感災(zāi)害信息提取中應(yīng)用廣泛。

1.4 災(zāi)害信息結(jié)果及災(zāi)情評(píng)估[2]

災(zāi)害信息及評(píng)估結(jié)果主要形式有：圖形、圖像、圖表及報(bào)告等。根據(jù)信息提取結(jié)果，結(jié)合基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù)、存檔影像庫(kù)以及GIS空間分析、統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)對(duì)災(zāi)情進(jìn)行分析評(píng)估，并且利用GIS二維顯示、三維模擬及制圖輸出功能將災(zāi)害信息及分析評(píng)估結(jié)果輸出。同時(shí)也可通過(guò)遙感及GIS二次開(kāi)發(fā)技術(shù)，建立災(zāi)害應(yīng)急平臺(tái)。

2 國(guó)產(chǎn)遙感應(yīng)急監(jiān)測(cè)應(yīng)用

2.1 地震應(yīng)急監(jiān)測(cè)

“5·12”地震發(fā)生后，中國(guó)資源衛(wèi)星中心啟動(dòng)災(zāi)害應(yīng)急機(jī)制，利用處于在軌休眠狀態(tài)的CBERS-02星和業(yè)務(wù)運(yùn)行的02B星雙星共同對(duì)地震災(zāi)區(qū)進(jìn)行持續(xù)跟蹤觀測(cè)[3]。通過(guò)對(duì)多源遙感數(shù)據(jù)的直觀判別、對(duì)比、可視化的三維仿真分析等方法對(duì)災(zāi)情進(jìn)行監(jiān)測(cè)，解譯出災(zāi)區(qū)多處滑坡、堰塞湖和人工建筑損毀，并向上級(jí)部門(mén)和國(guó)家減災(zāi)部門(mén)報(bào)送監(jiān)測(cè)結(jié)果，為抗震救災(zāi)的部署與決策，以及災(zāi)后重建工作提供了重要的信息支持。

2.2 洪水災(zāi)情監(jiān)測(cè)

2013年8月中旬松花江流域出現(xiàn)自1998年以來(lái)最大洪水，截至8月19日，已造成東北三省111個(gè)縣區(qū)市373.7萬(wàn)人受災(zāi)。災(zāi)情發(fā)生后，高分技術(shù)應(yīng)用中心及時(shí)獲取東北災(zāi)區(qū)高分一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、鑲嵌與水體提取處理。通過(guò)處理與分析，實(shí)現(xiàn)災(zāi)區(qū)災(zāi)情的遙感分析，并統(tǒng)計(jì)受災(zāi)面積，實(shí)現(xiàn)對(duì)災(zāi)害重點(diǎn)關(guān)注地區(qū)的持續(xù)綜合分析處理，為救災(zāi)部門(mén)提供抗洪救災(zāi)決策技術(shù)支持。

2.3 馬航失聯(lián)

2014年3月，馬航客機(jī)失聯(lián)后，西安衛(wèi)星測(cè)控中心啟動(dòng)應(yīng)急機(jī)制，根據(jù)馬航客機(jī)目標(biāo)的尺寸、衛(wèi)星數(shù)據(jù)的分辨率及覆蓋幅寬等因素綜合考慮，緊急調(diào)度多顆遙感衛(wèi)星，如：資源三號(hào)、資源02C星、 GF-1號(hào)等，為搜救馬航失聯(lián)客機(jī)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。多家單位協(xié)助用目視解譯與計(jì)算機(jī)智能識(shí)別技術(shù)相結(jié)合的方法進(jìn)行目標(biāo)源搜索。

3 展望

隨著應(yīng)用化需求及國(guó)家政策的大力支持，我國(guó)將陸續(xù)發(fā)射高分系列后續(xù)遙感衛(wèi)星，各研究單位也將發(fā)射自主的商業(yè)化遙感小衛(wèi)星，數(shù)據(jù)分辨率及質(zhì)量將大幅度提高，為災(zāi)害應(yīng)急提供了重要的數(shù)據(jù)來(lái)源。同時(shí)在衛(wèi)星遙感產(chǎn)業(yè)化的時(shí)代中，隨著各種技術(shù)力量（如：數(shù)據(jù)處理、GIS、數(shù)據(jù)庫(kù)、云技術(shù)等）的發(fā)展與注入，為遙感衛(wèi)星在災(zāi)害處理中的應(yīng)用提供了新的技術(shù)支持。這都將為災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)提供非常有力的輔助決策信息。

參考文獻(xiàn)

[1]馬藹乃.遙感信息模型[M].北京：北京大學(xué)出版社，1997.

[2]楊國(guó)周，李花.論增強(qiáng)防災(zāi)減災(zāi)綜合實(shí)力的科技支撐[J].防災(zāi)科技學(xué)院學(xué)報(bào)，2007.endprint