蘇 杰，王 棟，秦小寶，何曉彤，Wang Dingyi，4*

（1.上海導(dǎo)遠(yuǎn)智能系統(tǒng)有限公司 上海 200131；2.陜西鐵路工程職業(yè)技術(shù)學(xué)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(shù)水平的不斷提高，遙感應(yīng)用技術(shù)對社會(huì)、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展做出了卓越貢獻(xiàn)［1］。為引導(dǎo)遙感事業(yè)健康穩(wěn)步發(fā)展，我國出臺了《關(guān)于促進(jìn)衛(wèi)星應(yīng)用產(chǎn)業(yè)發(fā)展的若干意見》、《航天發(fā)展“十一五”規(guī)劃》、《國家民用空間基礎(chǔ)設(shè)施中長期發(fā)展規(guī)劃（2015—2025）年》等一系列政策［2-3］。遙感云的飛速發(fā)展，一方面促使遙感技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓寬，遙感技術(shù)在各行業(yè)發(fā)揮著越來越重要的作用；另一方面，相對于傳統(tǒng)的遙感信息系統(tǒng)，遙感云充分利用了云計(jì)算平臺的海量數(shù)據(jù)存儲、資源發(fā)布的云端特質(zhì)，構(gòu)建面向大規(guī)模應(yīng)用的遙感數(shù)據(jù)服務(wù)體系，為用戶提供按需和個(gè)性化的多元信息產(chǎn)品服務(wù)，形成了滿足多種用戶需求的遙感云系統(tǒng)［4-8］。

遙感云平臺的飛速發(fā)展促進(jìn)了強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，為應(yīng)對海量遙感數(shù)據(jù)爆炸式增長，以及獲取周期短、時(shí)效性強(qiáng)等挑戰(zhàn)提供了有效的解決方案［9］。近年來，隨著遙感云的發(fā)展，在遙感數(shù)據(jù)集成和遙感產(chǎn)品生產(chǎn)方面取得了巨大的成就［10］。用戶訪問遙感應(yīng)用服務(wù)，需要在本地電腦安裝遙感數(shù)據(jù)處理軟件以及其運(yùn)行所需的插件［11］，當(dāng)服務(wù)器端系統(tǒng)發(fā)生變化時(shí)，用戶需要對軟件進(jìn)行升級和維護(hù)；對于服務(wù)方來說，需要針對不同的操作系統(tǒng)，開發(fā)不同版本的遙感應(yīng)用軟件，在系統(tǒng)升級、維護(hù)過程中，需要開發(fā)人員到客戶端所在地進(jìn)行維護(hù)和調(diào)試操作［12］。

遙感云的發(fā)展為生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供了有力的技術(shù)支撐。生態(tài)文明建設(shè)是關(guān)系中華民族永續(xù)發(fā)展的根本大計(jì)。2020 年4 月20 日，習(xí)近平總書記來陜西考察時(shí)強(qiáng)調(diào)，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(hù)好秦嶺環(huán)境，對我們國家意義重大。為此，西安市基于航投一號衛(wèi)星開發(fā)了遙感云平臺。本文以西安航投一號衛(wèi)星遙感云平臺為例，探討遙感云平臺系統(tǒng)建設(shè)的目標(biāo)、原則、和內(nèi)容。重點(diǎn)介紹系統(tǒng)架構(gòu)、功能模塊、硬件和軟件環(huán)境以及技術(shù)指標(biāo)，為設(shè)計(jì)開發(fā)遙感云平臺提供參考，推動(dòng)遙感云服務(wù)產(chǎn)業(yè)化。

1 西安航投一號遙感云平臺

1.1 西安航投一號衛(wèi)星

西安航投一號衛(wèi)星（圖1）是新一代光學(xué)遙感衛(wèi)星，采用輕量化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、高分辨率相機(jī)等創(chuàng)新技術(shù)，具有低成本、低功耗、低重量、高分辨的特點(diǎn)（表1），具有紅、綠、藍(lán)、近紅外四個(gè)波段，幅寬17 km，分辨率優(yōu)于0.75 m，可實(shí)現(xiàn)每天采集超過2×105km2的亞米級圖像，可為農(nóng)業(yè)、林業(yè)等領(lǐng)域提供遙感應(yīng)用服務(wù)支撐。西安航投一號衛(wèi)星由長光衛(wèi)星公司于2022年8月10日成功發(fā)射，迄今已經(jīng)獲取了10 PB數(shù)據(jù)。圖2所示為西安航投一號衛(wèi)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(wèi)星Fig.1 Xi’an Hangtou No.1 satellite

圖2 西安航投一號衛(wèi)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(wèi)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(wèi)星技術(shù)參數(shù)Table 1 Technical parameters of Xi’an Hangtou No.1 satellite

1.2 平臺建設(shè)目標(biāo)

基于西安航投一號衛(wèi)星觀察，遙感影像數(shù)據(jù)提取、分析、加工，通過GIS+遙感+大數(shù)據(jù)等技術(shù)深度融合，打造航投一號遙感云平臺，為生態(tài)、林業(yè)、水利和應(yīng)急救災(zāi)提供“一張圖”服務(wù)。

1.3 建設(shè)原則

（1）整體性原則

遙感云平臺系統(tǒng)建設(shè)堅(jiān)持“整體規(guī)劃、重點(diǎn)突出”的原則，遠(yuǎn)處著眼，小處著手。在統(tǒng)一設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，兼顧不同部分之間的一致性和可協(xié)調(diào)性。

（2）標(biāo)準(zhǔn)化原則

總體設(shè)計(jì)充分采用國際上成熟的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，支持國內(nèi)外目前所流行的主流網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行系統(tǒng)。

（3）安全性原則

遙感云平臺系統(tǒng)應(yīng)具有高度的安全性，確保整個(gè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

（4）準(zhǔn)確性原則

每一步流程操作數(shù)據(jù)必須準(zhǔn)確地體現(xiàn)在系統(tǒng)中，確保所有相關(guān)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確、可靠。同時(shí)需具備相應(yīng)的日志記錄，能夠快速準(zhǔn)確地定位誤差原因，從而解決問題。

1.4 平臺建設(shè)內(nèi)容

“西安航投一號遙感云平臺”項(xiàng)目建設(shè)的任務(wù)包括：構(gòu)建地理信息數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)柵格、矢量數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)的管理；以任務(wù)調(diào)度方式實(shí)現(xiàn)各類遙感監(jiān)測算法的運(yùn)行；實(shí)現(xiàn)各類數(shù)據(jù)在前端界面的二、三維展示；實(shí)現(xiàn)地理數(shù)據(jù)的自動(dòng)切片發(fā)布；對系統(tǒng)輸出產(chǎn)品進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并生成專題產(chǎn)品；實(shí)現(xiàn)專題產(chǎn)品、統(tǒng)計(jì)結(jié)果以Web 方式進(jìn)行交互式展示并提供下載服務(wù)；對整個(gè)系統(tǒng)流程中數(shù)據(jù)、任務(wù)狀態(tài)等信息進(jìn)行監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)西安航投一號遙感云平臺自動(dòng)連續(xù)的準(zhǔn)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)運(yùn)行。如圖4所示，遙感云平臺包括生態(tài)環(huán)境監(jiān)測子系統(tǒng)、林業(yè)監(jiān)測子系統(tǒng)、水利監(jiān)測子系統(tǒng)、應(yīng)急監(jiān)測子系統(tǒng)、基礎(chǔ)地理信息子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)、系統(tǒng)管理子系統(tǒng)。

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

1.5 生態(tài)環(huán)境監(jiān)測子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)依據(jù)環(huán)保部門對于水、土壤、大氣、生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測的需求，針對汾渭平原、秦嶺生態(tài)保護(hù)區(qū)等重點(diǎn)區(qū)域，提供一系列功能性服務(wù)。如圖5所示，生態(tài)環(huán)境監(jiān)測子系統(tǒng)包含大氣環(huán)境、水環(huán)境、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、城市環(huán)境監(jiān)測。具體功能如圖6生態(tài)環(huán)境監(jiān)測子系統(tǒng)頁面所示。

圖5 生態(tài)環(huán)境監(jiān)測子系統(tǒng)Fig.5 Ecological environment monitoring subsystem

圖6 生態(tài)環(huán)境監(jiān)測子系統(tǒng)頁面Fig.6 Web page of ecological environment monitoring subsystem

1.5.1 大氣環(huán)境

污染源監(jiān)測：遙感技術(shù)具有范圍廣、頻次高的優(yōu)點(diǎn)，利用遙感技術(shù)可迅速識別污染源位置，為空氣治理執(zhí)法提供依據(jù)。

氣溶膠監(jiān)測：根據(jù)氣溶膠在大氣光譜的反射規(guī)律，利用暗目標(biāo)法、深藍(lán)算法實(shí)現(xiàn)氣溶膠濃度的反演。

溫室氣體監(jiān)測：通過遙感技術(shù)監(jiān)測能夠?qū)Υ髿庵袦厥覛怏w的時(shí)空分布特征、強(qiáng)度等進(jìn)行準(zhǔn)確的分析。

臭氧監(jiān)測：在進(jìn)行大氣環(huán)境監(jiān)測時(shí)，臭氧層的變化情況能夠通過遙感技術(shù)進(jìn)行有效監(jiān)測，空洞形成的位置也能夠通過遙感技術(shù)進(jìn)行全面掌握。

1.5.2 水環(huán)境

水體富營養(yǎng)化監(jiān)測：利用衛(wèi)星遙感進(jìn)行河流、湖泊營養(yǎng)化空間分布及動(dòng)態(tài)評價(jià)，具有監(jiān)測范圍廣、速度快、成本低和便于長期動(dòng)態(tài)監(jiān)測的優(yōu)勢。

懸浮物濃度監(jiān)測：利用中高分辨率遙感影像對監(jiān)測區(qū)域內(nèi)主要湖泊、水庫、河流的懸浮物濃度進(jìn)行遙感監(jiān)測與預(yù)警，并對懸浮物濃度的時(shí)空特征、環(huán)境影響等進(jìn)行遙感分析與評估。

葉綠素濃度監(jiān)測：葉綠素濃度是評估水體富營養(yǎng)化程度的重要指標(biāo)之一，本方案基于高空間分辨率遙感影像開展監(jiān)測區(qū)域內(nèi)主要湖泊、水庫、河流的葉綠素濃度監(jiān)測。

黑臭水體監(jiān)測：事實(shí)上，一般水體和黑臭水體的顏色十分接近，肉眼很難區(qū)分，而遙感影像卻可以通過“光譜指紋”的細(xì)微差異識別出黑臭水體。同時(shí)，相比傳統(tǒng)的地面監(jiān)測手段，遙感技術(shù)具有低成本、覆蓋廣、速度快等優(yōu)勢。

1.5.3 生態(tài)環(huán)境監(jiān)測

土地覆蓋監(jiān)測：土地覆蓋監(jiān)測數(shù)據(jù)是城市發(fā)展規(guī)劃制定的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過可見光、近紅外數(shù)據(jù)，獲取城市用地現(xiàn)狀及城市植被覆蓋度等數(shù)據(jù)，幫助城市管理部門查清家底，更合理地制定發(fā)展方案。

森林覆蓋監(jiān)測：利用多源多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、森林物候特征數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，提取區(qū)域單一或多種樹種林地類型的空間分布情況并進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)，為森林資源現(xiàn)狀和變更調(diào)查提供服務(wù)。

草地覆蓋監(jiān)測：利用多源遙感數(shù)據(jù)，基于深度學(xué)習(xí)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(shí)根據(jù)室內(nèi)的判讀與解譯，結(jié)合外業(yè)草地類型調(diào)查與圖斑核實(shí)，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的精度。利用地理信息與遙感技術(shù)獲取草地資源信息，實(shí)現(xiàn)草地監(jiān)測的可行性，為科學(xué)地管理草地資源提供依據(jù)。

濕地資源監(jiān)測：應(yīng)用多時(shí)相、多波段的觀測數(shù)據(jù)，采用面向?qū)ο蠓椒?，充分考慮地物的光譜特征和空間特征，提取區(qū)域單一或多種濕地類型的空間分布情況并進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)。

1.5.4 城市監(jiān)測

城市綠地監(jiān)測：利用高分辨率遙感影像，基于深度學(xué)習(xí)算法，提取城市區(qū)域綠地分布情況，統(tǒng)計(jì)綠地面積，為城市規(guī)劃發(fā)展提供輔助決策。

兩違監(jiān)測：通過高分辨率遙感影像對生態(tài)藍(lán)線范圍內(nèi)未經(jīng)規(guī)劃審批、未按規(guī)劃審批方案建設(shè)、超過審批時(shí)限未拆除的已建或在建違法建筑物、構(gòu)筑物進(jìn)行監(jiān)測，為違法建筑物拆除和整治工作提供依據(jù)。

1.6 水利子監(jiān)測系統(tǒng)

該子系統(tǒng)依據(jù)水利部門監(jiān)測領(lǐng)域職能進(jìn)行劃分，針對重點(diǎn)水庫、干流、支流，提供水資源水文監(jiān)測、洪旱災(zāi)監(jiān)測預(yù)警、水土保持監(jiān)測等功能。如圖7所示，水利監(jiān)測子系統(tǒng)主要利用衛(wèi)星遙感手段針對水資源管理、水土保持、防洪抗旱進(jìn)行監(jiān)測。

圖7 水利子監(jiān)測系統(tǒng)Fig.7 Water conservancy subsystem

1.6.1 水資源管理

水庫庫容監(jiān)測：遙感技術(shù)具有實(shí)時(shí)性、覆蓋范圍廣的優(yōu)勢，可快速提供水庫庫容監(jiān)測產(chǎn)品。

河湖岸線監(jiān)測：利用遙感技術(shù)對主要河流進(jìn)行大范圍、高頻次、持續(xù)性的監(jiān)測，獲取多期高分辨率衛(wèi)星遙感影像，利用深度學(xué)習(xí)算法，將庫區(qū)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(qū)土地近年時(shí)空演化。

1.6.2 水土保持

水土流失遙感監(jiān)測：以監(jiān)測區(qū)的航天遙感影像為基礎(chǔ)資料源，借助現(xiàn)代計(jì)算機(jī)圖像處理和光譜分析技術(shù)，通過各種形式的人機(jī)對話，解釋不同時(shí)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(jiān)測：水土保持監(jiān)測作為現(xiàn)階段水土資源保護(hù)的重要手段，實(shí)現(xiàn)對區(qū)域水土流失原因、強(qiáng)度、影響范圍以及危害程度的科學(xué)評估，在水土資源開發(fā)以及保護(hù)環(huán)節(jié)發(fā)揮著重要作用。遙感技術(shù)覆蓋面廣、分辨率高、高效穩(wěn)定，較好地滿足了水土保持監(jiān)測的相關(guān)要求，成為目前主流的水土保持監(jiān)測手段。

1.6.3 防洪抗旱

洪災(zāi)監(jiān)測：基于洪水光譜特征與空間位置關(guān)系的分析，實(shí)現(xiàn)洪水淹沒范圍的快速提取。提供科學(xué)有效的洪澇災(zāi)害監(jiān)測和評估結(jié)果，作為防災(zāi)減災(zāi)決策的重要依據(jù)，提高洪澇災(zāi)害決策與評估的時(shí)效性和精度。

災(zāi)后評估：利用遙感影像準(zhǔn)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(zāi)害損失。

旱情監(jiān)測：遙感技術(shù)以其快速、經(jīng)濟(jì)和宏觀的特點(diǎn)，結(jié)合地表溫度數(shù)據(jù)和植被數(shù)據(jù)，可對旱情進(jìn)行監(jiān)測，為水利部門提供支持和幫助。

圖8所示為水利監(jiān)測子系統(tǒng)頁面。

圖8 水利監(jiān)測子系統(tǒng)頁面Fig.8 Web page of water conservancy monitoring subsystem

1.7 林業(yè)子監(jiān)測系統(tǒng)

該子系統(tǒng)按照林業(yè)、草地、濕地進(jìn)行劃分，重點(diǎn)針對重點(diǎn)林業(yè)保護(hù)區(qū)、重點(diǎn)畜牧業(yè)保護(hù)區(qū)、濕地區(qū)域等提供監(jiān)測服務(wù)。如圖9所示，提供森林資源監(jiān)測、森林病蟲害監(jiān)測、森林火災(zāi)監(jiān)測、草地長勢監(jiān)測、濕地生態(tài)環(huán)境評估監(jiān)測等功能。

圖9 林業(yè)子系統(tǒng)Fig.9 Forestry subsystem

1.7.1 森林資源監(jiān)測

森林資源調(diào)查：利用多源多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、森林物候特征數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹模型、支持向量機(jī)等監(jiān)督和非監(jiān)督分類方法，提取區(qū)域單一或多種樹種林地類型的空間分布情況并進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)，為森林資源現(xiàn)狀和變更調(diào)查提供服務(wù)。

森林碳匯監(jiān)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(shù)據(jù)反演，可為森林蓄積量、生物量估算，以及碳儲量、碳匯計(jì)量提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

森林變化監(jiān)測：針對林區(qū)內(nèi)人類活動(dòng)進(jìn)行多尺度分割，建立分類規(guī)則集，提取保護(hù)區(qū)內(nèi)人類活動(dòng)信息，對比前后不同時(shí)相的影像，獲取林區(qū)內(nèi)違法砍伐、采藥、開墾、燒荒、開礦、采石、挖沙以及其他法律法規(guī)禁止的活動(dòng)的分布情況。

1.7.2 森林病蟲害監(jiān)測

災(zāi)前評估：基于信息量法，依據(jù)歷史災(zāi)害發(fā)生情況、多年氣象條件、林區(qū)立地特征等環(huán)境影響因素，對大區(qū)域森林病蟲害爆發(fā)程度的各評價(jià)因子進(jìn)行等級劃分，評估得到不同受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級的分布區(qū)，并繪制專題圖。

森林病蟲害監(jiān)測：應(yīng)用多光譜數(shù)據(jù)對大區(qū)域森林發(fā)生的大范圍災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測，對多年的災(zāi)害發(fā)生情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測；應(yīng)用高空間分辨率高光譜的無人機(jī)數(shù)據(jù)，對小區(qū)域代表性受災(zāi)林區(qū)進(jìn)行精細(xì)監(jiān)測，獲得高光譜反演災(zāi)害模型與受災(zāi)單木區(qū)域。

災(zāi)后評估：在長時(shí)間遙感監(jiān)測，得到大區(qū)域森林災(zāi)害嚴(yán)重程度結(jié)果的基礎(chǔ)上，疊加氣象與地形的空間插值數(shù)據(jù)，進(jìn)行GIS空間疊加分析，篩選出與災(zāi)害相關(guān)性強(qiáng)的因子，由此對未來災(zāi)害進(jìn)行預(yù)測。

1.7.3 森林火災(zāi)監(jiān)測

災(zāi)前風(fēng)險(xiǎn)等級評估：結(jié)合地形、植被及氣象條件進(jìn)行歸納和深入分析，提供精細(xì)化的本地森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評估和預(yù)警服務(wù)。

火點(diǎn)監(jiān)測：精選國內(nèi)外優(yōu)質(zhì)多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)組合，自主研發(fā)的高精度森林火點(diǎn)識別算法，突破了衛(wèi)星數(shù)據(jù)直收、海量數(shù)據(jù)快速處理、火情信息迅速自動(dòng)報(bào)送、全鏈路自動(dòng)化智能解析技術(shù)的應(yīng)用障礙，建立了全天時(shí)、反應(yīng)迅速、極簡交互的森林及草原火情監(jiān)測預(yù)警服務(wù)，全方位優(yōu)化森林及草原火災(zāi)的監(jiān)測能力。

災(zāi)后評估：森林火災(zāi)發(fā)生后會(huì)導(dǎo)致在可見光波段的光譜反射率有明顯的下降。將火災(zāi)前后的植被覆蓋狀況進(jìn)行對比，建立過火面積估算模型，進(jìn)行災(zāi)后評估。

1.7.4 重點(diǎn)畜牧業(yè)地區(qū)

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

畜牧業(yè)災(zāi)害監(jiān)測與氣象評估：利用氣象數(shù)據(jù)對嚴(yán)重旱情、暴雨、特大雪災(zāi)以及大范圍寒潮等災(zāi)害性天氣做出準(zhǔn)確預(yù)報(bào)，發(fā)布災(zāi)害性天氣預(yù)警信號，提醒各地政府及早做好防災(zāi)準(zhǔn)備。通過收集、分析生態(tài)氣象監(jiān)測資料，開展牧草產(chǎn)量監(jiān)測工作，幫助廣大農(nóng)牧民提高生產(chǎn)效益。

1.7.5 濕地區(qū)域

濕地面積提取：應(yīng)用多時(shí)相、多波段的觀測數(shù)據(jù)，采用面向?qū)ο蠓椒?，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(tài)環(huán)境評估：應(yīng)用高分辨率影像，提取地物信息，采用監(jiān)督分類和決策樹方法提取影響環(huán)境質(zhì)量的各種因子，最終得到環(huán)境質(zhì)量的綜合評價(jià)，為濕地區(qū)域合理性規(guī)劃和保護(hù)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

圖10 所示為林業(yè)監(jiān)測子系統(tǒng)主頁面，可對森林資源、森林火災(zāi)、病蟲害、濕地等提供遙感監(jiān)測服務(wù)。

1.8 應(yīng)急監(jiān)測子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)按照火災(zāi)、旱災(zāi)、洪災(zāi)進(jìn)行劃分，重點(diǎn)針對重點(diǎn)林業(yè)保護(hù)區(qū)、秦嶺生態(tài)保護(hù)區(qū)、重點(diǎn)河流區(qū)域、重點(diǎn)農(nóng)田等區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測。如圖11所示，應(yīng)急監(jiān)測子系統(tǒng)主要包含地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估、地質(zhì)災(zāi)害識別、災(zāi)后評估、災(zāi)前風(fēng)險(xiǎn)評估、火點(diǎn)監(jiān)測、重點(diǎn)河流洪災(zāi)監(jiān)測、旱情監(jiān)測等功能。圖12為應(yīng)急監(jiān)測子系統(tǒng)頁面。

圖11 應(yīng)急監(jiān)測子系統(tǒng)Fig.11 Emergency monitoring subsystem

圖12 應(yīng)急監(jiān)測子系統(tǒng)頁面Fig.12 Web page of emergency monitoring subsystem

1.8.1 秦嶺生態(tài)保護(hù)區(qū)

地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估：利用遙感（remote sence，RS）技術(shù)進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查工作具有宏觀、快速、準(zhǔn)確的特點(diǎn)，能反映出地質(zhì)災(zāi)害的真實(shí)情況，基于遙感影像獲取地質(zhì)災(zāi)害影響因子，構(gòu)建災(zāi)害分析模型進(jìn)行危險(xiǎn)性評估。

地質(zhì)災(zāi)害識別：用綜合遙感技術(shù)開展地質(zhì)災(zāi)害隱患識別。通過“雷達(dá)衛(wèi)星+差分干涉測量技術(shù)+專家系統(tǒng)”來識別變形區(qū)域，通過“遙感影像+激光雷達(dá)+高精度地形數(shù)據(jù)”來判別是否準(zhǔn)確。

1.8.2 重點(diǎn)林業(yè)保護(hù)區(qū)

火點(diǎn)監(jiān)測：精選國內(nèi)外優(yōu)質(zhì)多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)組合，自主研發(fā)的高精度森林火點(diǎn)識別算法，突破了衛(wèi)星數(shù)據(jù)直收、海量數(shù)據(jù)快速處理、火情信息迅速自動(dòng)報(bào)送、全鏈路自動(dòng)化智能解析技術(shù)的應(yīng)用障礙，建立了全天時(shí)、反應(yīng)迅速、極簡交互的森林及草原火情監(jiān)測預(yù)警服務(wù)，全方位優(yōu)化森林及草原火災(zāi)的監(jiān)測能力。

災(zāi)后評估：森林火災(zāi)發(fā)生后光譜反射率有明顯的下降。將火災(zāi)前后的植被覆蓋狀況進(jìn)行對比，建立過火面積估算模型，進(jìn)行災(zāi)后評估。

1.8.3 重點(diǎn)河流區(qū)域

洪災(zāi)監(jiān)測：基于洪水光譜特征與空間位置關(guān)系的分析，實(shí)現(xiàn)洪水淹沒范圍的快速提取，提高洪澇災(zāi)害決策與評估的時(shí)效性和精度。

災(zāi)后評估：利用遙感影像準(zhǔn)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(zāi)害損失。

1.8.4 重點(diǎn)農(nóng)田

旱情監(jiān)測：土壤墑情是農(nóng)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(shí)間上的分布變化將直接影響到農(nóng)作物的生長發(fā)育和農(nóng)作物最終的收成。利用多光譜衛(wèi)星遙感影像，結(jié)合氣溫、降水、相對濕度、水氣壓等氣象數(shù)據(jù)，對農(nóng)田土壤墑情進(jìn)行反演，獲取區(qū)域內(nèi)土壤墑情情況，統(tǒng)計(jì)土壤相對濕度信息，監(jiān)測農(nóng)田土壤含水量，進(jìn)行干旱評價(jià)和分級制圖。

2 系統(tǒng)建設(shè)內(nèi)容

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

西安航投一號遙感云平臺系統(tǒng)是集權(quán)限管理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、可視化展示、任務(wù)管理、信息采集、查詢統(tǒng)計(jì)等功能于一體的WebGIS服務(wù)平臺。由下至上，平臺層次架構(gòu)分為基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)交互層、服務(wù)層、展示層四個(gè)層次，其層次架構(gòu)如圖13所示。

（1）數(shù)據(jù)采集層：包含了立體化采集手段，包括衛(wèi)星遙感影像、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)接入等。

（2）資源數(shù)據(jù)層：系統(tǒng)信息資源庫建設(shè)主要包括三方面：

①信息資源庫的分級分類?？梢愿鶕?jù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、關(guān)鍵程度、使用頻率等方面對信息資源進(jìn)行分級分類。

②明確系統(tǒng)平臺需要管理的信息資源。這部分資源主要包括影像數(shù)據(jù)庫和專題數(shù)據(jù)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(shí)時(shí)性要求不高、使用頻率高、關(guān)鍵性的數(shù)據(jù)。

（3）應(yīng)用支撐層：主要針對數(shù)據(jù)資源與應(yīng)用系統(tǒng)的對接，實(shí)現(xiàn)對資源數(shù)據(jù)的管理和利用，對多源數(shù)據(jù)建立統(tǒng)一的地理信息基礎(chǔ)框架和數(shù)據(jù)對接接口，其中的服務(wù)包括智能表單服務(wù)、工作流服務(wù)、GIS服務(wù)等。

（4）應(yīng)用系統(tǒng)層：根據(jù)實(shí)際的工作業(yè)務(wù)需求，主要包括基礎(chǔ)地理信息子系統(tǒng)、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測子系統(tǒng)、林業(yè)監(jiān)測子系統(tǒng)、水利監(jiān)測子系統(tǒng)、應(yīng)急監(jiān)測子系統(tǒng)。

（5）門戶表現(xiàn)層：系統(tǒng)支持多類用戶的使用，應(yīng)用表現(xiàn)形式包括B/S模式的專業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)。

2.2 軟硬件環(huán)境

華為云服務(wù)。

操作系統(tǒng)：Linux；

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

軟件環(huán)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(tǒng)指標(biāo)

（1）支持7×24 小時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行，系統(tǒng)出錯(cuò)率小于0.1%。

（2）支持跨平臺運(yùn)行，要求系統(tǒng)在當(dāng)前主流的操作系統(tǒng)平臺上運(yùn)行，包括Windows、Unix、Linux等。

（3）支持主流的客戶端瀏覽器環(huán)境，兼容不同版本。

（4）用戶并發(fā)數(shù)：基礎(chǔ)平臺支持2 000 個(gè)以上用戶并發(fā)訪問。

（5）元數(shù)據(jù)檢索平均響應(yīng)時(shí)間：小于0.5 s。

（6）應(yīng)用系統(tǒng)客戶端版本：Windows 版、Android版。

（7）坐標(biāo)系基準(zhǔn)：CGCS2000坐標(biāo)系、西安80坐標(biāo)系、WGS-84坐標(biāo)系。

（8）高程基準(zhǔn)：1985國家高程基準(zhǔn)。

2.4 遙感監(jiān)測指標(biāo)體系

遙感云平臺包括生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、林業(yè)監(jiān)測、水利監(jiān)測、應(yīng)急監(jiān)測四大領(lǐng)域，共43個(gè)監(jiān)測項(xiàng)目。對每一個(gè)監(jiān)測項(xiàng)目，根據(jù)國家、地方、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)或者技術(shù)規(guī)程，確定了監(jiān)測指標(biāo)、監(jiān)測方法、監(jiān)測頻次和監(jiān)測精度，建立了監(jiān)測指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法，限于篇幅，本文不詳細(xì)列出。

3 結(jié)論

隨著國家民用遙感衛(wèi)星數(shù)量的增加，遙感數(shù)據(jù)每年以PB 量級增加，如何充分挖掘遙感數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的信息，實(shí)現(xiàn)地理信息快速感知，是地理信息工作者共同面對的挑戰(zhàn)。相比于國外的GEE（Google Earth Engine）等遙感云平臺，國內(nèi)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(wèi)星遙感云平臺做了有益的探索，提供了可資借鑒的參考。