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自然灾害始终与人类社会如影随形,人类的发展史就是人类与自然灾难不断进行抗争的历史。灾害应急响应是防灾减灾的关键内容,开展快速有效的应急响应成为科学救灾、快速救援的基本要求[1-2]。遥感(remote sensing, RS)技术由于其宏观、快速、准确的对地观测优势逐渐成为应急响应的最有效手段。多年来国内外广泛的应用表明,遥感技术在防灾减灾救灾工作中的应用领域广阔、应用潜力巨大,能够为灾害应急响应和指挥决策提供强有力的技术支持[3]。
典型自然灾害(简称灾害)包括地震、洪灾、火灾、滑坡/泥石流等,应急响应的第一要务就是“快”[4]。时效性是灾害应急响应的灵魂,是应急救援黄金时间的核心保障。经过多年发展,中国在灾害遥感快速响应方面取得了很大的进展。如图 1所示,2008年汶川地震中国第一张卫星遥感影像获取时间为3 d,2013年芦山地震获取时间缩短到10 h,2017年九寨沟地震获取影像数据时间已经缩短到4 h。而且随着高分辨率对地观测卫星高分四号的发射,通过对目标区域长期“凝视”获取动态变化过程,已实现诸如森林火情、洪涝灾害监视等快速监测。但从整体上来看,灾害遥感应急响应依然面临“数据下不来、处理不及时、服务不持续”的困境,极大错失了应急救援黄金时间[5-6]。美国、日本、欧洲等国家因其成熟的应急服务体制机制和发达的组网监测技术,遥感传感网在预测预警、监测监控、应急处置和恢复重建等应急响应全流程中发挥了重要作用,但在遥感快速应急响应方面依然面临挑战。目前,遥感快速应急响应方面的研究集中于在对地观测传感网动态环境下实现“在适当时间将适当信息及时发送给正确地点的指定接收者”的应急实时服务[7]。由于空天地单一手段应急监测会出现“时空裂缝”,因此如何将空天地遥感进行有机协同应急监测并实现遥感协同观测数据的实时处理与即时信息服务已逐渐成为遥感应急领域的研究热点[8]。目前,灾害遥感应急响应研究大多侧重于遥感数据快速处理、并行计算等相关应急处理,缺乏体系化的分析。由于灾害应急响应涉及到多部门、多资源、多系统的联合协同过程,是典型的“System of Systems”,单纯处理算法上的提升难以满足灾后应急响应的业务化系统需求[9-10]。
图 1 中国近10 a灾后卫星影像获取时间
Figure 1. Acquisition Time of Post Disaster RS Image During the Past Decade in China
近年来,随着遥感技术、大数据技术以及人工智能技术的发展,在防灾减灾中多源数据协同、多技术联合来实现灾害应急监测已得到一定的关注[11-13]。但是,空天地遥感协同监测与应急技术体系尚未深度耦合,导致灾害应急的时效性依然难以有效保证。本文围绕如何充分发挥先进的遥感监测手段的作用,如何推动多个应急保障机构以及空天地多种遥感监测手段统一协作,如何提供动态、实时、持续的空间信息应急服务,开展全范围覆盖、空天地一体化的遥感协同监测的快速应急响应研究。
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自然灾害发生具有不确定性、复杂性、区域性、过程性等特点,实现灾害遥感快速应急响应本质上需要解决不同类型资源的组织管理、运筹规划问题,包括应急资源的组织、部署、规划、调度、运转、加工以及共享分发等多个方面。总的来看,影响遥感应急响应的因素主要包括:(1)应急体制机制,即应急时组织管理的各个部门之间如何协同、有序、各司其职地高效工作,体现为应急保障预案的制定;(2)应急情况下,各种资源包括观测资源、计算资源、通信资源等如何筹划与需求匹配,即资源与信息、服务如何有效协同联合,体现为应急服务体系的问题;(3)遥感观测资源的部署,即如何平衡资源的快速持续观测能力与资源建设的投入,体现为观测资源最优配置的问题;(4)空天地遥感资源如何高效协同观测与通信传输,体现为空天地遥感协同规划、调度与组网通信的问题;(5)应急响应模式,即应急遥感数据采集、处理、共享与服务等流程如何高效组织,体现为灾害应急处理链路优化调整的问题;(6)遥感数据处理与服务技术,体现在遥感数据快速处理、应急专题信息智能化提取、按需分发服务等方面的问题。具体来看,挑战主要体现在以下几个方面:
1)已有的应急预案与遥感技术耦合不紧密,对应急预案的细化与落地实践不足。中国应急管理工作是围绕“一案三制”展开的,应急预案是对应急响应体制机制进行规范描述的操作性文件。但目前的应急预案对灾害遥感应急响应的具体行动指南较少,缺乏应急体制机制的支撑导致多种先进的遥感监测技术无法主动、高效、协同地提供应急响应服务[14]。而且已有的应急预案不够细化、实用,导致其无法落地,往往会造成灾害发生时的应急服务工作无序混乱。
2)面向灾害事件的应急资源筹划与实际应急需求常常难以匹配。灾害发生后第一要务就是要做好应急资源的整合和筹划,以满足应急响应任务的实际要求[15]。但由于灾害应急事件的突发性以及复杂性,灾害通常是链式地发生,导致需要解决基于多任务的应急资源动态匹配问题,如何解决多需求、多资源、多部门的动态最优筹划尚需研究。
3)观测资源部署与配置需要动态优化调整。由于突发灾害事件的发生具有时空随机性,空中地面应急监测资源却相对有限,特别对于无人区、困难地区,观测资源分配与利用不合理将会导致对于部分区域难以覆盖、重点区域难以满足区域聚焦的快速、动态、持续观测[16]。此外,观测资源的空间配置部署要考虑建设维护的成本与快速响应的平衡。
4)空天地协同观测与通信组网能力不足。突发事件发生的过程性、动态性需要时空无缝的全范围、全时域空天地遥感观测。目前,空天地观测资源分布在不同部门,“烟囱式”观测系统之间缺乏有效的协同动态规划与调度。而且在发生灾害、通信设施遭到严重破坏的地区网络通信受阻,灾害现场数据与应急信息的传递严重受影响,应急情况下的通信组网能力急需提升[17]。
5)应急响应整体链路长。目前的灾害应急响应模式中,卫星数据获取的典型模式是卫星紧急调度、成像、过境数传、数据处理和分发,整个周期环节繁杂、耗时较长。卫星影像特别是视频数据量大导致传输压力非常大,难以满足应急响应对信息时效性的需求;而机载影像通常要飞行落地后才能处理。此外,星载/机载数据的数据处理和应急专题处理通常分散在不同部门,难以实现信息的快速传递与共享,整体遥感信息服务周期长、环节多,时效性不能满足应急需要,用户难以第一时间及时获得灾害应急信息。
6)与智能化、实时化处理要求还有很大的差距。从应急遥感“大数据”中智能挖掘“小信息”是国际难题,缺乏智能化的空天遥感定量高精度反演与信息提取理论方法,而且应急情况下获取的数据通常质量不尽如人意,加剧了问题的难度;尽管遥感数据的并行处理有很大进展,但应急信息的快速提取仍依赖大量人工干预,面临极大的挑战。
7)传统被动静态服务模式难以适应动态复杂应急任务的需求。主要体现在传感器数据静态加载难以适应复杂应急环境时变、空变的不确定性,面临突发事件,时空信息如何快速聚合服务和按需服务,动态数据驱动的空间信息服务链如何自进化,应急处理信息服务如何自适应满足不同终端、不同用户、不同主题的服务需求等。
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针对灾害遥感快速应急响应重大需求,在国家重点研发计划项目“区域协同遥感监测与应急服务技术体系”的支持下,研究了遥感协同监测应急服务技术体系,突破了应急保障预案、应急服务体系架构、空地资源优化配置、观测资源协同规划与组网传输、快速应急响应模式、遥感快速智能处理技术、遥感协同应急服务等关键技术,开发了空天地一体化基础观测网最优配置、空天地一体化观测网协同规划、遥感应急信息提取等软件系统,研制了视频卫星在轨处理样机、机载影像实时处理原理样机、无人机遥感数据高速传输硬件等硬件设备,并成功在相关灾害应急响应中得到应用。
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针对目前中国遥感应急服务保障相关预案体系不全、内容不细、操作性不强等问题,分析了遥感协同监测应急服务涉及的组织机构、工作机制、业务活动、响应流程、应急任务等体制机制建设中的核心内容[18-19],提出了一套编制遥感协同监测应急服务保障预案的方法,具体制作流程如图 2所示,包含4个阶段、17种应急机制、21类业务活动、6个流程节点、24项应急任务;同时提供了数字化应急预案编制工具,以支撑应急指挥系统快速调取预案要素。
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遥感协同监测应急服务涉及了组织、业务、数据、技术、应用、标准等多个层次的协同,其运行过程需要大量功能相对独立且具有较强交互性的系统。如图 3所示,针对空天地遥感观测和数据缺乏协同支持应急响应的技术服务架构,借鉴美国国防部体系架构(department of defense architectural framework, DoDAF)与统一体系架构(unified architecture framework, UAF),设计了遥感协同监测应急服务体系架构,提出了多视角描述方法,研发了27个视图产品。
在总体架构下, 为了有效关联应急事件中各种信息、数据和设备等形成空间信息快速服务能力,提出了基于信息链的构建方法,分解各个要素的观测任务和技术指标,建立信息链要素的时空关联模型,描述信息链要素间的动态关系,实现应急响应快速提供资源能力保证,如图 4所示。
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针对空天地资源协同规划过程中任务需求的复杂性和多类资源的异质性等问题,提出了基于三维马尔科夫随机场的应急事件时空概率分布预测方法,刻画了灾害应急事件发生的重点区域;针对观测资源快速响应的能力保证与最小化投入之间的矛盾问题,构建了基于多目标优化的空天地一体化遥感观测网的最优配置方法。如图 5所示,采用风险优化观测资源配置方案,以达到快速响应与投入之间的平衡。通过充分利用卫星、无人机和地面传感器等监测资源,完成基础观测网络的最优配置,实现了满足给定时间内(如2 h)应急响应观测资源配置。
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灾害应急响应要在规定时间内提供满足用户需求的服务信息离不开观测资源的一体化的规划与通信资源的组网传输。
1)空天地资源协同规划。针对空天地资源观测时空尺度不一致导致任务统一分配困难的问题,提出了一种基于智能代理的规划调度思想来解决区域应急服务系统的协同规划问题,并构建了一种基于智能代理的异构空天地观测网的协同规划框架,如图 6所示,通过智能代理的竞争选择机制实现了观测资源统一分配;针对协同规划过程中资源异构且观测任务时变空变等问题,提出了基于面状任务的异构空天地观测资源协同规划方法[20],其协同效益平均提升比超过39%,解决了复杂性和多类资源的异质性条件下的遥感资源协同规划问题,显著提高空天地一体化遥感协同观测效能。
图 6 基于智能代理的异构观测资源协同规划方法
Figure 6. Cooperative Planning Method of Heterogeneous Observation Resources Based on Intelligent Agent
2)空天地应急组网与通信传输。信息服务的载体是通信,针对山区、林区等区域通信基础设施建设较差或发生灾害后通信设施遭到严重破坏的情况,设计了空天地应急组网通信方案。在通信传输方面,针对远距离中高速率终端高效化、小型化问题,突破了多核并行处理、高速并行时钟恢复和宽带自适应均衡等关键技术,研制了无人机数据中高速率混合传输系统与高速远程传输系统。如图 7所示,在通信传输速率、设备重量、功耗等方面,该系统主要指标超过国际现有产品,达到国际一流水平。
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针对传统的应急遥感数据接收-预处理-专题处理-应急服务割裂、链路过长的问题[21],提出了一种面向应急任务的“边飞-边传-边处理-边分发”遥感协同监测快速应急响应模式,通过对灾害应急响应的流程进行重设计优化,最大限度缩短响应链路,如图 8所示。优化后的链路实现遥感应急数据传输快、数据处理快、信息服务快,突破了传输处理一体化、存算协同一体化、软硬一体化等关键技术,大大缩短了应急响应的流程。这种模式可分为两种:(1)地面模式,即在地面机动/固定遥感站中,实现了接收-传输-预处理-处理-服务的一体化;(2)天上模式,即在轨遥感数据接收-预处理-处理一体化。该模式实现了卫星数据分钟级的接收-处理-服务,显著提升了灾害应急响应的时效性。
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1)异源遥感数据高精度配准。考虑到应急情况下受天气、环境等影响,需要利用异源影像支持应急服务。针对应急情况下的无人山区异源遥感影像由于成像特性不同造成的成像特性变化大、地形起伏影响大、尺度变化差异大、特征提取不完备等难题,研究适用于多源遥感影像的特征点检测算子,提出了一种顾及多特征、多测度的异源影像配准方法,实现了子像素级精度配准,较好地解决了异源遥感数据高精度配准的瓶颈问题。
2)灾害应急信息提取。针对灾后特定目标的单时相数据难以表征其时间、空间特征的问题,利用时序影像变化分析方法,提出了“时-空-谱”一体化处理的全自动三维变化信息提取方法,实现人工目标变化信息高精度提取;针对洪涝期水体在雷达影像上散射特性发生变化,提出一种矢量辅助下基于极化水平集函数的雷达影像洪水异常发现方法;针对灾后影像道路损毁特征复杂多样、检测困难,提出了导航数据辅助下集成粒子滤波和Snake模型的图像道路损毁信息提取方法;针对房屋目标损毁类型复杂、需要三维信息提取等问题,提出了基于多视影像的房屋三维损毁提取方法,实现了全方位、立体的房屋损毁信息精确提取[22]。
3)星载在轨智能处理技术。针对如何缩短遥感响应服务链路,构建了星载在轨处理应急响应技术体系,突破了火点信息自动提取、运动目标监测与跟踪、受限环境高性能处理、轻巧型星上硬件研制等一系列关键技术,提出了星上处理能力受限条件下的智能目标信息提取方法,研制了原理样机和工程样机,具备森林火点、船舶等目标自动检测功能。星载在轨智能处理技术实现分钟级甚至秒级的“从传感器到射手”的应用,大大提升了遥感应急信息获取的时效性。
4)机载应急信息实时处理技术。针对现有地面接收/数据处理/专题处理割裂、机上资源受限、人机视距外传输带宽有限造成无人机数据应急响应时效性差以及遥感影像应急信息提取精度差等问题,突破了空地一体多模态协同应急快速处理、机载光学影像定位与拼接、基于深度卷积神经网络的移动目标检测等关键技术,研制了机载影像实时处理原理样机,如图 9(a)所示。
图 9 机载实时处理原理样机与地面快速处理原型系统
Figure 9. Airborne Processing Prototype of Unmanned Aerial Vehicle and Rapid Ground Processing Equipment of RS Emergency
5)地面海量遥感数据快速处理。针对传统计算机系统在计算速度、输入/输出速度、网络传输速度上存在的种种问题,设计了可扩展式的快速数据处理框架,利用多核中央处理器+图形处理器影像加速处理技术,研制软硬件一体的便携式遥感影像实时处理系统,如图 9(b)所示。在形态和结构上实现了小型化,提升了机动性,将软硬件深度耦合,实现了机动处理的硬件加速、软硬件优化的高度集成,提高了海量遥感应急产品处理速度与生产效率。
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1)时空数据自主动态加载机制。克服传感器数据静态加载难以适应复杂应急环境时变空变的不确定性,创立了变化态势感知的传感网时空数据自主动态加载机制,针对空天地多源遥感数据,基于任务驱动+变化驱动的动态资源自适应聚合方法,构建面向主题的用户需求信息感知模型,形成了变化驱动的动态快速计算服务链,直接支持用户所提任务的快速计算。
2)时空数据智能聚合。针对灾害事件发生发展的不确定性,通过对事件、任务、数据和模型的一体化描述与多维关联,构建了自然灾害空间数据共享机制,提出了面向应急任务的时空数据智能聚合方法,实现了时空变化任务与数据及处理服务的最佳映射和自主演化,解决应急情况下“合适的信息拿不到”的问题。
3)应急服务链自动构建与演化。针对区域应急响应观测数据多源、高动态和高维度的特点以及应急突发事件时变空变、不确定特征导致信息获取不及时而难以满足应急决策的难题[23],分别从统一描述、关联规则、智能聚合、自动进化4个关键技术出发,提出了一套应急任务与观测数据混合驱动的应急空间服务链动态构建快速聚合方法,实现了应急动态环境下的快速处理服务,满足了区域突发事件应急辅助决策需求。
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针对突发灾害应急可能面临的地形/气象条件复杂、通信联络差、缺乏现势地图信息等难题,通过遥感保障预案制定与保障机制落实,首次在新疆无人区将卫星、飞艇、无人机、地面终端4种手段联合进行一体化观测,将通信、导航、遥感进行有效集成实现了对新疆无人区灾害应急的协同观测与应急通信,完成了突发事件中现场信息和指挥中心的无缝实时对接,实现了应急响应时间从原来的几天缩短到40 min内的应急数据获取及快速处理,有效解决了“最后1 km”的问题,大幅提升了应急响应效率。
针对如何缩短卫星遥感响应服务链路难题,研制了中国首个业务化运行的遥感应急响应星载在轨智能处理系统。该系统于2019-01-21搭载“吉林一号”光谱01/02星上天在轨运行。2019-03-21,开展了森林火点自主识别应用,从星上在轨处理到地面终端接收到信息共耗时13 s,结果显示湄公河流域发现多处高温火点,经卫星图像人工比对验证结果正确(如图 10所示)。与传统的卫星数据落地-预处理-部门间传输-专题处理模式相比,实现了“卫星到用户”由天级/小时级到分钟级的跨越。星载在轨智能处理技术成果在“吉林一号”光谱01/02星上的成功试用大大提升了遥感应急信息获取的时效性,为未来卫星遥感实时应急响应开辟了新的模式。
图 10 星载在轨处理获得的火点信息
Figure 10. Obtained Fire Region Image Based on Space-Borne and Space-Based Processing
面向空天地一体多模态协同应急快速处理的需要,基于研制的机载影像实时处理原理样机,2018-06在新疆进行了无人机动态数据“边飞-边传-边处理-边分发”在线处理模式的实验,在直接获得纠正影像的同时跟踪了动态目标,实现了无人机数据处理服务由小时级至分钟级的显著提升,实时提取结果如图 11所示。
此外,面向灾害应急时地面海量遥感数据快速处理的需要,研制了软硬件一体的便携式遥感影像实时处理系统。面向新疆新源县滑坡/堰塞湖等地质灾害、黄海/东海海域浒苔等海洋环境污染突发事件,基于该系统开展了区域无人机影像快速二维拼接、三维建模和灾损信息提取等工作,为快速应急响应提供了核心支撑。
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时效性是灾害应急响应的灵魂,本文从遥感快速应急响应面临的技术挑战入手,从遥感协同观测与灾害应急服务深度耦合的角度,围绕灾害应急响应的体制机制保障、应急信息服务架构构建、应急资源配置与规划、响应模式优化以及相关快速智能化处理技术等方面进行了研究,并进行了空天地遥感快速应急响应的初步应用实践,探索了实现典型自然灾害快速遥感应急响应的方法。
尽管利用空天地协同监测实现应急响应已成为大家的共识,但空天地观测资源本身能力的限制及部署运行维护的一系列问题,使得卫星组网形成的强大优势仍是灾害遥感应急的核心关注点。近年来提出的通导遥一体化天基信息实时服务系统(positioning, navigation, timing, remote sensing and communication, PNTRC)将会成为遥感实时应急响应的未来发展方向[24]。该系统通过多星组网、天地互联、星地协同、自主组网与通信处理服务等技术,为各类用户提供全天时、全天候、实时的遥感信息和高精度实时导航定位。通过测算仿真,对亚太地区利用100颗通信/导航增强卫星与80颗光学/雷达遥感卫星完成卫星组网,实现0.5 m空间分辨率、5 min时间分辨率、分钟级的在轨数据处理,进一步加密组网将为典型自然灾害的遥感实时应急响应提供有力支撑。
Reflection and Exploration of Rapid Remote Sensing Emergency Response for Typical Natural Disasters
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摘要: 飞速发展的遥感技术为自然灾害应急响应提供了有力的技术支撑,但目前空天地遥感协同监测与应急技术体系尚未深度耦合,对遥感快速应急响应缺乏系统性的研究。首先,分析了遥感快速应急响应面临的技术挑战;然后,对涉及到的遥感应急保障预案、遥感协同应急服务体系架构、应急监测资源配置、空天地遥感协同规划、应急处理模式、遥感应急快速智能处理等关键技术进行了详细阐述,并进一步地从应急服务保障体系落地应用、星载在轨应急响应、机载应急信息实时处理和地面应急信息快速处理4个方面进行了应用实践;最后,对遥感实时应急响应的未来进行了展望。Abstract:
Objectives Rapidly developing remote sensing technology provides powerful technical support for natural disaster emergency response. However, deep coupling between remote sensing technology and emergency response is lacking. Considering disaster emergency response involves the joint cooperation of multiple resources and systems, the rapid emergency response based on remote sensing technology require systematically studied. Methods Faced with the great demand of emergency response of disaster remote sensing, we conduct the research on the intelligent, dynamic and fast emergency service of emergency response. In view of the challenge for rapid emergency response of remote sensing, some key technique involved in rapid emergency response of disaster remote sensing are especially discussed, including making the emergency preplan, constructing collaborative emergency service framework of remote sensing, allocation of emergency monitoring resources, remote sensing cooperative of air-space-ground resources, the design optimization for emergency processing mode and the quick intellectual processing for remote sensing emergency. Results Based on above methods and technologies, we conducted the field application of security system for disaster emergency service, on-board video intelligent processing, real-time processing of on-board disaster emergency information, and rapid processing of ground emergency information. Conclusions Rapid emergency response for typical natural disasters requires more in-depth research based on remote sensing technologies. Only by achieving universal-coverage and integrated study ranging from emergency service system to concrete algorithm optimization, the timeliness of disaster emergency can be ensured. -
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