云端|天上的“眼睛”这样看清地面物体的“指纹”( 二 )

除了异物同谱和同物异谱等问题，李云端介绍说，当高光谱仪器的一个像元中观测到多种物质时，会出现光谱混叠的现象。科学家依靠成熟的算法解开混叠，该算法可以根据不同成分对光谱的影响程度，计算出不同成分的含量。此外，科学家们还在研发新一代高光谱成像仪，以进一步提高成像仪的空间分辨率，使获取的光谱“更纯” ，一定程度上减少光谱混叠。
光谱识别的困难可以依靠算法解决，听起来同样难办的“物理遮挡”也有先进仪器和算法来专门对付。对于云层造成的阻碍，李云端解读说，云层确实会阻挡可见光和红外观测地表，但高光谱观测卫星上的吸收性气溶胶探测仪可以通过紫外线透过薄云观测雾霾和吸收性气溶胶的分布情况。毛星补充说，高光谱观测除了传统的去云技术，也有研究在用一些深度学习技术去还原云层遮挡部分。
而对植被，作为农业科学院的研究人员，毛星表示，植被一般是研究目标或者背景地物，不是干扰项。李云端提醒，生态环境、农业和林草等用户都需要直接观测植物，因此它本身就是重要的观测目标。在需要观测地表时，植被确实会造成阻碍，但植物会吸收土壤中的成分，不同成分的土壤会改变植物叶子的光谱曲线。比如，已有文献表明植物叶子的光谱曲线与地下的油气资源有较强的相关性。
用好数据是最后一关
今年7月，国家国防科技工业局重大专项工程中心的工作人员曾向科技日报采访人员解读高分专项和具体应用之间的关系：“打个比方来说，我们提供的高分数据就像是食材，各个机构开发出的具体应用就像是菜肴。我们的期望就是政府部门和社会力量能把数据用好，把这道菜做好。 ”在得到“生食材”观测数据之后，科学家和技术人员还需将其进行处理、分析，才能形成有价值的“佳肴”研究成果。
李云端解读说，获取数据后还有很多工作，不同类型遥感仪器的处理也不一样。总的来说，分析流程可以分为数据处理和生成产品两大部分，地面系统负责进行数据处理，各用户完成产品生成工作。而地面处理主要包括辐射定标、光谱定标、几何定位等工作，有的干涉型载荷还需要进行谱复原等处理。在这个基础上，用户可以利用卫星数据生成七十多种产品。
作为高分数据的用户之一，毛星表示，高光谱遥感在农业应用中十分广泛，可以用于农作物估产、长势监测、病虫害识别、农作物精细分类、杂草识别等工作。李云端介绍说，除农业领域以外，卫星也将为国内各行业用户提供亟须的高精度、高光谱遥感数据，包括我国环境的综合监测和监管，以及自然资源勘查、防灾减灾、林业资源清查、气候变化研究等领域。
此外，高光谱观测卫星有个值得一提的功能——它是我国目前唯一可用于大气污染气体探测的有效载荷，可单日覆盖全球污染气体监测，服务于我国“大气污染防治”及“臭氧和PM2.5协同探测”等国家战略。大气主要温室气体监测仪（GMI）可实现1—4ppm的二氧化碳探测和30ppb的甲烷探测，让碳排放无所遁形，为我国“碳达峰与碳中和”战略提供重要支撑。实习采访人员孙明源