摘要：遥感，顾名思义遥远的感知，它作为一种综合诸多学科的探测性技术。尤其是航天遥感的发展，越来越多的多时相、多光谱、高光谱、高分辨率遥感影像和相应产品的出现，迅速有效的挖掘着地球表面资源、地形等信息，不仅提供了诸多的资料信息，而且对于精确、科学的地学预测提供了丰富的成果信息。近些年来，随着时代科技的进步，人民生活质量的不断提高，人们对于在国民经济建设以及生活各类空间信息数据等产品的需求日益的增大。尤其当进入21世纪，网络和信息化逐渐的成为人们生活中不可替代的的重要因素和要素，随着“大数据”时代的到来，大到国家经济建设，小到人们日常出行，以空间数据为基础的各类地图以及各类专题地图成为了整个时代所不可或缺的保障性信息产品。 关键字：高分辨率；遥感；卫星；发展；
1 国外高分辨率遥感卫星发展简介
近些年来，尤其是20世纪90年代以来，随着计算机的飞速发展，以及物理材料的突飞猛进，航天技术也得到了极大的提高，卫星遥感技术全面的融入到人们的生活中[1-2。
1994年，时任美国总统的克林顿为了保护美国本土遥感卫星公司的商业利益，颁布并实施了PDD-23法令，允许美国的商业卫星公司制造和发射亚米级高分辨率遥感卫星，并允许其投入商业化运营[3]。至此，以地球观察公司(Earth Watch)、卫星空间成像公司(Space Imaging)等为首美国卫星影像商业公司迎来了高速发展的黄金阶段，也极大的推动了星载遥感的飞速进步。
1999年09月24日，卫星空间成像公司(Space Imaging)1在美国加利福尼亚范登堡空军基地将IKONOS-22(简称IKONOS)卫星送入预定轨道，其全色影像分辨率高达0.82米，多光谱影像分辨率3.28米。IKONOS卫星的成功发射标志着全新的高分辨率卫星遥感时代的到来[4]。
随后的十年间，世界各国先后发射了诸多的高分辨率、多光谱、多传感器平台的对地观测卫星。2001年10月18日，美国数字地球公司(DigitalGlobe)发射 1
Space Imaging于2006年被ORBIMAGE Holdings 公司收购合并为GeoEye公司，且GeoEye公司于2012年被DigitalGlobe公司收购。
2
IKONOS-1卫星于1999年04月27日发射失败。
了快鸟(QuickBird)遥感卫星，其携带了0.61米全色波段传感器和2.44米分辨率的多光谱传感器，幅宽达16.5公里[5]。
2007年09月18日，美国数字地球公司(DigitalGlobe)在快鸟(QuickBird)卫星基础上，研制并发射了WorldView-1卫星，其姊妹星WorldView-2于2009年10月06日发射升空[6]。作为WorldView系列的两颗卫星，WorldView-1携带了0.5米分辨率的全色波段传感器和2米分辨率的多光谱传感器，WorldView-2更是在WorldView-1的基础上增加了新的四个波段影像的采集能力[7-8]。2014年08月13日，DigitalGlobe公司计划将在今年发射WorldView-3卫星，如果发射成功，WorldView-3在加利福尼亚范登堡空军基地成功发射，目前已成为世界上分辨率最高的商业遥感卫星，其全色影像分辨率为0.31米。而且，WorldView-3还在WorldView-2卫星基础上再次增加八个波段的短红外传感器[9]。I目前，WorldView系列卫星星座已全部组网，其全球范围内的回访周期得到极大缩小，局部地区可实现每天两次的重访[9]。
2008年09月06日，美国地球之眼公司(GeoEye)3委托亚利桑那州通用动力公司(General Dynamics)设计并制造的GeoEye-1卫星在加利福尼亚范登堡空军基地成功发射，作为IKONOS卫星的升级版，至今GeoEye-1卫星作为在轨运行的最高分辨率的商业遥感卫星，其星下点全色分辨率达到0.41米4，多光谱1.65米，定位精度可达3米[10-11]。
2002年05月04日，法国空间研究中心(CNES)发射了SPOT系列第五代卫星，其携带的多探测器模式能够同时获取前后两张2.5米分辨率的全色影像，且构成立体像对[12]。2012年09月09日，由法国阿斯特里姆公司(Astrium)制造的SPOT-6卫星发射，其能够同时获取1.5米分辨率全色影像及1.5米分辨率多光谱-彩色融合影像。截止目前，SPOT-7卫星已于2014年6月30日发射升空，现已同SPOT-6卫星共同担任对地高分辨率成像任务 [13]。
2000年12月05日至2006年04月25日，以色列国际卫星影像公司(ImageSat International)先后发射了能够采集1米、0.82米分辨率全色影像的EROS-A和EROS-B卫星，以求组合联网构成由八颗EROS系列卫星的星座群，当8颗卫星同时在轨运行时，每天可对全球任意区域形成两次以上的重访[14]。
2001年01月26日，法国和意大利达成协议，联合开发研制军民两用型遥感卫星系统——光学与雷达联合地球观测系统(Optical and Radar Federated Earth 3
GeoEye公司于2012年被DigitalGlobe公司收购，现由DigitalGlobe收编运营。
4
除美国本土外，世界其他区域影像在交付用户前均重采样至0.5米。
Observation, ORFEO)，该系统包括两颗高分辨率光学卫星(Pleiades系列)和四颗高分辨率雷达卫星(COSMO-SkyMed系列)，其中Pleiades系列由法国研制，COSMO-SkyMed系列由意大利研制。Pleiades-1A和Pleiades-1B分别于2011年12月17日和2012年12月01日成功发射，其地面像元分辨率达0.7米，幅宽20公里；COSMO-SkyMed系列卫星COSMO-SkyMed 1~COSMO-SkyMed 4分别在2007年至2010年先后发射升空，其携带的高分辨率合成孔径雷达(SAR)传感器可在世界上任何区域完成12小时以内的重访[15-16]。
作为卓越SAR卫星的代表Radarsat-1的升级版Radarsat-2，由加拿大空间局(Canadian Space Agency, CSA)和麦克唐纳·迪特维利联合公司(MacDonald Dettwiler and Associates Ltd, MDA)共同研制开发，并于2007年12月14日成功发射。该卫星搭载了C波段传感器，最高可获取3米分辨率的SAR影像数据，其多种极化的数据采集方式和高精度的姿态控制、测量系统能够满足多领域内的遥感应用的需求[17]。
2007年06月15日，作为德国第一颗X波段SAR卫星TerraSAR-X发射升空，其分辨率可达1米。时隔三年，其姊妹星TanDEM-X与2010年06月21日发射升空，并与TerraSAR-X编队飞行，通过该系统，可获取全球高精度数字地面模型(DEM)。此外，TerraSAR-X：New SAR-Modes将提供0.24米分辨率影像数据[18-19]。
2006年01月24日，日本发射了耗资达4.8亿美元的ALOS高分辨率遥感卫星，该星不仅携带了全色立体测图传感器(The Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo Mapping, PRISM)以及高性能近红外传感器(Advanced Visible and Near-Infrared Radiometer type 2, AVNIR-2)，还装载了L波段的相控阵合成孔径雷达(The Phased Array type L-land Synthetic Aperture Radar, PALSAR)。其中，PRISM传感器具有三个独立观测相机，可同时采集前、正、后视影像，其星下点分辨率为2.5米[20]。
除以上所述卫星外，还有印度于2005年05月05日、2007年01月10日及2008年04月28日分别发射了Cartosat-1(即IRS-P5)、Cartosat-2和Cartosat-2A，其中Cartosat-2和Cartosat-2A全色分辨率均为1米。作为中国的邻邦，韩国空间局(Korea Aerospace Research Institute ，KARI)也曾与1999年08月至2013年08月先后发射了KOMPSAT-1、KOMPSAT-2 、KOMPSAT-3及KOMPSAT-5共4颗系列卫星，目前在轨运营的为后三颗卫星。其中，KOMPSAT-3全色影像分辨率可达0.7米，多光谱分辨率为2.8米。由于受欧洲阿尔卡特阿莱尼亚太空公司(Thales Alenia Space)协助，KOMPSAT-5不仅携带了1米分辨率的全色波段传感器，还搭载了最高3米分辨率的SAR传感器[14, 21-22]。
2 国内高分辨率遥感卫星发展简介
由于我国星载遥感起步较晚，迄今为止，我国在高分辨率遥感卫星领域依然处于世界中等水平。1999年10月14日我国发射了第一颗与巴西合作的数字传输型资源卫星——中巴地球资源卫星01星(China–Brazil Earth Resources Satellite -01, CBERS-01)，该星携带了高分辨率CCD传感器(Charge-coupled Device , CCD)、红外多光谱扫描仪(Infrared Radiation Multi-Spectral Scanne, IR-MSS)以及广角成像仪(Wide Field Imager, WFI)。其中，CCD传感器传感器星下点空间分辨率为19.5米。随后，CBERS-01的复制品中巴地球资源卫星02星(CBERS-02)于2003年10月21日发射升空，至今仍在轨运行[23]。
2007年09月19日，中巴地球资源卫星02 B星(CBERS-02B)成功发射，该星在CBERS-02的基础上首次搭载了我国自主研制的高分辨率(High Resolution, HR)传感器，其分辨率为2.36米。此后，随着我国航天科技的进步，资源一号02C卫星(ZY-1 02C)于2011年12月22日发射升空，不仅配置了两台2.36米分辨率的HR传感器，还搭载了10米分辨率的P/MS多光谱传感器[24]。
2014年12月7日，随着资源一号系列卫星所取得的成就，资源一号卫星04星（CBERS-04）在山西太原卫星发射中心成功发射，CBERS-04卫星共搭载4台相机，其中5米/10米空间分辨率的全色多光谱相机（PAN）和40米/80米空间分辨率的红外多光谱扫描仪（IRS）由中方研制。20米空间分辨率的多光谱相机（MUX）和73米空间分辨率的宽视场成像仪（WFI）由巴方研制。目前以在轨运行，在国民经济建设的各领域内发挥着重要的作用[24]。
2012年10月14日，实践九号（SJ-9）A、B卫星在太原卫星发射中心成功发射升空。实践九号卫星是民用新技术试验卫星系列规划中的首发星。实践九号卫星A星搭载的光学成像有效载荷技术试验项目为高分辨率多光谱相机，分辨率为全色2.5米/多光谱10米；B星搭载的光学成像有效载荷技术试验项目为分辨率73米长波红外焦平面组件试验装置。SJ-9 图像数据可广泛应用于国土资源调查与监测、农业、林业、水利、城乡建设、环境保护、防灾减灾等领域，满足用户对高分辨率数据的迫切需求[25]。
作为我国第一颗民用高分辨率光学传输型立体测图卫星，资源三号卫星(ZY-3)于2012年01月09日成功发射，其搭载了分辨率为2.1米的正视全色TDI(Time Delayed and Integration)CCD传感器和3.6米分辨率的前、后视TDI CCD全色传感器，以及5.8米分辨率的多光谱传感器[26]。
表1-1 高分一号卫星传感器参数[27]
参 数
2m分辨率全色/8m分辨率多光谱
相机 全色
光谱范围
0.45—0.90μm 0.45—0.52μm 0.52—0.59μm 0.63—0.69μm 0.77—0.89μm
2m
8m 4天 41天
指 标 太阳同步回归轨道 645km(标称值) 98.0506° 10:30 AM
±25°，机动25°的时间≦200s，具有应
急侧摆(滚动)±35°的能力
16m分辨率多光谱相
机
—
0.45—0.52μm 0.52—0.59μm 0.63—0.69μm 0.77—0.89μm
16m
800km(4台相机组合)
4天
多光谱
空间分辨率 幅宽 重访周期(侧摆时) 覆盖周期(不侧摆)
全色 多光谱
60km(2台相机组合)
表1-2 高分一号卫星轨道和姿态控制参数[27] 参 数 轨道类型 轨道高度 倾角 降交点地方时 侧摆能力(滚动)
在资源三号卫星的基础上，中国航天科技集团公司研制了于2013年04月26日成功发射的高分一号(GF-1)对地观测卫星，高分一号卫星搭载了一台2米分辨率的全色传感器和一台8米分辨率的多光谱传感器，以及四台16米分辨率的多光谱传感器，该卫星不仅突破了高空间分辨率、多光谱与高时间分辨率结合的光学遥感技术，还实现了高精度高稳定性轨道、姿态控制技术，对于提高我国高分辨率卫星遥感数据的自给率具有重大的战略意义[27]。其轨道传感器参数和姿态控制参数分别如表1-1、1-2所示。
“高分”系列卫星作为中国国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006年~2020年）的16个重大科技专项之一，统筹建设基于卫星、平流层飞艇和飞机的高分辨率对地观测系统，完善地面资源，并与其他观测手段结合，形成全天候、全天时、全球覆盖的对地观测能力，其最终目的是要建立全面的“高分”卫星星座，初步规划是2020年之前构建至少七颗卫星及其他观测平台[28]。
“高分一号”为光学成像遥感卫星；“高分二号”也是光学遥感卫星，但全色和多光谱分辨率都提高一倍，分别达到了1米全色和4米多光谱；“高分三号”为1
米分辨率；“高分四号”为地球同步轨道上的光学卫星，全色分辨率为50米；“高分五号”不仅装有高光谱相机，而且拥有多部大气环境和成分探测设备，如可以“高分六号”的载荷性能与“高分一号”相似；“高间接测定PM2.5的气溶胶探测仪；
分七号”则属于高分辨率空间立体测绘卫星[28]。
“高分”系列卫星覆盖了从全色、多光谱到高光谱，从光学到雷达，从太阳同步轨道到地球同步轨道等多种类型，构成了一个具有高空间分辨率、高时间分辨率和高光谱分辨率能力的对地观测系统[28]。
随着高分一号对地观测卫星所取得的成功，高分二号卫星于2014年8月19日成功发射，8月21日首次开机成像并下传数据。这是我国目前分辨率最高的民用陆地观测卫星，星下点空间分辨率可达0.8米，标志着我国遥感卫星进入了亚米级“高分时代”。 主要用户为国土资源部、住房和城乡建设部、交通运输部和国家林业局等部门，同时还将为其他用户部门和有关区域提供示范应用服务。其样图如图示1-1所示[29]。
图1-1 高分二号卫星天安门阅兵日融合影像（时间：2015年9月3日11时36分07秒）
截止目前，2015年6月26日和2015年9月14日分辩发射升空的“高分八号”和“高分九号”卫星更进一步的完善了“高分卫星”星座的对地观测能力。也标志着中国对地观测卫星的空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率都取得了较大的跃升[30-31]。
3 高分辨率卫星遥感应用和意义
随着高分辨率卫星遥感平台的丰富，高分辨率遥感卫星的应用市场也越来越广阔，主要应用于以下领域内：
1. 林业监管
近些年来，由于全球气候变化，城市扩张，滥砍滥发等一系列原因导致全球林业面积急速下降，尤其是热带及亚热带区域[32]。
高分辨率遥感卫星影像，尤其是多光谱影像，作为森林检测、监测和管理一个重要的工具，其高时间分辨率和高精度的定位可对林业采伐、退化等有效的评估、防护和监管[32]。
2. 农业管理
同农业管理类似，高分辨率高光谱影像不仅可以实时监控农作物生长情况，而且还可以针对农作物病虫灾害情况进行检测、分析和预警。诸如，QuickBird、GeoEye-1以及WorldView系列卫星等均可实现对农作物生产实施有效的管理和作业优化[33]。
3. 环境监控
高分辨率遥感卫星影像不仅可以实时的监控绿地面积变化，还可以对于水质情况进行直接监测，诸如WorldView-2和WorldView-3卫星能够采集水岸波段信息，直接用于海水、湖水等变化监测[34]。
此外，随着雾霾的频发，高分辨率遥感卫星影像可实时的对雾霾现象的变化进行监控，从而为政府做相应预案做数据支撑。
再者，高分辨率遥感影像可直接查找出区域污染或沉降情况，并根据影像定性定量的寻找污染或沉降源。刘国祥等[35-36]通过高分SAR影像利用PS-InSAR技术准确判断京沪高铁沿线天津段沉降源，并根据既有数据预测其沉降规律。
4. 道路选线
周练清等[34]曾运用主成分变换对QuickBird全色和多光谱影像融合，并在此基础上进行了1:2000空间数据库更新的研究。胡珊等[37]曾根据GeoEye-1卫星像对测绘大比例尺地形图，并在此基础上尝试公路选线。
5. 虚拟可视化
高分辨率遥感影像由于其清晰的地面纹理及较高的定位精度，在虚拟可视化领域发挥着越来越重要的作用。而且，随着Google Earth的不断发展，高分遥感数据与之结合越来越密切。
6. 测绘制图
陈楚江等[34]用IKONOS影像对于西藏高精度地理数据的采集及大比例尺地形图的生产进行研究。刘军等[39]曾利用IKONOS影像研究立体测图精度，张海涛[40]则根据GeoEye-1卫星影像进一步验证了三维重建精度。
7. 政府管理
高分辨率遥感卫星影像不仅可对城市建筑物实施控制管理，还可以对交通、新兴经济区域进行有效的监管。再者，高分辨卫星遥感影像还可以为土地变化直接监测。
8. 国防安全
高分辨率卫星遥感影像不仅可以帮助国防部门收集情报，还可以在统筹战略资源方面起到关键作用。
4 基于高分辨率卫星遥感的模型研究现状
对于不同平台的遥感平台，其严密传感器模型均不相同。随着高分辨率卫星遥感平台的不断涌现，对于不同类型的传感器则需要采用不同的处理标准和方法来建立像空间到物方地面点坐标之间的对应关系。其次，由于星载传感器严密模型的极复杂性，且诸多商业卫星的传感器模型出于技术保密的目的，并不向用户开放，因此，建立一种通用的传感器模型亟需必要。
Okamoto H [43]提出利用仿射变换模型模拟其像—物当推扫式传感器出现后，
空间转换关系。Hattori S [44]等则通过实验进一步验证了仿射变换模型的适用性。Fraser C S[45]通过实验针对仿射变换模型系数进行了物理意义解释，并第一次将仿射变换模型应用到IKONOS卫星影像处理中。
当IKONOS出现并广泛应用，随着国际摄影测量与遥感协会成立专门的有理函数模型工作研究小组后，基于有理函数模型的研究全面展开。Dowman I等
[46]
基于有理函数模型提出了其平差的误差传播理论。Dial G等[47]则实验并验证
了有理函数模型在城区、山区三维重建、立体测图的可能性。Tao C V[48-49]等研究了基于最小二乘原理求解有理函数模型系数的计算方法，并实验验证。Hu Y[50-51]经过实验分析提出了基于像空间和物空间利用地面像控点来提高有理函数模型定位精度的理论。
刘军等[52]曾利用有理函数模型完成了三维定位处理。张永生等[53]则探讨了基于有理函数模型的三维重建问题。在此基础上，刘军[54]等则推导了基于有理函数模型交会重建的数学模型。
由于RPC在构建像方坐标到物方地面点坐标时常出现各类系统或偶然误Hu Y等[59]提出了基于正则化批处理最小二乘迭代法及增量离散卡尔曼滤波差，
法的两种有理函数模型优化方法。而Dial G等[56-58]通过IKONOS卫星提出了RPC-A的补偿优化模型。
国内方面，张永军等[59]提出了基于离差阵和消去变换及残余误差补偿的优化方法。袁修孝等[60]提出了基于岭估计的有理函数模型参数求解方法。 最近些年来，由于各遥感卫星平台不断的涌现，对有理函数模型的适用性研究逐步的扩展。Yang G D[61]等利用有理函数模型对SPOT 6卫星影像试验了正射校正。张过等[62-66]利用有理函数模型成功的对SAR影像完成立体测图。
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