高光谱综合观测卫星今日投用，将提供高精度、高光谱遥感数据
图1：1月23日，国家航天局在京举办高光谱综合观测卫星投入使用仪式 本文图片均由中国航天科技集团供图
1月23日，澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者从中国航天科技集团八院获悉，当天，国家航天局在京举办高光谱综合观测卫星投入使用仪式，生态环境部、自然资源部、中国气象局、中国航天科技集团等单位代表共同签署了高光谱综合观测卫星投入使用证书。
图2：高光谱综合观测卫星由八院抓总研制
高光谱综合观测卫星（以下简称卫星）由八院抓总研制，是中国高分辨率对地观测系统重大专项天基系统的重要组成部分，是实现高分专项高光谱观测能力的重要标志之一。该卫星于2022年12月9日在太原卫星发射中心发射入轨，轨道高度为705千米，整星重量达1231.6千克，设计寿命为8年，共搭载3台载荷，分别是可见短波红外高光谱相机（AHSI）、大气痕量气体差分吸收光谱仪（EMI）和宽幅热红外成像仪（WTI），可实现大气、水体、自然生态等全天时、多要素的综合探测。卫星的成功发射，标志着高分专项工程空间段建设任务全面完成。
2023年11月22日，卫星工程已完成了卫星平台及载荷系统测试、星地一体化指标测试、地面系统测试、应用系统产品测试与评价等规定的所有测试任务。目前，卫星地面系统共接收数据245.2TB，卫星遥感数据已应用于生态环境动态监测、自然资源调查、大气成分探测等领域，助力打赢“污染防治攻坚战”，为全国重要生态系统保护和修复、积极应对全球气候变化及美丽中国建设提供支撑。
“透视”成像进行精准监测
在生态环境监测方面，卫星具备国内最高成像光谱分辨率的可见短波宽谱宽幅高光谱成像能力、国际优于百米分辨率幅宽最宽的长波红外探测能力。可见短波红外高光谱相机的高光谱分辨率，能够较好反映不同地物的光谱信息，在生物量监测、生态修复、甲烷排放精准监管等定量化遥感反演方面具有较大的潜力；宽幅热红外成像仪可获取4个长波红外谱段信息，在水体热污染监测、陆表水表温度监测、土壤水分反演等方面有较好的应用能力，能够大幅提升夜间高分辨率高时效定量观测能力。
图3：高光谱综合观测卫星高光谱数据立方体（法国罗讷河口省），可见近红外光谱立方体
图4：高光谱综合观测卫星高光谱数据立方体（法国罗讷河口省），短波红外光谱立方体
图3、图4依次为卫星获取的法国罗讷河口省可见近红外、短波红外高光谱数据立方体，精细地反映地物光谱特性，区分不同地物的细微差异。
图5：高光谱综合观测卫星区域生物量监测产品图
卫星在赞皇县林场区域获取的植被指数图和区域生物量反演结果图（图5）显示，区域生物量呈现西北部较高，东南部较低的特点，符合赞皇县林场的区域生物量分布特征，为自然生态评估遥感监测提供支撑。
图6：高光谱综合观测卫星点源甲烷排放监测产品图
基于卫星载荷数据，利用优化的甲烷柱浓度反演算法，开展了甲烷点源排放遥感监测，成功监测到区域内清晰的甲烷排放羽流（图6）。上述监测结果表明，卫星的可见短波红外高光谱相机具有较高灵敏度和探测精度，能够对天基大范围内的甲烷排放点源进行精准监测，为中国实现“碳达峰、碳中和”战略目标提供有力的技术支撑。
污染气体无处遁形
在大气环境监测方面，卫星携带的大气痕量气体差分吸收光谱仪，可以推扫方式获取2600千米超大幅宽紫外可见高光谱数据，实现对全球大气痕量气体成分如二氧化硫、二氧化氮、臭氧等的定量监测，为中国大气环境治理与监管、气候变化研究提供数据支撑。
图7：高光谱综合观测卫星夏季单日全球臭氧柱浓度监测产品图
卫星数据获取的夏季单日全球臭氧柱浓度分布结果（图7），清晰地揭示了臭氧全球分布趋势，通过在轨测试，臭氧柱浓度反演精度优于97%，数据可有力支撑大气污染防治、全球气候变化监测。
精准识别水污染
在水环境监测方面，卫星能准确鉴别饮用水源地、重点湖库的水质情况，及时跟踪内陆水体蓝藻、绿藻、黄藻等藻类污染物生长变化，为水体保护和污染防治提供解决方案。
卫星获取的滇池透明度、浊度图、叶绿素a浓度图和有色可溶性有机物浓度图，展现了高光谱分辨率在精细监测复杂水质水体方面的优势。通过在轨测试，4类水质产品反演精度均优于80%，数据为水环境综合评估提供了技术支撑。
自然资源一览无余
在自然资源监测方面，卫星具备高光谱矿产资源调查与评价、土壤重金属污染程度高光谱调查等监测能力，可为自然资源行业主体业务提供良好的数据支撑。
图8：高光谱综合观测卫星矿物分布产品图
图8为卫星获取的新疆哈密地区高光谱矿物分布图和矿物丰度图。通过对比影像光谱与光谱库光谱发现，绢云母、绿泥石等具有多种吸收特征的蚀变矿物，其诊断吸收特征相对明显，矿物识别效果较好。利用该高光谱数据进行岩性、构造等地质信息增强识别以及矿物类型提取，为中国关键性矿产资源及能源勘查提供基础支撑。
这些卫星数据将在国家遥感数据与应用服务平台上共享，为国内各行业用户提供亟需的高精度、高光谱遥感数据。