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地表生物学和地质学 (Surface Biology and Geology，SBG) 观测是 NASA 十年调查《在我们不断变化的星球上蓬勃发展》的基本观测任务的一部分。SBG 任务面向以下几个关键问题展开:

• “水循环是如何变化的？蒸发蒸腾和降水的变化是否在加速，这些变化在降雨、降雪、蒸发蒸腾的时空分布以及干旱和洪水等极端事件的频率和幅度中扮演什么角色？”

• “气候、土地利用、用水和储水方面的人为变化如何相互作用并改变当地、区域和全 球的水和能源循环，其短期和长期后果是什么？”

• “水循环如何与其他地球系统过程相互作用以改变灾害和次生灾害（例如，洪水、野火、滑坡、沿海损失、沉降、干旱、人类健康和生态系统健康）的可预测性和影响，以及我们如何改进与水有关的极端事件的准备和应对？”

• “地表特征的空间变化如何改变圈层（空气、海洋、陆地、冰冻圈）之间的转移，从而影响天气和空气质量？”

• “地球生态系统的结构、功能和生物多样性是什么，以及它们如何以及为什么在时间和空间上发生变化？”

• “生态系统与大气、海洋和固体地球之间的（碳、水、养分和能量的）通量是多少，以及它们如何以及为何发生变化？”

• “生态系统内（碳、水、养分和能量的）通量是多少，它们如何变化以及为什么变化？”

• “在过去和预计的人为碳排放的背景下，全 球碳循环的变化有多大，相关的气候和生态系统影响是什么？”

• “如何在与社会相关的时间范围内准确预测大规模地质灾害？”

• “地质灾害发生后如何直接影响地球系统和社会？”

如何解决这些具有挑战性的问题，需要什么类型的观测数据？NASA 给出的答案是可见光-短波红外（VSWIR）高光谱和热红外多光谱的联合观测。

SBG 任务的传感器设计如下所示：

现在常用的 Landsat 8 、Sentinel-2 、Terra and Aqua MODIS等多光谱仪器通常用于土地覆盖分类、野火探测、城市发展、火山学，检测有害藻华和漏油，估计叶绿素浓度、初级生产、水透明度、再悬浮颗粒等。但是，需要通过以高光谱分辨率（通常为 10 nm 或更高分辨率）测量连续的光谱条带来获得更多信息。这种光谱技术非常重要，它与热红外多光谱观测一起构成了 SBG 的关键测量。我们预计这些数据将补充现有的一套计划和目前在轨的遥感仪器。在许多应用中，例如植物冠层生化组分的识别和量化，NASA十年调查表明高光谱图像是“唯 一”有能力解决此类问题的技术。这种高空间分辨率 VSWIR 和 TIR 光谱图像的独特组合旨在捕捉地球表面的水文、生态、天气、气候和固体地球动态状态并量化其不确定性。

光谱图像包含的信息远远超过人眼所能看到的信息，如图 1 所示，其中的一些信息揭示了矿物类型、植被种类和健康状况、水质等。

图 1. 用于地面应用的光谱图像示例。

VSWIR 光谱涵盖了提供有关植被色素、结构、水含量和非色素生物化学信息的波长、矿物成分、雪粒大小、水质和其他应用（图 2）。

图 2. 反射光光谱示例，用于说明不同波长的过程。例如，植物色素（例如，叶绿素）可以使用 400-700 nm 范围进行估计，不同的色素在一定波长范围内表现出显著吸收特征，而结构（例如，叶的大小和排列在一个叶内的冠层或细胞结构）影响 0.8-1.2 μm 的范围，木质素、纤维素、蛋白质和其他非色素植物成分影响短波红外波长。许多矿物光谱特征超过 2 μm，这些特征可能很小，需要精细的光谱分辨率（<10 nm）才能区分。这些框包含感兴趣的特征，并且每个框内需要多个光谱通道来确定特征形状。

雪粒大小和尘埃分别影响 1 和 0.5 μm 左右的雪反射率幅度（用箭头表示）。

浮游藻类会导致 0.7 到 1 μm 的水光谱中的反射率增加（请注意，当藻类不在表面聚集时，该波长范围内的反射率通常远低于可见光范围内的反射率，并且反射率的形状和大小都可能发生变化）。

在所有应用中，从可见光到短波红外的多重吸收特征揭示了地面上重要的物理特性和过程。

该范围内的 SBG 观测对于获得互补和高空间分辨率（与传统海洋颜色传感器相比）也至关重要 基本海洋变量（EOV）和基本生物多样性变量（EBV）是新水生科学和应用的基础。

TIR 测量能够识别在 VSWIR 中不具有吸收或反射特征的矿物的波长，并提供有关植被含水量的信息（图 3）。

图 3 硅酸盐和长石矿物难以使用 VSWIR 光谱范围检测，但可以通过 TIR 中的特征进行识别。

植被中的含水量也会影响光谱中热部分发射的能量，植被胁迫的热指标被用作蒸发蒸腾模型的输入。VSWIR 和 TIR 波长范围的组合产生互补的光谱信息。

除了发射率变化外，中波红外（MWIR，3-5 μm）和 TIR 辐射也可用于计算地表温度。这对于监测火灾和熔岩流以及干旱和植被胁迫非常重要（图 4）。

图 4. 普朗克曲线显示了黑体在不同温度下的电磁波谱辐射。温度不同的情况下，热红外发射的峰值不同：在中波红外（~4 μm）可用于检测到诸如火和熔岩之类的极端高温，而在 7-12 μm 范围内是典型的地球表面温度。在植被变成棕色之前，表面温度的微小变化可用于检测植物是否受到胁迫。

在高光谱图像中，通常需要在噪声和分辨率之间进行权衡，因为像素或通道的更精细划分导致每个通道每个像素的可用光子更少，而宽通道可能会返回更多光子，但会错过关键识别特征。图像的固有维度 (ID) 是图像中唯 一可检测类别的数量或特定电磁范围内的可观察自由度。现有研究已证明 VSWIR 和 TIR 范围的融合比单独的单一模态产生更多的自由度 。

十年调查期望能运用遥感技术提供下列产品，每种产品的大类下面又可以分为多种子类产品：

地球表面温度和发射率、VSWIR 反射率、植被特征、蒸散、基质组成、火山气体和羽流、高温特征、水生物地球化学、水生物地球物理学、水生和陆生分类、雪反照率；

这些产品的生产涉及到多种多样的科学问题与算法，文章对可能涉及到的算法进行了梳理总结，并重 点归纳了针对SBG任务提出的算法。

通用算法

通用算法包括VSWIR及TIR遥感产品涉及的大气校正，光谱解混以及土地覆盖分类算法。

大气校正

SBG所需要的大多数产品都需要以大气校正后的数据为基础。由于VSWIR和TIR两个波段的辐射传输及物理特性存在显著差异，所以二者分开进行辐射校正。VSWIR 大气校正的主要目标是准确反演地表反射率，消除气溶胶、水蒸气、臭氧和其他气体对光吸收和散射的影响，特别是在可见波长以及海拔和太阳光照变化的情况下。与 VSWIR 一样，对 TIR 数据进行大气校正的目的是在不影响地物固有特性的情况下，消除大气影响。只有经过精确的大气校正，才能获得可靠的地表温度和光谱发射率。

光谱解混以及土地覆盖分类

成像光谱产品中每一个像元可以看做由该像元内多种地物的光谱混合而成。VSWIR仪器提供的高空间、高光谱分辨率的产品，可以满足解混算法对数据的要求，通过解混，成像光谱产品有了生产更多产品的可能。

某些算法对于不同的下垫面有着截然不同的处理方式，所以需要对场景进行划分，以便不同算法的应用。VSWIR与TIR的联合观测提供了更大的自由度，为提高表面覆盖分类的细节和准确性提供了机会。

雪

表 1 SBG 提供的雪相关产品

表 2 用于生产雪产品的算法示例。

水

表 3 SBG 提供的水相关产品

表 4 水生物地球化学副产品

表 5 水质子产品

表 6 底栖环境副产品

表 7 水表环境子产品

表 9 火山与冰湖子产品

地质相关产品

表 10 SBG可能提供的地质产品

植被相关产品

表 11 SBG可能提供的植被产品

表 12 成像光谱仪可以提供的植被功能性状产品

科学家们需要一套全 球成像光谱和热图像来全面了解生态系统的组成、功能和健康，包括雪、火山、水生环境和陆地植被。结合主动遥感，如激光雷达和合成孔径雷达，以及无源雷达和一系列具有高时间或空间分辨率和长期累计的多光谱观测数据，以高光谱和热成像为特点的 SBG 任务将成为多传感器系统的重要组成部分，全面描述地球表面的组成和结构以及推动地球表面变化的过程。现有的Landsat 和 Sentinel-2 等系统可以以较低的光谱分辨率、高时间分辨率获取全 球影像。结合 SBG 与这类系统可以提供崭新的科学研究视角，对十年调查提出的问题给出相应答案。