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卫星应用 2025-03-04 10:00:00 技术前沿 727 0

即时遥感技术在军事领域中的应用

遥感技术作为一种高效的地表信息获取手段，在过去几十年中得到了广泛应用，在军事、灾害监测、环境监控等领域发挥着重要作用。随着技术方法的不断进步，传统遥感技术在空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率方面取得了显著提升。然而，传统遥感方式依然面临一定的局限性，例如观测周期长、实时性差、易受天气和光照条件的影响等，使其在动态、多变的军事环境中应用受限。针对这些问题，即时遥感技术作为一种新型遥感方式应运而生。即时遥感是一种利用传感器快速收集目标物体电磁波信息的技术，其主要特点是遥感数据的实时处理与回传，它能在短时间内获取、处理并交付遥感数据，实现对目标物体的即时监测与识别。即时遥感具备实时获取和传输地表信息的能力，可通过搭载在卫星上的高空间分辨率成像设备、多光谱与超光谱传感器、合成孔径雷达（SAR）等先进技术，实现全天候、全天时的观测，为军事领域提供更加精确、及时的地学数据支持。目前，即时遥感技术在战场地形分析、敌方目标识别、战术部署评估等军事典型场景中展现出了显著的应用价值。其高空间分辨率成像、多光谱与超光谱成像、SAR技术等核心手段为军事行动提供了极具针对性的地表信息。然而，现有研究多集中于即时遥感技术的理论探讨和静态应用，缺乏对其在复杂、动态战场环境中的实际应用和效果评估的综合梳理。同时，在数据处理、传输、多源数据融合、成本与资源、安全性与隐私保护等方面，即时遥感仍面临许多技术和应用挑战。
一、即时遥感技术的发展
1．即时遥感技术的发展进程遥感技术自20世纪中期发展以来，已逐渐从单一波段成像发展为多波段成像，从低空间分辨率到高空间分辨率，为地学研究和应用带来了革命性的变化。传统遥感技术通过卫星、飞机等搭载光学传感器获取地表数据，广泛应用于气象监测、农业、城市规划等领域。然而，传统遥感在实时性和动态监测方面存在明显局限。数据采集与传输周期较长，且易受天气、光照等因素影响，使得其在军事领域中缺乏快速、准确的决策支持能力。随着卫星通信技术、传感器精度和数据处理能力的快速提升，即时遥感技术在近年得到了飞速发展（表1）。即时遥感通过搭载高分辨率传感器、多光谱和超光谱成像设备、SAR等先进设备，具备实时获取和传输大范围地表信息的能力，并实现全天候、全天时的观测。即时遥感技术的出现极大地提高了地表信息的获取速度和精度，显著提升了军事领域中战场态势感知、目标识别和战术部署评估的效率和可靠性。
表1 具有即时遥感能力的重要卫星主要性能
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2．即时遥感的核心技术即时遥感技术的高效应用依赖于多项核心技术的发展，包括高空间分辨率成像、多光谱与超光谱成像、SAR技术、数据处理与传输技术、通导遥一体化，以及人工智能星上处理技术等。依赖于核心技术的发展，使得即时遥感技术在军事应用中具有显著的优势。（1）高空间分辨率成像技术高空间分辨率成像技术是即时遥感的核心，通过搭载高精度光学传感器，实现对地表图像的亚米级乃至更高空间分辨率成像。目前，先进的即时遥感卫星可以提供高达30cm级别的分辨率图像，这使得地物细节，如建筑物、车辆、植被等特征，能够清晰呈现，极大地提高了军事目标的识别和定位精度。在军事领域，高空间分辨率成像可用于战场态势感知、敌方目标识别和精确打击评估。例如，改进后的高分辨率成像算法可实现对敌方装备、人员部署的实时监控，为战术指挥提供准确、及时的信息。此外，相关研究也关注到高分辨率图像在战场变化监测中的作用，如建筑物变化、地形改造等，为军事行动提供更具时效性和可靠性的情报支持。（2）多光谱与超光谱成像技术多光谱与超光谱成像技术是即时遥感的重要组成部分，通过对地表进行不同波段的观测，获取物体的光谱信息。多光谱成像通常获取少数几个宽波段的图像，而超光谱成像则获取数十至数百个窄波段的图像，提供更为精细的光谱信息。多光谱与超光谱成像技术在军事应用中具有广泛的潜力，特别是在目标识别、伪装探测、地物分类等方面。例如，利用多光谱影像分析植物光谱反射特性，能够识别伪装在丛林中的敌方车辆。超光谱成像则可通过获取地物在不同波段下的光谱特征，实现对伪装目标的精确分类和识别。此外，基于深度学习的超光谱成像分析方法，能够有效区分自然环境与人工设施，在战场地物识别中具有显著优势。（3）合成孔径雷达技术SAR技术利用微波穿透云层和植被的特性，实现对地表的全天候、全天时观测。SAR通过主动发射微波并接收地表回波信号，生成高分辨率雷达影像，为复杂环境中的地表信息获取提供强大支持。SAR技术在军事领域中的应用主要集中在隐蔽目标识别、地形测绘、地表变化监测等方面。利用SAR在恶劣天气和夜间的观测能力，能够识别隐藏在云层、植被或伪装下的敌方目标，提供战术行动的重要情报。此外，SAR干涉测量（InSAR）技术通过比较不同时间获取的SAR影像，测量地表微小形变，能够为地质灾害监测和战场地形变化分析提供高精度数据支持。（4）数据处理与传输技术即时遥感的实时观测能力需要高效的数据处理和传输技术支持。即时遥感数据需要经过一系列复杂的预处理流程，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，以提高数据的质量和准确性。近年来，随着人工智能和机器学习的快速发展，深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），已广泛应用于遥感图像的特征提取、分类和识别，极大地提高了目标识别的准确性和实时性。在数据传输方面，当前的研究主要聚焦于提升卫星通信系统的传输速率和安全性。即时遥感数据传输量大，要求较高的通信带宽和加密保护。相关研究正在探索更高频段的卫星通信技术，以及多级加密算法，以保障数据在传输过程中的完整性和安全性，为军事决策提供可靠的数据支持。（5）通导遥一体化技术通导遥一体化技术即将高分多模遥感、双向物联通信和星基导航增强三种功能集成于一颗卫星上的技术。这一技术自提出以来，旨在解决通信、导航、遥感卫星系统各自独立、信息利用效率低的问题，通过高度融合实现快速响应和高效利用。在军事领域，即时遥感技术作为通导遥一体化的重要组成部分，发挥着关键作用。它不仅能够实时获取战场的高分辨率图像，为军事侦察、导弹预警、海洋监视等提供有力支持，还能在灾害应急救援中迅速响应，为救灾行动提供通信、遥感等全方位保障。例如，在国际冲突中，商业卫星提供的实时遥感数据成为了解战场情况的重要工具。这种技术的应用，大大提高了军事行动的精确性和时效性，是现代战争中不可或缺的一部分。（6）人工智能星上处理技术人工智能星上处理技术指的是在卫星上集成人工智能算法，对卫星数据进行实时处理与分析的技术。这一技术通过机器学习、深度学习等方法，提高了卫星数据的处理速度和准确性，为即时遥感提供了有力支持。随着技术的不断发展，人工智能星上处理技术已逐渐应用于即时遥感领域，实现了对地球表面信息的快速获取与处理。在军事领域，这一技术尤为重要。它能够通过实时处理卫星遥感数据，为军事侦察、导弹预警、海洋监视等提供及时、准确的信息。例如，在战场环境中，人工智能星上处理技术能够迅速识别敌方目标，为军事行动提供决策依据。此外，该技术还能优化卫星资源的分配和调度，提高卫星系统的整体效能，确保在关键时刻能够获取到最关键的遥感信息，为军事领域的实时响应和决策提供支持。
二、即时遥感在军事领域的应用
即时遥感技术凭借其实时、高分辨率、全天候的地表信息获取能力，在军事领域的多个典型场景中展现出巨大的应用潜力。本文基于军事典型场景，包括战场地形分析、敌方目标识别、战术部署评估以及其他军事应用等方面，梳理即时遥感技术的研究进展和实际应用（图1）。
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图1 即时遥感技术在军事典型场景的应用
1．战场地形分析战场地形分析是军事行动中极为关键的一环，地形特征直接影响部队的行动路线、作战计划、隐蔽性和战术部署等。在这方面，即时遥感技术通过高空间分辨率成像和SAR等技术，能够提供实时、精准的地形信息。高分辨率成像技术可清晰显示地表细节，如山脉、丘陵、河流、植被等，为部队选择最优进攻路线和防御位置提供了可靠的参考。例如，利用高分辨率遥感图像和数字高程模型（DEM）相结合的方法，对山区战场地形进行精细分析，识别地形坡度、植被覆盖等特征，为军事行动提供了重要的地形数据支持。此外，即时遥感还可通过SAR技术实现全天候、全天时的地形观测。SAR技术具有穿透云层和植被的能力，能够在恶劣天气和夜间条件下获取地表信息，这在丛林作战和恶劣气候条件下的军事行动中具有显著优势。例如，在城市作战中，SAR图像可显示建筑物的分布和高度，为部队制定城市攻防策略提供依据。2．敌方目标识别敌方目标识别是战场态势感知中的关键任务，决定着军事行动的成败。即时遥感技术通过高分辨率成像、多光谱与超光谱成像、SAR等技术手段，提供了快速、准确的目标识别能力。即时遥感的高分辨率成像技术可实时捕捉战场上的细节，如车辆、装备、建筑物等，为敌方目标识别提供了重要数据。利用高分辨率遥感影像的边缘检测和目标分类算法，可以有效识别敌方车辆、人员和武器装备的部署情况。例如，基于CNN的高分辨率图像分析方法，可以在短时间内对大量遥感图像进行处理，实现目标的自动识别和分类。多光谱和超光谱成像技术通过获取地物在不同波段下的光谱特征，为敌方目标的识别提供了更多维度的信息。不同的材料在光谱上具有不同的反射特性，因此可以利用多光谱和超光谱成像区分真实目标与伪装物体。例如，利用超光谱成像技术，识别伪装在植被中的敌方车辆，为破除伪装提供了有效的方法。SAR技术在敌方目标识别中具有重要应用价值，尤其是在光学遥感受限的恶劣天气和夜间条件下。SAR通过微波成像，可以穿透云层和植被，识别隐藏的军事设施和车辆。近年来，基于深度学习的SAR目标识别算法，提高了在复杂环境中识别隐蔽目标的准确性。3．战术部署评估战术部署评估是即时遥感技术在军事领域的另一个重要应用。即时遥感可提供实时的战场环境信息，用于评估不同战术方案的可行性，提高战术部署的精确性和有效性。在空降作战中，即时遥感技术可提供着陆区的地形和植被信息，协助选择合适的空降地点。通过获取高空间分辨率图像，即时遥感能够识别着陆区的地形特征、障碍物分布、植被覆盖等，为部队的安全着陆提供科学依据。两栖作战需要对海岸线和近岸地形进行精细评估，即时遥感技术在此类评估中具有显著优势。利用SAR技术获取的海岸线影像，可以分析登陆区域的坡度、沙滩宽度、植被覆盖等特征，选择最佳的登陆地点，降低作战风险。即时遥感还可用于监测战场环境的动态变化，例如，利用多时相遥感数据监测植被生长状况、地表湿度变化、敌方工事的建设进度等，为战术部署提供实时数据支持。4．其他军事应用除了以上典型场景应用，即时遥感在军事领域的其他方面也展现出重要价值，包括水文地质特性分析、土壤与植被特性评估、灾害风险评估等。通过多光谱成像技术，可以分析作战区域的水文地质特性，揭示地下水的分布和流动情况，为部队后勤保障提供重要支持。在实际应用中，多光谱数据还可以监测水体污染、评估洪涝灾害，为军事应急响应提供及时的信息支持。即时遥感技术还可用于评估作战区域的土壤湿度和植被状况。通过超光谱成像分析植被光谱特征，可了解区域植被的生长状况和健康程度，帮助选择隐蔽性较好的行动路线，提高作战隐蔽性和安全性。在战场环境中，自然灾害如地震、洪水等会对军事行动产生重要影响。即时遥感通过获取SAR数据，可以监测地表变形，评估区域地质灾害风险，为军事行动的决策提供科学依据。
三、当前面临的挑战
尽管即时遥感技术在军事领域中已取得显著进展，并展现出广阔应用前景，但在实际应用过程中仍面临一系列技术和应用挑战，限制了即时遥感技术在军事领域的效能。当前面临的主要挑战包括数据处理与传输、多源数据融合、成本与资源限制以及数据安全和隐私保护等。1．数据处理与传输的挑战即时遥感技术的一个显著特征是其实时获取和传输地表信息的能力，但这也带来了巨大的数据处理和传输压力。随着高空间分辨率成像、多光谱与超光谱成像、SAR等技术的发展，遥感数据的分辨率和覆盖范围不断提高，随之而来的数据量也呈指数级增长。当前，高分辨率遥感数据的处理流程复杂，包含辐射校正、大气校正、几何校正、特征提取、目标识别等多个环节。各环节都需要耗费大量计算资源和时间，特别是在处理多光谱、超光谱和SAR数据时，数据维度更高，计算难度更大。因此，在战场环境下，如何在短时间内对海量数据进行高效处理，以提供实时决策支持，成为即时遥感技术亟待解决的难题。此外，即时遥感卫星通常获取的数据量庞大，而将这些数据从卫星传输到地面接收站的过程涉及高带宽和高速通信技术。目前，卫星数据传输面临着带宽限制、通信干扰、数据完整性等问题，特别是在复杂的战场环境中，数据传输的可靠性和实时性更难以保证。为此，需进一步提升卫星通信的速率和抗干扰能力，开发更高效的数据压缩和传输方法，以确保遥感数据能够实时、安全地传输。2．多源数据融合的挑战多源数据融合是即时遥感技术实现精细化识别和评估的关键。然而，不同类型的遥感数据（如光学、SAR、多光谱、超光谱等）在空间、时间和光谱分辨率上存在差异。如何在融合过程中最大程度地保留各自的优势，同时提高数据融合的精度和可靠性，是当前研究中的一大挑战。不同遥感数据源之间的观测时间和空间分辨率不一致，给数据融合带来了困难。例如，光学和SAR数据在获取时间上可能存在差异，导致观测对象的状态发生变化，进而影响融合结果的准确性。如何处理这些时间和空间差异，使融合后的数据更好地反映真实地表情况，是当前研究中的难点。多源遥感数据融合需要依赖于复杂的算法和模型。现有的融合算法，如基于机器学习、深度学习的多模态数据融合方法，尽管在一定程度上提高了融合精度，但仍然存在计算量大、模型训练时间长、对数据依赖性强等问题。为实现更有效的多源数据融合，相关研究正在探索更高效、鲁棒性更强的融合算法，以提高融合后的地学信息精度。3．成本与资源限制即时遥感技术的应用离不开遥感卫星的研制、发射和运营。即时遥感卫星通常需要搭载先进的光学传感器、多光谱与超光谱成像设备、SAR系统等，研制和发射成本相对高昂。此外，卫星的运行和维护也需要大量的人力、物力和资金投入，这对军事应用提出了巨大的资源需求。高分辨率卫星的研制涉及多种先进技术，所需的设备和材料成本较高。此外，卫星的发射费用也是巨大开支，特别是对于具备高空间分辨率和多种观测能力的遥感卫星来说，发射成本显著。如何降低卫星的研制和发射成本，已成为即时遥感技术在军事领域进一步推广的主要瓶颈之一。在军事应用中，即时遥感技术的高成本和高资源需求与其效益之间的平衡是一个关键问题。当前，相关研究正在探索通过微小卫星集群、商业航天等方式，降低单颗卫星的成本，提高数据获取频次和覆盖范围，最大化即时遥感卫星系统的整体效能。4．数据安全和隐私保护遥感数据通常涉及大量的地表信息和敏感的军事情报，其安全性和隐私保护至关重要。即时遥感技术在数据获取、传输和处理过程中，面临着网络攻击、数据泄露等安全风险，这对军事行动的保密性和安全性构成潜在威胁。为了确保遥感数据在传输过程中的安全，通常需要采用高强度的加密技术。然而，在实际应用中，即时遥感数据的传输速度和安全性往往难以兼顾，如何在保证数据实时传输的同时，实现有效的数据加密和防护，是需要攻克的重要问题。在战场环境中，遥感数据可能包含军事部署、战略设施等敏感信息，必须严格保护其隐私不被非法获取和利用。目前，相关研究正在探索利用人工智能和区块链技术，构建高效的遥感数据安全共享和隐私保护机制，以保障军事数据的安全性。
四、未来研究的展望
即时遥感技术在军事领域展现出巨大潜力，但也面临诸多挑战。为了进一步推动即时遥感技术的应用，需要在未来的研究和技术发展中克服这些挑战，提升其实时性、精确性和安全性。基于当前研究现状和存在的问题，本文提出以下几个未来发展方向，以期为即时遥感技术在军事领域的深入应用提供参考。1．提高传感器分辨率提高传感器的空间、光谱和时间分辨率是未来即时遥感技术发展的重要方向。传感器分辨率的提升将极大地提高遥感影像的数据精度和细节丰富度，为军事领域中的战场地形分析、目标识别和战术评估提供更精细的数据支持。未来的即时遥感卫星将致力于实现更高的空间分辨率，例如实现厘米级甚至更高精度的成像，以捕捉地表细节，如车辆、人员和装备的精确形态。可通过改进光学传感器的设计，利用先进的成像技术，如多视角成像、超分辨率成像等，提高影像的空间分辨率。此外，随着光学和微波传感器技术的进步，未来有望实现对同一区域进行多尺度、全方位的观测，为战场态势感知提供更全面的情报支持。在多光谱与超光谱成像方面，未来的研究应集中于开发更宽光谱范围、更高光谱分辨率的传感器。通过获取更精细的光谱信息，可以对地表物体进行更准确的分类和识别，从而提高伪装目标和细微变化的识别能力。2．发展智能化数据处理针对即时遥感数据的海量性和高维度性，智能化数据处理是未来发展的重点方向。通过引入人工智能、机器学习和深度学习算法，可以实现对遥感数据的快速处理和智能分析，提升数据利用效率，为军事决策提供实时支持。在数据处理方面，未来需进一步引入人工智能和机器学习技术，对遥感图像进行目标识别、变化检测和分类。例如，通过深度学习算法，从高分辨率遥感影像中自动提取复杂的地物特征，快速识别敌方目标和战场环境变化。此外，利用机器学习模型，可以分析多光谱和超光谱数据，识别伪装目标，提供更精准的战场情报。为了提高数据处理的实时性，未来可以将边缘计算和云计算相结合，构建分布式遥感数据处理框架。通过在遥感卫星上搭载边缘计算设备，可实现部分数据的预处理和实时分析，减轻数据传输压力；同时，利用云计算强大的计算能力和存储资源，可以实现海量遥感数据的快速处理、分析与存储，为即时遥感的实时应用提供技术保障。3．加强多源数据融合协同多源数据融合是提高地学信息精度和完整性的关键。未来的发展需集中在构建多源数据协同观测体系，实现光学、雷达、红外、多光谱和超光谱数据的综合利用，以提供全面、准确的战场信息。为实现更有效的多源数据融合，需探索更高效的融合算法，例如基于深度学习的多模态数据融合方法。这些方法可在保持各数据源优势的同时，融合多源数据的特征信息，生成更全面的地表信息。未来的研究还需关注数据的时间和空间配准，提高多时相、多尺度遥感数据融合的精度，为军事行动提供更准确的动态监测。未来可以通过部署多颗遥感卫星组成卫星集群，实现协同观测，扩大覆盖范围，增加数据获取的频率。卫星集群可包含不同类型的遥感卫星，如光学遥感、SAR、多光谱和超光谱卫星，通过协同工作，实现对同一区域的多源、多尺度、全时段观测，提高数据的完整性和时效性，为军事指挥和行动提供更丰富的地学信息。4．加快商业航天发展商业航天的快速发展为即时遥感技术带来了新的机遇。近年来，微小卫星和商业遥感卫星的兴起，不仅降低了卫星的研制和发射成本，还扩大了遥感数据的获取渠道。未来，即时遥感技术的发展需充分利用商业航天的优势，推动军事领域中遥感卫星的广泛应用。随着微小卫星技术的发展，利用微小卫星集群实现全天候、全方位的遥感观测已成为一种趋势。未来，可部署由数十甚至数百颗微小卫星组成的遥感卫星网络，通过自主组网和协同观测，提供更高频次的遥感数据。这将极大地提升即时遥感的观测能力和覆盖范围，为军事行动提供实时数据支持。未来，商业遥感卫星公司或将成为军事遥感数据的重要提供者。通过与商业遥感公司的合作，军事部门可获得全球范围内高分辨率的遥感数据，弥补自身遥感卫星覆盖范围的不足。同时，利用商业航天的快速发射能力，可实现灵活部署遥感卫星，满足军事行动对遥感数据的需求。
五、结语
即时遥感技术作为一种新型的遥感观测方式，凭借其高分辨率、多源数据、多尺度观测的优势，逐渐在军事领域中崭露头角。本文梳理了即时遥感技术的研究现状、核心技术及其在战场地形分析、敌方目标识别、战术部署评估等军事典型场景中的广泛应用。同时，还深入探讨了当前即时遥感在数据处理与传输、多源数据融合、成本与资源等方面面临的挑战，并展望了未来的发展方向。总体而言，即时遥感技术的发展和应用正在推动军事地学信息获取方式的变革。通过克服当前的技术与应用挑战，未来的即时遥感技术将进一步在军事领域发挥重要作用，为战场态势感知、目标识别、战术部署提供更精准、更高效、更安全的数据支持。展望未来，即时遥感技术的持续创新与集成应用，将为军事行动的有效开展和决策支持能力的提升注入新的动力，为国家安全和军事战略的实施提供更加坚实的技术保障。
来源：《卫星应用》2025年第2期作者：杨绍明 谢栋平编辑：刘维德责编：靳颖
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新闻来源：卫星应用

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