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[摘 要]本文首先介绍了红外遥感基础原理，然后以洪涝灾害监测、森林火灾救援、热污染应急监测为例归纳了近红外、中红外、远红外波段载荷应用的技术路线。结合案例，总结了无人机载红外载荷在地质灾害、森林火灾、气象水文灾害、环境事故等行业领域应急测绘保障中的应用。最后，对应用中存在的技术问题、难点进行了讨论，并指出了相应的解决途径。
[关键词]无人机；红外载荷；应急测绘保障；实情信息获取
中图分类号：S469 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）16-0208-01
前言
紅外载荷通过主动发射红外线，接收反射的红外辐射，或者被动感知地物在红外波段辐射的光谱信息进行成像，作业时间受天气和时段限制小。与雷达系统和光学载荷相比，具有结构简单、尺寸小、重量轻、烟尘穿透性强、对辅助装置要求最小的特点，能满足重大突发公共事件应急监测需求。随着控制技术及传感器成像技术的发展，微型机载红外载荷取得了极大进展。红外载荷与无人机航摄系统的结合，完善了应急装备，大幅提升了应急测绘保障能力。
1 红外遥感原理与应用技术方法
1.1 红外遥感基础原理
根据红外辐射在大气层中的传输特性，可以将红外辐射按波长分为近红外（0.76～3μm）、中红外（3～5μm）和远红外（8～12μm）。
近红外波段主要接收太阳的辐射，在白天日照条件良好时感知、探测、搜集目标的信息。中红外波段包含地物反射及发射的光谱，用来探测高温目标，例如森林火灾、火山等。远红外波段主要接收地物发射的光谱，是常温下地物热辐射能量最集中的波段，所探测的信息主要反映地物的发射率及温度，适于夜间成像。按照工作方式的不同，红外载荷可以分为主动式和被动式两种。主动式载荷通过向目标发射红外线，接收反射的红外辐射进行成像，如主动式红外夜视仪。被动式载荷通过感光元件感知地物辐射成像，如热像仪、红外扫描仪、多光谱成像仪、被动式红外夜视仪等。
1.2 红外载荷应用技术方法
根据不同应急测绘保障中所用红外载荷工作波段的不同，可以按照近红外应用、中红外应用、热红外应用将技术路线进行分类。
1.2.1 近红外波段应用技术方法
近红外波段（0.76～0.9μm）位于植被的高反射区和水体的强吸收区，水体几乎全部吸收了近红外波段内的入射能量，而植被、土壤等在近红外波段内的吸收能量较少，反射率比较高，可以根据不同地物在近红外波段的光谱关系特征，进行勾绘水体轮廓、区分土壤湿度、监测水体污染等。以洪水、内涝灾害监测为例，使用无人机搭载红外航扫仪航摄作业，根据水体和背景地物在近红外波段的光谱特征差异，对水体和背景地物进行区分。
1.2.2 中红外波段应用技术方法
在中红外区间，存在3～5μm大气窗口，对火灾、活火山等高温目标的识别敏感，可以清楚地显示火点的形状、大小、位置，识别小的隐火、残火。被动式红外热像仪通过探测目标与背景以及目标各部分之间的红外热辐射温度差异进行成像，也是在3～5μm的红外波段工作。
1.2.3 远红外波段应用技术方法
8～14μm为热红外遥感的谱段，主要用于探测常温下的温度分布、目标温度场，可以进行热制图、水体热污染调查、城市热岛效应监测等。利用遥感手段进行热污染调查，同步性和空间代表性好，对微观和宏观温度都可进行定性、定量分析，可以更好地研究热污染的平面分布和内部结构特征。
2 在应急测绘保障中的应用
无人机航摄作为一种空间数据采集的重要手段，具有高危地区探测、机动灵活、响应迅速等优点，在应急测绘保障中具有广泛前景。
2.1 地质灾害监测
对于崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害，可以利用无人机搭载红外航扫仪，获取灾区近红外影像，根据灾害特征以及灾害体与周围景观的相互作用分析，确定灾害类型；根据灾害的几何形状，在影像上测量灾害体的范围、厚度等参数，估算崩塌、滑坡的滑塌方量，及泥石流的影响面积等。根据火山活动和煤田燃火的热红外异常，进行火山活动前兆预警、煤田火区定位、及火情监测、评估等。2011年，蒋卫国等使用热红外光谱法，研究了矿区地表的红外温度分布，对火区进行了定位和宽度估计。
2.2 森林草原火灾救援
在森林草原火灾救援中，无人机航摄系统克服了卫星平台运行周期固定、空间分辨率低，火情预警滞后的缺点，能把握火情控制、救援的最佳阶段。广西气象减灾研究所搭建了无人机空中火情监测系统，并进行了飞行试验，对地面火点具有较好的探测能力。李春林等设计的红外成像林火监测无人飞艇系统，在林火发生时可以获取报警信号、火场热影像等信息，并能迅速标出林火中心点的位置，提供最佳救援路线。
2.3 气象水文灾害监测
对于洪涝灾害，可利用近红外波段（0.76～0.9μm）位于植被的高反射区和水体的强吸收区的特征，勾绘水体轮廓，提取水体淹没范围。对于旱情监测，以无人机载多波段红外影像为数据源，采用植被供水指数建立干旱监测模型，可迅速获取区域干旱指数、面积等量化数据。王斌以微型无人机为平台，利用可见光和近红外波段信息，建立了土壤湿度预测模型。
3 存在的问题与难点
基于无人机航摄系统的特征，要使红外载荷在应急测绘保障中发挥更大的作用，除了红外载荷要具备轻量化、低功耗、高灵敏度、快速帧频等条件外，还有多个关键技术需要解决。
1）灾害信息自动提取。现有灾害信息自动提取方法多是基于灾害前后多时相同源传感器影像进行变化监测，而灾后处理的数据多为异源多期影像、灾后单景影像等。灾情信息自动提取的精度远远没有达到实用化的程度，需要大力发展异源影像匹配、目标检测识别等影像处理技术。
2）数据实时传输。对于夜间搜救及林火监测等应急任务，决策者需要根据无人机传回来的实时画面做决策。
3）多源影像融合。不同种类载荷影像所反映的信息有很大差异，影像之间互补性明显。但由于载荷的成像机理、成像条件不同，影像之间存在较大差别。
4 结束语
无人机载红外载荷机动性好，充分利用了地物辐射和反射的光谱信息，对目标地物具有良好的空间位置、形态探测能力，在应急救灾中具有独特的优势。针对应用中存在的问题和难点，应该从以下方面着手，以扩大红外载荷在应急测绘保障中的应用：
1）构建多载荷影像融合与目标识别一体化方法。建立信号模型、数据变换模型以及多载荷影像融合模型，进行多载荷影像实时融合分析、受灾目标探测及灾情评估。
2）灾情目标自动检测与信息提取。将多源数据融合与影像序列处理相结合，利用目标及接收平台运动的动态信息，构建目标影像检测模型，自动检测变化目标，提取灾情信息。
3）建立多源数据应急决策服务模型。以无人机载红外载荷获取的实时灾情数据为基础，结合已有的地理空间数据、相关统计数据等，构建基于先验知识的多源数据应急决策服务模型，及时掌握预测灾情的发生发展状况，实现应急灾情信息获取到应急决策服务的转变。
参考文献
[1] 李明，刘欢，朱欣焰.一种面向灾害应急的UAV影像快速拼接方法[J].灾害学，2012（3）：139-144.
[2] 范青松，汤翠莲，陈于，等.GPS与InSAR技术在滑坡监测中的应用研究[J].测绘科学，2006（5）：60-62.
[关键词]无人机；红外载荷；应急测绘保障；实情信息获取
中图分类号：S469 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）16-0208-01
前言
紅外载荷通过主动发射红外线，接收反射的红外辐射，或者被动感知地物在红外波段辐射的光谱信息进行成像，作业时间受天气和时段限制小。与雷达系统和光学载荷相比，具有结构简单、尺寸小、重量轻、烟尘穿透性强、对辅助装置要求最小的特点，能满足重大突发公共事件应急监测需求。随着控制技术及传感器成像技术的发展，微型机载红外载荷取得了极大进展。红外载荷与无人机航摄系统的结合，完善了应急装备，大幅提升了应急测绘保障能力。
1 红外遥感原理与应用技术方法
1.1 红外遥感基础原理
根据红外辐射在大气层中的传输特性，可以将红外辐射按波长分为近红外（0.76～3μm）、中红外（3～5μm）和远红外（8～12μm）。
近红外波段主要接收太阳的辐射，在白天日照条件良好时感知、探测、搜集目标的信息。中红外波段包含地物反射及发射的光谱，用来探测高温目标，例如森林火灾、火山等。远红外波段主要接收地物发射的光谱，是常温下地物热辐射能量最集中的波段，所探测的信息主要反映地物的发射率及温度，适于夜间成像。按照工作方式的不同，红外载荷可以分为主动式和被动式两种。主动式载荷通过向目标发射红外线，接收反射的红外辐射进行成像，如主动式红外夜视仪。被动式载荷通过感光元件感知地物辐射成像，如热像仪、红外扫描仪、多光谱成像仪、被动式红外夜视仪等。
1.2 红外载荷应用技术方法
根据不同应急测绘保障中所用红外载荷工作波段的不同，可以按照近红外应用、中红外应用、热红外应用将技术路线进行分类。
1.2.1 近红外波段应用技术方法
近红外波段（0.76～0.9μm）位于植被的高反射区和水体的强吸收区，水体几乎全部吸收了近红外波段内的入射能量，而植被、土壤等在近红外波段内的吸收能量较少，反射率比较高，可以根据不同地物在近红外波段的光谱关系特征，进行勾绘水体轮廓、区分土壤湿度、监测水体污染等。以洪水、内涝灾害监测为例，使用无人机搭载红外航扫仪航摄作业，根据水体和背景地物在近红外波段的光谱特征差异，对水体和背景地物进行区分。
1.2.2 中红外波段应用技术方法
在中红外区间，存在3～5μm大气窗口，对火灾、活火山等高温目标的识别敏感，可以清楚地显示火点的形状、大小、位置，识别小的隐火、残火。被动式红外热像仪通过探测目标与背景以及目标各部分之间的红外热辐射温度差异进行成像，也是在3～5μm的红外波段工作。
1.2.3 远红外波段应用技术方法
8～14μm为热红外遥感的谱段，主要用于探测常温下的温度分布、目标温度场，可以进行热制图、水体热污染调查、城市热岛效应监测等。利用遥感手段进行热污染调查，同步性和空间代表性好，对微观和宏观温度都可进行定性、定量分析，可以更好地研究热污染的平面分布和内部结构特征。
2 在应急测绘保障中的应用
无人机航摄作为一种空间数据采集的重要手段，具有高危地区探测、机动灵活、响应迅速等优点，在应急测绘保障中具有广泛前景。
2.1 地质灾害监测
对于崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害，可以利用无人机搭载红外航扫仪，获取灾区近红外影像，根据灾害特征以及灾害体与周围景观的相互作用分析，确定灾害类型；根据灾害的几何形状，在影像上测量灾害体的范围、厚度等参数，估算崩塌、滑坡的滑塌方量，及泥石流的影响面积等。根据火山活动和煤田燃火的热红外异常，进行火山活动前兆预警、煤田火区定位、及火情监测、评估等。2011年，蒋卫国等使用热红外光谱法，研究了矿区地表的红外温度分布，对火区进行了定位和宽度估计。
2.2 森林草原火灾救援
在森林草原火灾救援中，无人机航摄系统克服了卫星平台运行周期固定、空间分辨率低，火情预警滞后的缺点，能把握火情控制、救援的最佳阶段。广西气象减灾研究所搭建了无人机空中火情监测系统，并进行了飞行试验，对地面火点具有较好的探测能力。李春林等设计的红外成像林火监测无人飞艇系统，在林火发生时可以获取报警信号、火场热影像等信息，并能迅速标出林火中心点的位置，提供最佳救援路线。
2.3 气象水文灾害监测
对于洪涝灾害，可利用近红外波段（0.76～0.9μm）位于植被的高反射区和水体的强吸收区的特征，勾绘水体轮廓，提取水体淹没范围。对于旱情监测，以无人机载多波段红外影像为数据源，采用植被供水指数建立干旱监测模型，可迅速获取区域干旱指数、面积等量化数据。王斌以微型无人机为平台，利用可见光和近红外波段信息，建立了土壤湿度预测模型。
3 存在的问题与难点
基于无人机航摄系统的特征，要使红外载荷在应急测绘保障中发挥更大的作用，除了红外载荷要具备轻量化、低功耗、高灵敏度、快速帧频等条件外，还有多个关键技术需要解决。
1）灾害信息自动提取。现有灾害信息自动提取方法多是基于灾害前后多时相同源传感器影像进行变化监测，而灾后处理的数据多为异源多期影像、灾后单景影像等。灾情信息自动提取的精度远远没有达到实用化的程度，需要大力发展异源影像匹配、目标检测识别等影像处理技术。
2）数据实时传输。对于夜间搜救及林火监测等应急任务，决策者需要根据无人机传回来的实时画面做决策。
3）多源影像融合。不同种类载荷影像所反映的信息有很大差异，影像之间互补性明显。但由于载荷的成像机理、成像条件不同，影像之间存在较大差别。
4 结束语
无人机载红外载荷机动性好，充分利用了地物辐射和反射的光谱信息，对目标地物具有良好的空间位置、形态探测能力，在应急救灾中具有独特的优势。针对应用中存在的问题和难点，应该从以下方面着手，以扩大红外载荷在应急测绘保障中的应用：
1）构建多载荷影像融合与目标识别一体化方法。建立信号模型、数据变换模型以及多载荷影像融合模型，进行多载荷影像实时融合分析、受灾目标探测及灾情评估。
2）灾情目标自动检测与信息提取。将多源数据融合与影像序列处理相结合，利用目标及接收平台运动的动态信息，构建目标影像检测模型，自动检测变化目标，提取灾情信息。
3）建立多源数据应急决策服务模型。以无人机载红外载荷获取的实时灾情数据为基础，结合已有的地理空间数据、相关统计数据等，构建基于先验知识的多源数据应急决策服务模型，及时掌握预测灾情的发生发展状况，实现应急灾情信息获取到应急决策服务的转变。
参考文献
[1] 李明，刘欢，朱欣焰.一种面向灾害应急的UAV影像快速拼接方法[J].灾害学，2012（3）：139-144.
[2] 范青松，汤翠莲，陈于，等.GPS与InSAR技术在滑坡监测中的应用研究[J].测绘科学，2006（5）：60-62.