Goumang任务——集成主动–被动星载多波束激光雷达联合探测植被与大气

《Science of Remote Sensing》：The Goumang Mission: Integrated Active–Passive Spaceborne Multibeam Lidar for Jointly Detecting Vegetation and Atmosphere

　　

Goumang陆地生态系统碳清查卫星（TECIS）搭载碳汇与气溶胶激光雷达（CASAL）作为主要科学载荷。CASAL是一种集成主动–被动星载激光雷达–成像仪系统，在共享光学架构内将主动激光雷达廓线探测与被动多光谱成像相结合。该系统旨在支持森林结构、大气气溶胶与高分辨率地表影像的协同观测，为陆地碳监测和大气环境观测提供紧凑型载荷配置。本文介绍CASAL载荷的总体设计、工作原理与结构配置，重点阐述其多通道光学架构以及大气和植被激光雷达通道的激光发射与接收子系统。代表性在轨测量表明，该系统获取了532 nm和1064 nm的垂直分辨大气廓线以及连续、可识别的植被通道波形。由532 nm大气通道反演的气溶胶光学厚度（AOD）与中分辨率成像光谱仪（MODIS）多角度大气校正（MAIAC）产品表现出良好一致性，决定系数（R²）为0.646，均方根误差（RMSE）为0.093。然而，仍需在更广泛时空尺度上开展进一步评估，以进一步验证CASAL性能并充分实现其多波束与主动–被动一体化观测潜力。总体而言，CASAL为森林结构监测和大气气溶胶廓线探测提供星载平台，其观测能力可支撑陆地碳储量评估与大气环境监测的集成应用。

大气成分及其动力化学过程是评估大气退化和空气质量的基础。世界卫生组织（WHO）指出仍有数十亿人呼吸不健康空气，可吸入颗粒物PM₁₀和PM_2.5可直接导致呼吸系统疾病；CO₂等长寿命温室气体持续升高是当前全球变暖的主要驱动因素。准确监测关键地球系统变量需要先进观测技术。与主要获取二维信息的被动传感器不同，激光雷达（lidar，一种主动遥感技术）可提供垂直分辨信息，已用于大气环境、森林碳汇、极地冰盖、海平面和高程控制点等监测。美国LITE、CALIPSO、CATS、ICESat-1/2、全球生态系统动力学调查（GEDI），中国ZY-3 02、GF-7、DQ-1，以及欧洲Aeolus、EarthCARE等任务推进了星载激光雷达发展。然而仍存在关键空白：单一仪器同时同地监测陆地生态系统与大气组成不足。大气衰减会影响植被激光雷达回波的强度和信噪比，而同源气溶胶廓线和光学厚度可为校正与解释提供信息。为此，Goumang陆地生态系统碳清查卫星（TECIS）于2022年8月4日发射，其主要科学载荷碳汇与气溶胶激光雷达（CASAL）在单一仪器中集成主动激光雷达与被动多光谱成像，是首个统一类似GEDI和云–气溶胶激光雷达与正交偏振（CALIOP）能力的星载系统，用于全球三维森林结构、生物量和碳汇评估，同时获取大气气溶胶和云垂直廓线。该研究介绍CASAL设计、原理、关键技术、实现状态及在轨性能与验证。

关键技术方法：CASAL采用1 m口径多通道同轴光学系统，将多光谱相机成像、5波束1064 nm植被全波形激光接收和单波束532/1064 nm大气激光接收集成于共享望远镜。大气通道激光发射采用主振荡功率放大（MOPA，一种激光器架构）与倍频，植被通道采用被动调Q Nd:YAG板条激光及功率放大；回波分别由光电倍增管（PMT）和雪崩光电二极管（APD）探测。研究利用532 nm总衰减后向散射系数，经20脉冲平均、33点滑动平均和Fernald法反演消光系数并垂直积分得到AOD；以MODIS Terra/Aqua MAIAC产品作参考，在观测前后1 h内时空匹配，获得214个有效样本。植被波形评估采用隐藏峰检测和自适应遗传优化，并以机载激光雷达数据作参考。

研究结果：

**大气数据案例1：亚洲白天过境。** 研究人员利用2022年9月16日亚洲白天过境数据获得532 nm和1064 nm总衰减后向散射系数剖面，结果显示高空散射层和行星边界层具有清晰后向散射特征。尽管白天太阳背景噪声降低信噪比并压制弱信号，系统仍能反演气溶胶和云的主要垂直结构，表明其具备白天大气监测能力。

**大气数据案例2：北美白天过境。** 利用2022年9月15日北美白天过境数据获得类似的双波长剖面，同样识别出主要垂直结构，支持多波束激光雷达在白天条件下开展大气廓线探测的适用性。

在气溶胶光学厚度验证中，研究人员基于亚洲案例532 nm数据反演AOD，并与MODIS MAIAC产品比较，得到R²为0.646、RMSE为0.093，总体一致性良好；回归斜率0.742表明高AOD时激光雷达AOD偏低。差异可能来自空间采样特征、反演假设、观测时间和产品不确定性；MAIAC并非绝对地面真值，仍需地基观测进一步验证。在植被通道，早期在轨Channel 1连续100次激光发射的原始回波显示返回峰连续可检测且无明显信号中断，峰位置、幅度和波形宽度变化可能反映目标距离、地表反射率、植被结构和测量条件，表明植被通道数据基本可用于森林结构信息提取。近期定量评估中，Zhang et al. 使用2533个CASAL全波形足迹，采用隐藏峰检测和自适应遗传优化，得到平均波形拟合R²为0.955、分解成功率94.1%，树高估计相对机载激光雷达参考的RMSE小于2 m；另一以机载激光扫描为参考的评估中，基于优化TECIS波形指标的冠层高度模型Pearson相关系数为0.86。主动–被动应用联合CASAL全波形与TECIS五角度多光谱观测估算森林地上生物量，引入多光谱背景反射率信息后，足迹级生物量估算R²由0.39提高到0.66，说明被动光谱观测可补充激光雷达垂直结构信息。

讨论部分强调，CASAL虽已为森林结构参数反演、森林生物量估算和大气气溶胶监测提供观测，并有助于理解陆地生态系统与气候变化相互作用，但其科学应用仍相对有限，多波束和主动–被动一体化观测潜力尚未充分实现；未来需加强数据产品验证与标准化，深化主动–被动协同，并将应用从个例扩展到更广空间尺度和更长时间序列。研究结论部分翻译如下：Goumang陆地生态系统碳清查卫星搭载CASAL已在轨稳定运行数年，其数据已在森林健康和大气监测相关应用中探索。作为中国首个主动–被动一体化遥感载荷，CASAL采用高度集成设计，将大口径光学相机与多波束激光遥感相结合；其研制克服了显著技术挑战，形成了大口径多通道同轴光学系统、高能量高可靠固体激光器、高精度激光指向监测与调整单元等关键部件。CASAL为森林结构参数反演、森林生物量估算和大气气溶胶监测提供了有价值的观测，有助于更好理解陆地生态系统与气候变化之间的相互作用。然而，CASAL观测的科学应用仍相对有限，其多波束激光与主动–被动一体化观测的潜力尚未充分实现。未来应进一步加强数据产品验证与标准化，深化主动与被动观测的协同使用，并将现有应用从个例研究扩展到更广空间尺度和更长时间序列。这些工作将进一步提升CASAL对陆地碳评估和大气环境监测的贡献。