2. 卫星遥感基础
在构建卫星图像经济活动因子之前，必须先回答一个更底层的问题：卫星究竟“看到”了什么，以及这些观测为什么能够与工厂开工、港口吞吐、夜间灯光、农业收成等经济活动建立统计联系。本章围绕遥感原理、卫星轨道、四类分辨率与常见数据源展开，目标是让你在后续做因子时，能准确判断“这份数据能不能用、该怎么用”。
一、核心原理：太阳—地表—传感器之间的能量链路
光学遥感的基本物理过程是：太阳辐射穿过大气到达地表，地表按自身反射率反射部分能量，再穿过大气进入传感器。传感器记录的是辐亮度，经辐射定标转为表观反射率，再经大气校正转为地表反射率。经济活动因子的构建，本质上是在这条链路上寻找“人类活动改变了哪一段信号”。
- 可见光与近红外（VNIR）：对植被、水体、建筑、道路等覆盖类型敏感，常用于建成区提取、农作物长势监测。
- 短波红外（SWIR）：对水分、矿物、燃烧与工业热源敏感，常用于火点、工业排放与灌溉识别。
- 热红外（TIR）：直接记录地表发射辐射，可反演地表温度，用于工业热排放、城市热岛与夜间活动强度。
- 微波（SAR）：主动发射并接收后向散射，具备穿透云层能力，适合多云多雨地区的结构变化与地表形变监测。
二、卫星轨道：决定重访周期与观测几何
轨道参数直接决定了数据的时间可用性与空间覆盖方式。经济活动因子最常用的两类轨道是太阳同步轨道与地球静止轨道。
| 轨道类型 | 典型高度 | 重访特性 | 经济活动因子适用场景 |
|---|---|---|---|
| 太阳同步轨道（SSO） | 约 500–800 km | 固定地方时过境，数天重访 | 建成区扩张、农作物、工业热源、港口堆场 |
| 地球静止轨道（GEO） | 约 35786 km | 分钟级连续观测 | 夜间灯光、火点、气溶胶与短时活动强度 |
| 低倾角/非 SSO | 约 400–600 km | 过境时间漂移 | 特定区域高频监测、SAR 干涉 |
太阳同步轨道保证同一地点在相近地方时被观测，使多期影像的太阳高度角与阴影方向一致，这对时间序列因子至关重要。若忽略过境时间差异，同一工厂在不同月份的阴影长度变化可能被误读为产能变化。
三、四类分辨率：因子可用性的四道门槛
分辨率不是单一指标，而是空间、光谱、时间、辐射四个维度的组合。任何一类不满足，因子都可能失效。
- 空间分辨率：单个像元对应的地面尺寸。10 m 级适合城市与农田地块，250–500 m 级适合区域经济总量，公里级适合大范围夜间灯光。
- 光谱分辨率：波段数量与带宽。多光谱（如 4–13 波段）足以做植被与建成区指数；高光谱（上百波段）可识别具体材料与排放特征。
- 时间分辨率：重访周期。Sentinel-2 约 5 天，Landsat 约 16 天，MODIS 每日，GEO 分钟级。因子频率不能高于数据频率。
- 辐射分辨率：量化位数与信噪比。12 bit 比 8 bit 更能区分微弱的地表变化，对夜间灯光与热异常尤其关键。
四、常见卫星数据源与选型清单
以下数据源是经济活动因子构建中最常被使用的“原材料”，选型时需同时考虑免费性、历史长度与处理成本。
- Landsat 8/9（OLI/TIRS）：30 m 多光谱、100 m 热红外、16 天重访，历史可追溯至 1980 年代，适合长时序建成区与地表温度因子。
- Sentinel-2（MSI）：10–60 m、13 波段、约 5 天重访，红边波段对植被与农业因子极有价值。
- Sentinel-1（C-SAR）：10 m 级、6–12 天重访，全天候，适合形变、船舶与结构变化监测。
- MODIS：250–1000 m、每日观测，适合大范围火点、植被指数与地表温度。
- VIIRS 夜间灯光：约 500 m、每日，是夜间经济活动强度最直接的代理变量之一。
- 高分系列与商业星座：亚米级至米级，适合重点区域精细化验证，但成本与获取门槛较高。
# 以 Sentinel-2 为例的波段与用途速查
B02 Blue 10m 水体、气溶胶
B03 Green 10m 植被绿度
B04 Red 10m 叶绿素吸收
B08 NIR 10m 生物量、水体边界
B11 SWIR1 20m 水分、建成区
B12 SWIR2 20m 矿物、燃烧
NDVI = (B08 - B04) / (B08 + B04)
NDBI = (B11 - B08) / (B11 + B08)
五、案例与误区复盘
假设你要构建某工业园区的“月度开工强度因子”。一个可行路径是：用 Sentinel-2 计算 NDBI 与地表温度异常，用 VIIRS 夜间灯光做辅助验证，再用 Sentinel-1 后向散射变化捕捉堆场与结构变化。三类信号交叉验证后，因子的稳健性显著高于单一指标。
常见误区二：忽略过境时间与云量。同一区域不同年份的可用影像数量差异很大，直接平均会造成“数据可得性偏差”，把云少地区的经济活动误判为更强。
常见误区三：不做辐射归一化就跨传感器拼接。Landsat 与 Sentinel-2 的波段响应函数不同，直接混用会导致指数出现系统性偏移。
复盘方法很简单：对每个候选数据源，记录其空间、光谱、时间、辐射四项参数，并标注历史起始时间与云遮挡比例。只有四项都满足因子设计要求的源，才进入特征工程环节。这一步做扎实，后续的因子构建与回测才不会建立在不可靠的输入之上。