一、引言
环境问题是当今人类社会面临的重大挑战之一。环境污染和生态退化不仅威胁人类健康和可持续发展，也对经济社会稳定造成严重影响[1]。加强环境监测、及时掌握环境状况是环境管理和决策的基础。传统的地面环境监测虽然精度高，但受站点分布、监测频次等条件限制，很难满足大范围、动态监测的需求[2]。20世纪60年代以来，遥感技术的兴起和发展为环境监测开辟了新的途径。以卫星遥感为代表的对地观测技术，可以快速获取大范围、多时相的地表信息，为环境监测提供了重要的数据源和技术手段[3]。
二、国外环境遥感监测现状
(一)发展历程
国外环境遥感监测研究始于20世纪60年代。1972年，美国发射了第一颗专门用于地球资源勘查的陆地卫星1号(Landsat-1)，标志着环境遥感监测进入实用化阶段[4]。此后，美国、欧洲、日本等国家和地区相继发射了一系列陆地观测卫星，极大推动了环境遥感监测的发展。进入21世纪，高分辨率商业遥感卫星的发射，使环境遥感监测的时空分辨率和数据获取能力大幅提升。
(二)主要方法和应用进展
1. 大气遥感监测
大气遥感监测主要利用可见光、紫外、红外等传感器，反演大气污染物浓度、臭氧总量、气溶胶光学厚度等环境要素，评估空气质量状况和污染来源。TOMS、OMI、GOME等卫星持续观测全球臭氧总量变化，揭示了南极臭氧洞的形成过程和恢复趋势。MOPITT、SCIAMACHY等卫星可以监测痕量气体的柱浓度，评估区域空气质量状况。MODIS、MISR等传感器可以反演气溶胶光学厚度，评估雾霾污染程度和来源。
2. 水环境遥感监测
水环境遥感监测主要利用可见光、近红外、热红外等传感器，反演水质指标、藻类叶绿素浓度、透明度等环境要素，评估水体污染状况和富营养化程度。Landsat、SPOT等卫星在湖泊、水库等水体的水质评估、藻类暴发预警中得到广泛应用。MODIS、MERIS等卫星在河流、湿地等水体的水质参数反演中发挥重要作用。SeaWiFS、MODIS等传感器可以准确反演海洋叶绿素a浓度，评估海洋初级生产力和生态状况。
3. 土壤遥感监测
土壤遥感监测主要利用可见光、近红外、热红外、微波等传感器，反演土壤水分、盐分、侵蚀、重金属污染等环境要素，评估土壤环境质量状况和退化程度。AMSR-E、SMOS等微波辐射计和ASCAT、Sentinel-1等合成孔径雷达可以探测土壤水分的时空分布和变化。Landsat、SPOT等卫星可以提取土地利用/覆被变化信息，评估水土流失的空间分布和动态变化。Landsat、Sentinel-2等卫星可以提取重金属污染区的光谱特征，评估污染区范围和污染程度。
4. 生态遥感监测
生态遥感监测主要利用可见光、近红外、热红外等传感器，反演植被生物量、净初级生产力、蒸散发等生态过程，评估生态系统的结构、功能和健康状况。MODIS、AVHRR等传感器可以反演植被指数，估算区域尺度的植被生物量和碳储量。Landsat、Sentinel-2等传感器可以提取森林参数，评估森林生物量和碳汇功能。GLAS、ICESat-2等激光雷达可以获取森林垂直结构信息，精确估算森林地上生物量。Landsat、Sentinel-2等传感器可以提取土地利用/覆被变化信息，评估生境破碎化程度和景观连通性。
三、国内环境遥感监测现状
(一)发展历程
我国环境遥感监测研究起步于20世纪70年代。1975年，我国发射了第一颗返回式遥感卫星"实践五号"，标志着我国卫星遥感事业的开端。20世纪80年代，随着国家高技术研究发展计划(863计划)的实施，我国遥感卫星研制和应用进入快速发展阶段。进入21世纪，我国相继发射了风云、资源、环境与灾害监测预报小卫星星座、高分辨率对地观测系统等一系列遥感卫星，初步建成了多种类、多分辨率、多时相的对地观测体系，为环境遥感监测提供了重要的数据支撑。
(二)主要方法和应用进展
1. 大气遥感监测
我国于2002年开始利用FY-3卫星紫外臭氧垂直探测仪开展全球臭氧总量业务化监测。利用国外卫星数据，开展了区域尺度的二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳等污染气体遥感反演研究。利用国产卫星如HJ-1、GF-5等数据，开展了城市尺度的气溶胶光学厚度反演和PM2.5浓度估算。针对雾-霾混合污染，发展了雾-霾识别方法，实现了雾和霾污染的区分监测。
2. 水环境遥感监测
我国学者利用Landsat、HJ-1、GF-1等卫星数据，开展了太湖、巢湖、滇池等重点湖泊的水质参数反演和富营养化评估。利用MODIS等数据，开展了长江、黄河等大江大河的悬浮泥沙浓度反演和输移通量估算。利用MODIS、FY-3等卫星数据，开展了渤海、黄海、东海等海域的叶绿素a浓度反演和赤潮灾害监测。利用国产GF-4、HY-1C等卫星数据，开展了河口、近岸等典型海域的悬浮泥沙浓度反演和入海通量估算。
3. 土壤遥感监测
我国学者利用AMSR-E、SMOS等微波辐射计数据，开展了全国尺度的表层土壤水分反演。利用Sentinel-1、PALSAR等合成孔径雷达数据，开展了典型流域的土壤水分时空动态监测。利用Landsat、SPOT等卫星数据，开展了黄土高原、川西高原等水土流失重点区的土地利用/覆被变化监测，评估了土地利用变化对土壤侵蚀的影响。利用Landsat、HJ-1等卫星数据，开展了湖南铅锌矿区、江西铜矿区等重点污染区的重金属污染监测，识别了污染区的空间分布范围。
4. 生态遥感监测
我国学者利用MODIS、AVHRR等卫星数据，开展了全国尺度的植被净初级生产力制图，揭示了我国陆地生态系统碳收支的时空格局。利用Landsat、SPOT等卫星数据，开展了东北、华北等重点区域的森林生物量反演，评估了森林生态系统的固碳功能。利用MODIS等卫星数据，开展了青藏高原、天山北坡等典型生态区的草地净初级生产力估算，揭示了气候变化和人类活动对草地生产力的影响。利用国产卫星如HJ-1、GF-1等数据，开展了三江平原、黄淮海平原等农区的农田净初级生产力监测，评估了农田生态系统的粮食生产潜力。利用Landsat、HJ-1等卫星数据，开展了全国生态功能区划、国家重点生态功能区等区域的生态环境质量综合评估，揭示了区域生态环境质量的时空分异规律。
四、环境遥感监测面临的挑战与机遇
(一)主要挑战
1. 复杂地表和大气条件的影响
我国地域辽阔，地形地貌复杂多样，植被类型丰富，对遥感监测提出了更高要求。高原山地、丘陵沟壑等复杂地形条件，导致遥感影像出现几何畸变、辐射畸变等问题，影响地物光谱特征的提取和反演。植被覆盖度高、冠层结构复杂的森林生态系统，对遥感信号具有强烈的多次散射效应，导致林下土壤信息难以获取。大气水汽含量高、气溶胶类型复杂的城市热岛区，对遥感影像的大气校正提出了更高要求。这些复杂的地表和大气条件，给环境遥感监测的定量化、精细化提出了挑战。
2. 多源异构数据融合与集成
随着国内外遥感卫星数量的不断增加，可获取的遥感数据种类日益丰富，数据获取的时间和空间尺度也不断拓展。但不同来源、不同类型的遥感数据在空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率等方面存在较大差异，如何有效融合和集成多源异构数据，充分发挥多源数据的协同优势，是当前环境遥感监测面临的重要挑战。此外，遥感大数据的快速增长，对数据存储、管理、处理、分析能力提出了更高要求，需要发展适应于遥感大数据处理的新模式、新方法和新系统。
3. 环境过程机理与模型的复杂性
环境遥感监测不仅要获取环境要素的空间分布信息，更需要揭示环境过程、预测未来变化趋势。但环境系统是一个复杂的巨系统，涉及大气、水、土、生等多圈层过程，环境过程和机理高度复杂，尚未完全阐明。现有的环境遥感模型大多基于经验统计方法或简化的物理模型，难以准确刻画复杂的环境过程，对遥感反演参数的解释和外推能力有限。因此，如何加强环境过程机理研究，发展能够精细刻画环境过程的物理机制模型，提高遥感监测结果的解释力和预测力，是环境遥感监测领域亟待突破的瓶颈。
4. 环境监测网络的空间布局与优化
我国幅员辽阔，不同区域的环境问题具有明显的差异性。东部发达地区以大气污染、水污染等问题突出，西部生态脆弱区以水土流失、荒漠化等问题严重。针对不同区域、不同时段的环境问题，需要优化环境监测网络的空间布局，提高监测的时空针对性和代表性。目前，我国环境地面监测站点主要分布在东中部地区，西部地区站点稀疏，整体布局不够均衡。遥感监测虽然实现了大范围覆盖，但也存在重点区、热点区监测能力不足的问题。因此，如何统筹考虑区域环境特征、问题热点、监测需求等因素，优化卫星遥感与地面监测的时空布局，构建"天-空-地"一体化的立体监测网络，是提高环境监测时效性和精准性的关键。
(二)发展机遇
1. 新一代遥感卫星的发展
近年来，我国高分辨率对地观测卫星快速发展，高分系列、资源系列卫星性能不断提升，为环境监测提供了更加丰富的数据源。"十四五"期间，我国将进一步发展新一代高分辨率光学卫星、合成孔径雷达卫星、高光谱卫星，并积极推进P波段雷达、激光雷达等新型载荷的研制和应用，极大拓展了环境遥感监测的手段和能力。新一代遥感卫星的发展，将为环境监测提供更高时空分辨率、更多波段覆盖、更高信噪比的遥感数据，为精细化环境监测奠定了数据基础。
2. 人工智能技术的发展
人工智能技术的快速发展，为环境遥感监测注入了新的活力。深度学习、机器学习等人工智能算法，可以从海量遥感大数据中自动提取环境信息，克服传统方法对先验知识依赖强、人工处理效率低等问题。将人工智能技术与物理机制模型相结合，可以发展数据驱动的智能反演模型，提高遥感反演的精度和效率。此外，人工智能技术在遥感影像智能解译、变化检测、异常识别等方面展现出巨大潜力，有望突破传统环境监测模式，实现环境问题的智能诊断和预警。
3. 多学科交叉融合的深化
环境遥感监测是一个多学科交叉的综合性领域，涉及遥感科学、环境科学、地理科学、信息科学等多个学科。多学科交叉融合的不断深化，为环境遥感监测提供了新的理论基础和技术方法。遥感科学与环境科学的交叉，促进了环境过程遥感机理模型的发展，提高了遥感监测的定量化水平。遥感科学与地理科学的交叉，促进了时空大数据分析、地学过程模拟等技术在环境监测中的应用，拓展了遥感监测的时空尺度。遥感科学与信息科学的交叉，促进了云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术与遥感的深度融合，提升了遥感数据处理、分析、服务的效率和水平。
4. 国家生态文明建设的需求
生态文明建设是关系中华民族永续发展的根本大计。党的十九大将生态文明建设纳入中国特色社会主义事业"五位一体"总体布局，对加强生态环境保护、建设美丽中国提出了更高要求。"十四五"时期，我国生态文明建设进入了以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型的关键时期。这对生态环境监测提出了新的需求，要求不断完善生态环境监测网络，强化卫星遥感等技术手段在生态环境监测领域的应用，实现生态环境监测的全覆盖、全过程、全天候。国家生态文明建设的需求，为环境遥感监测的发展提供了广阔的应用前景和重大的战略机遇。
五、结论与展望
本文系统梳理了国内外环境遥感监测的发展历程和现状，重点介绍了大气、水、土、生等环境要素遥感监测的主要方法和应用进展，分析了当前环境遥感监测面临的挑战与机遇，对未来环境遥感监测的发展趋势进行了展望。
纵观国内外环境遥感监测的发展历程，经历了从探索到业务化、从定性到定量化、从单要素到多要素、从静态到动态的发展过程。当前，环境遥感监测已成为全球环境治理和生态文明建设的重要技术支撑。我国环境遥感监测起步较晚，但发展迅速，在遥感卫星、监测方法、业务应用等方面取得了长足进步，初步形成了多手段、多尺度、多要素的立体监测体系。
展望未来，环境遥感监测将呈现出以下发展趋势:一是向多源、多尺度、多时相、多平台的协同监测方向发展，充分发挥不同类型传感器的技术优势，提高监测的时空连续性和一致性；二是向数据驱动的智能化监测方向发展，利用人工智能、大数据等新技术提高数据处理效率和监测精度，实现环境问题的智能诊断和预警；三是向环境过程机理与模型深度融合方向发展，加强环境遥感机理模型研究，增强模型对环境过程的刻画能力，提高监测结果的解释力和预测力；四是向生态环境综合监测方向发展，加强大气、水、土、生等环境要素的协同监测，开展自然生态系统与人文系统的耦合分析，为生态系统管理提供全面决策依据。
环境遥感监测是一项复杂的系统工程，需要多学科、多部门、多领域的协同攻关。未来，应加强顶层设计和统筹布局，完善天-空-地一体化的环境立体监测网络，发展多源遥感数据协同反演与同化技术，突破复杂条件下环境遥感定量化瓶颈；应加强环境遥感基础理论和关键技术攻关，发展新型传感器与先进信息技术深度融合的智能监测新方法，提高监测的精准性和自动化水平；应面向国家和区域重大生态环境问题，聚焦大气污染、水环境恶化、土壤污染、生物多样性丧失等热点问题，开展精细化、动态化监测，为生态环境保护和修复提供精准决策支持；应加强部门协作和国际合作，促进数据共享和技术交流，推进环境遥感监测从科学到业务、从区域到全球的应用拓展，更好地服务于人类命运共同体和美丽地球家园的建设。
参考文献:
[1] Foley J A， DeFries R， Asner G P， et al. Global consequences of land use[J]. Science， 2005， 309(5734): 570-574.
[2] 王长耀,布和敖斯尔,狄小春. (1998). 遥感技术在全球环境变化研究中的作用. 地球科学进展 (03), 63-69.
[3] 胡晖. (2019). 环境遥感监测技术及发展趋向研究. 环境与发展 (04), 175-176. doi:10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2019.04.111.
[4] Landgrebe D A. The evolution of Landsat data analysis[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing， 1997， 63(7): 859-867.
[5] Roy D P， Wulder M A， Loveland T R， et al. Landsat-8: Science and product vision for terrestrial global change research[J]. Remote sensing of Environment， 2014， 145: 154-172.
