【微课堂】月球遥感制图技术发展展望
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多探测任务月球数据集成建立新一代月球控制网
在月球科学研究和月球探测任务中，月球全球控制网是一项重要的空间数据基础设施，是月球测绘制图和月球探测数据科学应用的空间基准和控制框架。
目前国际上通用的月球全球控制网ULCN 2005基于20世纪90年代及之前获取的探测数据建立，水平精度为100 m至几千米，垂直精度约100 m，总体精度较低。21世纪的月球探测任务中，轨道器影像分辨率、定轨定姿精度、激光测高精度和密度都有显著提高，这些探测任务各自的制图产品之间的不一致以及与ULCN 2005控制网的差异广泛存在。因此ULCN 2005已不能很好地满足21世纪多个探测任务数据处理中作为控制基准的需求，为了消除和减小不同探测任务数据空间位置的不一致，更好地综合利用各国探测任务获取的最新的月球探测数据进行月球科学研究，迫切需要基于多探测任务遥感数据构建新一代月球全球控制网。建立这样一个月球全球控制网，需要解决一系列关键技术问题，也需要国际相关机构与团队的合作。
02
多探测任务月球数据集成精细制图
几十年来，多探测任务获取的影像及激光测高数据对月球表面进行了多次不同分辨率的覆盖，正在执行中的探测任务还在源源不断地获取月表高分辨率数据，例如在阿波罗11号着陆区，仅LRO窄角相机已重复获取32幅影像。
如何集成多探测任务月球影像数据进行精细制图，提高制图产品定位精度和分辨率，是重要的研究课题。通过多基线摄影测量和超分辨率重建技术，有望制作出超分辨率DEM和DOM。这将十分有利于精细的月球科学研究，如石块识别和统计分析，月壤厚度计算等。
03
海量月球探测数据的自动处理
随着月球探测任务的累积、遥感传感器分辨率的不断提高，国际国内已积累了海量的月球遥感数据并且数据量持续增长，已经远远超出了人工处理的能力。例如，从米级和亚米级分辨率的月球遥感影像可以分辨出巨量的、以往中低分辨率影像上无法分辨的形貌特征，然而，大比例尺地貌图制图、地质填图等工作还远没有充分展开和完成，大量的数据获取后存档而无法及时处理分析。
目前，尽管有一些月球表面特征自动提取的研究，绝大多数目标识别和分析的工作是基于人工解译完成的。因此，海量月球探测数据的自动处理是月球科学研究急需的支撑技术，包括自动的几何、辐射、光谱处理、目标识别、全球形貌测图、地质填图等，除了月球测绘遥感、月球地质、月球地貌等相关专业技术的发展外，地质云计算、深度学习等技术将在海量月球探测数据的自动处理方面大有用武之地。
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月球制图标准、数据共享与国际合作
除了制图技术本身的发展外，为了更好地综合利用各国的探测数据进行遥感制图和月球科学研究，十分有必要建立和完善国际月球制图标准，包括坐标系、控制网、制图系列比例尺的确定、地图投影、地物的分类与表达、数据格式与编码等。同时，在遵循共有标准的前提下，原始探测数据和所生成制图产品的及时共享，是各国共同促进月球科学研究和推动技术进步的应有选择。所有这些标准和共享的实现，有赖于有效的国际合作，需要相关业务主管部分、国际组织和科学工作者的共同努力。
以上内容摘编自《月球遥感制图回顾与展望》（刊发于《遥感学报》2016年第5期，作者邸凯昌、刘斌、刘召芹、邹永廖。）全文可点击此处链接查看。