遥感数据时空尺度对地理要素时空变化分析的影响

地理要素的时空变化分析对于了解和掌握地表的规律性有着重要的作用。利用地面站点观测、实地调查等传统方式获取数据,对地理要素进行时空变化分析是最常用的方法。但该类方法往往表现的是"点尺度"观测,不能在大尺度情况下准确地反映地表的时空变化信息。遥感卫星能以一定的时间间隔获得空间连续的对地"面尺度"观测数据,然而其特定的空间和时间分辨率使其获取的地表信息仍十分有限。同时地表的空间异质性和个别地表短时间内的快速变化,使得利用遥感数据对地理要素进行时空变化分析时,时空变化分析结果会随观测尺度而发生改变。本文从空间尺度和时间尺度两方面综述遥感数据时空尺度对地理要素的时空变化分析产生的影响和原因,并针对这些问题总结了减小时空尺度对结果不确定性影响的现行方法。可以通过多源遥感协同观测和反演、尺度转换、空间建模等方法减小空间尺度引起的不确定性;通过联合多时相遥感数据的方法减小时间尺度引起的不确定性。在实际应用中,应根据所观测地理要素的实际情况,综合分析选择合适的方法。     

水环境参数定量遥感反演空间尺度误差分析

对地观测技术的快速发展为水环境定量遥感监测提供了多源遥感数据的有利支撑,然而多源数据空间尺度差异引起的遥感数据和定量产品的不一致性严重制约了水环境科学研究和业务化应用。针对多源遥感数据的空间尺度转换和尺度误差问题,本文提出一种模拟遥感成像过程点扩散函数(PSF)的多源遥感数据空间尺度转换方法。以高空间分辨率GF-1卫星16m遥感数据为基础,模拟了常用的内陆水环境监测卫星Landsat TM/ETM+/OLI(30m)、Terra/Aqua MODIS(250m、500m、1000m)数据,系统研究了高动态浑浊水体(以鄱阳湖悬浮颗粒物监测为例)多源定量遥感监测的空间尺度误差,并对比分析了常用的多源数据尺度转换方法(基于遥感反射率数据平均法和基于悬浮颗粒物产品平均法)的有效性。结果表明,基于点扩散函数的空间尺度转换方法与传统方法具有较高的相关性,基于遥感反射率数据平均法的水环境定量遥感产品的误差水平低于基于悬浮颗粒物产品平均法;相对于南海等相对平稳水体的低空间尺度误差水平(0.5%),在高动态浑浊的内陆或近岸水环境遥感监测中,由空间尺度变化引起的产品误差可达±5%左右。因此,在高精度水环境定量遥感发展应用的需求和多源多尺度遥感数据协同的背景下,本文研究对于提高多源遥感监测产品的一致性和应用能力具有重要理论和现实意义。     

黑河遥感试验中尺度上推研究的进展与前瞻

尺度问题是遥感科学研究的一个关键科学问题,但其理论和方法的发展严重受限于稀缺的多尺度观测数据。黑河生态水文遥感试验(Hi WATER)的核心目标之一是开展多尺度观测以支持尺度转换研究。本文综述了Hi WATER中定点观测的尺度上推研究进展,内容包括:(1)尝试严格定义了空间平均、空间尺度上推、观测足迹、代表性误差、观测真值等概念;(2)介绍了Hi WATER获取的多尺度(单点—像元—区域—流域)生态水文观测数据;(3)发展了基于地统计理论的多尺度采样方法,改进了基于时间稳定性的采样方法;(4)定量评估了辐射、碳通量、土壤水分、地表温度单点观测的代表性误差,实证了异质性地表遥感产品真实性检验的不确定性主要来源于观测的时空代表性;(5)发展了定点观测的尺度上推方法,将克里格方法推广至回归克里格、面到面、不等精度观测等情形,发展了贝叶斯框架下的非线性尺度上推方法,实证了引入遥感观测作为协同信息可显著提高尺度上推的精度。总之,Hi WATER初步形成了从采样设计、多尺度观测、代表性误差的度量、尺度上推新方法到真实性检验的研究框架。     

异质性地表反照率遥感产品真实性检验研究现状及挑战

地表反照率直接决定了地表能够吸收到的太阳辐射能量,是研究气候变化、能量平衡的一个关键参数。遥感为大尺度、连续获取地表反照率提供了一种有效的观测手段。但遥感数据本身的精度限制和反演模型的不确定性,使基于卫星数据反演的反照率产品存在误差,而这种误差的存在又会影响产品的进一步应用。正确的认识这种误差有助于提高产品的应用精度,深化其应用的深度和广度。真实性检验就是正确认识卫星反照率产品准确性、稳定性的重要手段,它是卫星产品从生产到应用的桥梁。虽然目前已经开展了大量的真实性检验工作,但即使是针对同一种卫星产品,真实性检验的结果往往并不一致。其根本原因在于验证中所采用的参考值能不能够准确地代表卫星像元尺度的地面真值。地面观测和卫星产品像元之间巨大的尺度差异以及广泛分布的地表异质性,使地面观测并不能直接作为像元尺度真值与卫星产品进行简单的对比。因此真实性检验过程并不是直接的,而是需要经过一系列严格、独立的过程得到像元尺度真值后与产品在一定的空间和时间范围内进行对比。针对目前真实性检验结果准确性和可信度不高等问题,本文尝试从地面实测数据、尺度转换、验证方式、评价方法及验证中存在的问题等几个方面来论述反照率产品的真实性检验现状及挑战。     

两种普适性尺度转换方法比较与分析研究

着重阐述了地表空间信息尺度转换的必要性和方法.首先从尺度转换成因分析入手,介绍了两种普适性的尺度转换模型,即泰勒级数展开模型和计算几何模型,并对这两个模型的适用性进行了分析.借助叶面积指数的反演,针对林地、农田、水体3种不同下垫面的试验样区进行了模型的分析比较.结果表明,在拥有小尺度(高分辨率)数据时,泰勒级数模型能够很好的刻画尺度效应,使得尺度效应改正后的相对误差小于1%,获取更为准确的地表参数反演值.遥感尺度转换方法、技术为获取不同尺度的地学信息,为资源调查和环境灾害监测等相关领域的应用提供真实可靠的多尺度数据支持.     

叶面积指数遥感尺度效应与尺度纠正

由于地表空间异质性的普遍存在,遥感反演模型的非线性必然会导致不同分辨率观测的遥感结果不一致,从而产生遥感产品尺度效应。本文研究了遥感产品尺度效应概念、模拟方法和定量计算模型,并利用锡林浩特草原研究区的实测数据,对尺度效应模型和方法进行了定量计算与验证分析。首先,基于不同升尺度方法与多尺度遥感成像机理之间的机理联系,通过“先反演再平均”与“先平均再反演”之间的差异,可计算“高”分辨率与“低”分辨率之间的遥感产品尺度差异。其次,分别以红光、近红外两波段反射率和归一化植被指数(NDVI)为自变量,对叶面积指数(LAI)非线性遥感模型进行泰勒展开,研究了模型非线性、遥感数据空间异质性对LAI遥感产品尺度差异的影响,发现高阶项可忽略,利用二阶导数项和遥感数据方差项可定量计算遥感产品尺度差异,经过二阶导数项纠正后的尺度差异相对偏差从5.6%分别降低到0.78%和1.45%。最后,分析了LAI遥感产品尺度效应的特征规律,得出以下结论:随着植被覆盖的增大,同等遥感空间异质性的LAI遥感产品尺度差异越大,且红光波段比近红外波段的尺度差异敏感性高近2个数量级;对于绝大部分陆地植被区域,存在“低分辨率低估”尺度效应,且遥感产品尺度差异的主导要素为LAI模型非线性,NDVI变量自身非线性对尺度效应贡献占23.5%;对于湿地类植被与水体混合情形,NDVI变量非线性的贡献为主导贡献,出现“低分辨率高估”尺度效应,必须利用红光、近红外两波段的二阶导数项非线性尺度差异,才能解释这一类型的LAI遥感产品尺度效应。本文建立了具有一定普适意义的遥感产品尺度效应定量模拟与尺度纠正方法,对推动定量遥感的尺度问题研究有一定参考价值。     

热红外遥感地表温度与发射率地面验证进展

地表温度与发射率是地表—大气系统长波辐射和潜热通量交换的直接驱动力,是描述区域和全球尺度上地表能量平衡与水平衡的重要参数,其时空变化信息在气象预测、气候变化、水循环、地质勘探、农林监测和城市热环境等诸多领域具有广泛的应用。热红外遥感作为当前获取区域或全球尺度上地表温度和发射率的最有效手段之一,相较于传统的地面点位测量方法,具有空间覆盖范围大和重复观测等优势。对热红外遥感定量反演的地表温度与发射率产品进行地表真实性验证,有利于发现遥感数据自身或其反演算法的缺陷,确定产品的精度与不确定度,便于遥感产品的应用与推广。本文首先回顾了地表温度和发射率的定义,阐述了热红外遥感可反演、地面可测量的地表温度和发射率的科学内涵,并对利用热红外遥感数据反演地表温度和发射率的理论和方法作了概述;对地表温度和发射率地面验证的框架体系、验证指标进行总结,建立了基于精度、精确度、不确定度、完整性和稳定性的验证评价指标体系;总结了地表温度和地表发射率的地面验证方法、地面测量方法、辅助数据的获取方法、地表温度地面测量的采样方法,以及在验证异质非同温地表时从点到像元尺度的地表温度尺度转换方法等,分析了地面验证过程的主要误差来源;归纳了目前地表温度和地表发射率主要验证站点、观测网络及其空间分布特征;最后,本文讨论了地表温度与发射率地面验证存在的若干问题,并对地表温度与发射率验证工作的发展前景和趋势进行了相关展望。     

用地面点测量数据验证LAI产品中的尺度转换方法

遥感叶面积指数产品精度和不确定性需要通过地面测量的数据来验证。因为两者的空间尺度差异,验证前需要通过尺度转换方法将这两种数据的尺度统一。将泰勒级数展开模型进行改进后,可以用于解决叶面积指数遥感产品验证中地面测量数据与遥感产品尺度不匹配的问题,同时可以针对每个数据定量给出误差。将误差在阈值范围内的实测数据作为地面参考值对遥感产品进行验证。本文利用这种方法将黑河综合遥感联合实验数据集中的地面测量叶面积指数尺度上升到遥感像元尺度,并与MODIS,GLASS LAI遥感产品进行了比较。     

小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合试验

遥感综合试验对于遥感科学技术的发展起到重要作用,无论是基础研究还是遥感应用都需要试验提供支撑。从2018年开始,遥感科学国家重点实验室针对遥感自身发展和遥感面向地表圈层深化应用面临的科学问题,在滦河上游流域组织了小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合观测试验,本文旨在介绍该试验的目标、区域、观测参数、观测方法以及对未来研究的展望,以期望为今后开展其他遥感试验及相关研究提供有益的参考和帮助。该试验采用星机地协同综合观测的方式,选择主要的在轨运行卫星数据及覆盖此流域的遥感产品作为主要数据;针对典型区域开展航空及无人机遥感试验,搭载光学传感器设备,获取典型区域水热循环、碳循环等关键参数;并同步开展地面观测试验,在典型实验区开展大气、植被和土壤关键参数的精细观测。目前已系统的开展了地面测量试验、无人机遥感试验及航空遥感试验,并同步收集了卫星遥感数据,形成了一套丰富的星—机—地配套遥感实测数据集。在试验的推动下,遥感科学国家重点实验室于2020年在试验区架设了多座综合观测塔,并配置了多种观测设备,开启了长时间序列观测任务,虚拟试验场的构建和机理生态模型的运行也在同步开展。小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合试验利用星—机—地一体化的监测方法有效获取了地表水、能量和碳循环的关键参数,为遥感机理模型发展、反演方法检验和尺度转换研究提供了关键的基础数据。目前已用来建立遥感机理模型的综合检验平台,分析和改进传统模型和遥感产品在复杂地表的适用性,阐明流域尺度碳水耦合的物理过程。     

定量遥感升尺度转换方法研究进展

尺度效应是地理科学中普遍存在的现象,制约着遥感等空间科学的发展。发展合理的尺度转换方法以促进遥感技术的全面应用迫在眉睫。本文分别从面—面升尺度转换、点—面升尺度转换两个角度对目前定量遥感领域存在的升尺度转换方法进行综述。其中,面—面升尺度转换方法按照转换原理可分为先反演后聚合、先聚合后反演两种;点—面升尺度转换方法依据定权策略可分为简单平均法、经验回归法、地统计方法、贝叶斯方法等。不同的升尺度转换方法具有各自的特点和优势,本文分别从模型构架、基本原理、特点、局限性和适用条件等方面对现有升尺度转换方法进行分析和讨论,并从离散型与连续型、统计型与物理型、普适型与针对型以及先验知识有和无4个方面总结了现有研究中存在的不足,剖析了升尺度转换研究中存在的问题与挑战,并预测了可能的发展方向。     

高分辨率遥感影像智能解译研究进展与趋势

遥感影像解译是一个不断发展的研究方向,随着日新月异的遥感应用需求、高分辨率遥感数据的快速发展、地理知识的日积月累、以及人工智能技术的发展,亟需发展自动化、智能化的遥感影像解译技术。本文针对遥感影像智能解译,首先从遥感影像解译单元、分类方法、解译认知3个方面阐述遥感影像解译的研究进展,然后提出了面向地理场景的 “地理知识图谱构建—深度学习模型构建—地理知识图谱与深度学习模型协同的遥感影像语义分类”遥感影像智能解译总体框架,并给出初步试验成果,最后对智能解译的重要发展趋势予以展望,以期拓展遥感影像智能解译研究的思路与方法,提高遥感影像智能解译的精细程度和智能化水平,使智能解译具备地理空间理解能力,推动“数据—信息—知识—智能”的深度转化。     

基于地物空间信息的浮动先验概率最大似然分类研究

利用遥感影像对地物进行分类识别时，既需要考虑地物波谱信息，也需要考虑其空间信息。现有遥感分类方法主要集中在利用像素的波谱信息，对各个像素进行独立分类，忽略了地物空间信息。考虑到传统最大似然分类（MLC）方法包括先验概率和条件概率密度函数两个核心环节，提出基于空间信息的浮动先验概率MLC方法，融合空间信息和波谱信息，以提高分类精度。在分析地物空间信息的基础上，总结了基于空间信息的浮动先验概率确定原则和依据，包括地物几何空间特征、情景特征、临近像素空间自相关定律、景观参数等，并设计了基于地物空间特征和临近像素空间自相关定律的浮动先验概率确定算法和分类流程。通过分类试验和误差矩阵分析，结果表明：基于空间特征和临近像素空间自相关定律的浮动先验概率MLC方法，能够融合地物的波谱信息和空间信息，克服最小距离、MLC等基于像素波谱信息的分类方法的缺点，显著提高地物分类精度。     

Forward a spatio-temporal trend surface for long-term ground-measured albedo upscaling over heterogeneous land surface

Upscaling ground albedo is challenged by the serious discrepancy between the heterogeneity of land surfaces and the small number of ground-based measurements. Conventional ground-based measurements cannot provide sufficient information on the characteristics of surface albedo at the scale of coarse pixels over heterogeneous land surfaces. One method of overcoming this problem is to introduce high-resolution albedo imagery as ancillary information for upscaling. However, due to the low frequency of updating of high-resolution albedo maps, upscaling time series of ground-based albedo measurements is difficult. This paper proposes a method that is based on the idea of conceptual universal scaling methodology for establishing a spatiotemporal trend surface using very few high-resolution images and time series of ground-based measurements for spatial-temporal upscaling of albedo. The construction of the spatiotemporal trend surface incorporates the spatial information provided by auxiliary remote sensing images and the temporal information provided by long time series of ground observations. This approach was illustrated by upscaling ground-based fine-scale albedo measurements to a coarse scale over the core study area in HiWATER. The results indicate that this method can characterize the spatiotemporal variations in surface albedo well, and the overall correlation coefficient was 0.702 during the study period.     

陆表定量遥感反演方法的发展新动态

随着获取的遥感数据越来越多,定量遥感正处于一个飞速发展的时期。本文从反演方法和遥感数据产品生成两个主要方面对近期陆表定量遥感的发展进行评述。由于大气—陆表系统的环境变量数远远超过遥感观测数,定量遥感反演的本质是个病态反演问题。在评述机器学习方法(包括人工神经网络、支持向量回归、多元自适应回归样条函数等)的应用基础上,重点关注克服病态反演的7种正则化方法:多源数据、先验知识、最优化反演的求解约束、时空约束、多反演算法集成、数据同化和尺度转换。定量遥感发展的另外一个显著特征是由数据提供者(比如数据中心)将观测的遥感数据转换成不同的地球生物物理化学参数产品,即遥感高级产品,并服务于数据使用者。概括介绍了北京师范大学牵头研发的GLASS(Global LAnd Surface Satellite)产品的新进展与全球气候数据集的研发情况。     

基于尺度转折点的尺度转换方法研究

如何用一种向上的尺度转换方法使得一幅高分辨率的遥感图像经向上尺度转换后可以生成一幅低分辨率的遥感图像,并且使这幅新生成的图像所描述的地物空间关系、空间格局及破碎程度等信息与实际情况下该尺度下的信息保持一致,损失的信息量最少。如何找到这样一种尺度转换的方法是尺度问题中的核心部分,也是遥感中最终要解决的问题。本文一方面结合景观生态学中有关空间分析和尺度转换的方法及最近提出的基于直方变差图的尺度转换方法,对这些方法加以对比并分析了它们各自的优缺点;另一方面在直方变差图的基础上结合分形理论引入了尺度转折点这一概念。通过各个尺度转折点可以确定各个尺度域。。如何找到不同尺度域之间的尺度转换方法将是本研究的重点。本文拟采用的数据为互联网上的IKONOS天安门地区图像。     

参数敏感性分析在遥感及生态水文模型中的研究进展

参数敏感性分析SA（Sensitivity Analysis）是遥感、生态和水文模型不确定性分析UA（Uncertainty Analysis）的重要方法之一。本文梳理了遥感散射/辐射模型,以及遥感驱动的生态、水文模型研究中常用的敏感性分析方法,并总结了各类方法的优缺点和适用条件。从识别关键参数、不确定性分析和参数优化3个方面,分析了这些领域中参数敏感性分析研究的进展和存在问题,并介绍了最常用的敏感性分析平台。参数敏感性分析作为模型参数优化的先验知识之一,促进了模型和参数的优化。在不确定性和敏感性矩阵USM（Uncertainty and Sensitivity Matrix）的框架下,结合全局敏感性分析方法开展多阶段遥感反演、参数敏感性的尺度效应、参数敏感性的时空异质性研究更加需要关注。此外,还需要提高敏感性分析的计算效率和模式,来适应未来更加复杂的模型和迅速增长的数据量。     

遥感数据产品真实性检验不确定性分析研究进展

不确定性分析是遥感产品真实性检验最重要的部分,本文以叶面积指数LAI为例,从测量、模型以及蕴含在测量和模型中的尺度效应3个方面分析产品真实性检验过程的不确定性来源,并针对问题提出减小其不确定性的办法。对于相对均一的地表,地面测量的空间代表性比较好,可不考虑地表空间代表性引起的尺度效应和蕴含在模型中的尺度效应引起的不确定性。针对异质性地表,分为两种情况:若模型是线性的,蕴含在模型中的尺度效应可以忽略,只需要考虑测量的不确定性、模型本身的不确定性、以及地面测量的空间代表性引起的尺度效应;若模型是非线性的,则测量、模型和蕴含在测量和模型中的尺度效应引起的不确定性都需要考虑。