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定量遥感产品反演中的检验与尺度转换-

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定量 遥感 产品 反演 中的 检验 尺度 转换
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定量遥感模型算法的检验和空间尺度转换问题张 仁 华中国科学院地理科学与资源研究所内 容一,定量遥感模型算法的检验二, 定量遥感模型算法反演中的尺度问题一, 定量遥感模型算法的检验 模型算法检验的意义 模型算法检验的误区 模型算法检验的关键 模型中非遥感参数的遥感化模型算法检验的意义 使人相信你的算法的精度和可行性,特别是定量遥感圈外人士的认可。 找到模型算法优化的途径。 得到模型算法创新的启迪。模型算法检验的误区 混淆相对容易的模型检验与难度较大的产品真实性检验(因为除像元制约模型外,模型检验的尺度远小于卫星产品的检验的尺度) 由于卫星像元尺度过大和地表的非均匀性,在没有严格确认该非均匀代表可以用多点取代的情况下,这种混淆使检验不得不误入被遥感否定掉的“以点代面”怪圈 遥 感数 据 、 非 遥感 参 数航 空 同步 观 测卫 星 同步 观 测待 检 模型 反 演已 检 模型 反 演已 检 模型 反 演地 度 同 目标 同 面 积 反演 值 一 致 性机 星 尺 度 同目 标 同 面 积反 演 值 一 致性反 馈 修 正完 成 真 实 性 检 验产 品 的相 对 真 值检 验否是尺 度转 换尺 度转 换反 馈 修 正否定量遥感模型算法检验的关键 获取传感器视场的遥感模拟数据 获取与视场同空间尺度、准时间同步的非遥感参数 获取与视场同空间尺度、准时间同步反演目标参数的相对真值模型算法检验的关键图示经标定的模拟遥感传感器测量光谱数据经标定的非遥感传感器测量的参数待检验的遥感模型算法标准计量仪器测量的反演目标相对真值待检验模型的输出值详细步骤 根据反演模型或算法,确定反演所需的模拟遥感数据;并确定模型需要输入的非遥感参数。 获取地面模拟遥感数据传感器的视场角匹配地面模拟遥感信号。 获取与地面模拟遥感数据传感器的视场角匹配的非遥感参数。 利用地面观测的模拟遥感数据和非遥感参数输入待检反演模型进行反演,获得该尺度下的反演结果。 根据相对真值的定义和表中特征精度和特征均匀度的规定,运用标准计量仪器或其他非遥感仪器,测定被测目标的相对真值。其尺度与上述模拟遥感数据测定尺度相同。 根据地表相对真值和同尺度的反演值,确定模型误差并进行反馈纠正,反复迭代 ,使误差最小化。由于模型的非线性 ,必须具有高中低值检验样地获取相对真值面对的科学问题如何 表征地物属性参数的相对性与相对真值 任何地物属性的量值必须传感器测量 任何传感器固有其精度阈与空间阈特征精度和特征均匀度 特征精度是一种已经能够表达地物能量流物质流基本特征和演变规律的精度。 在特征精度下所表达出的均匀程度,称其为特征均匀度 。± 测量样本值精度 =所有样本值均为 空间均质的相对性上图为沙地影像图 ,整幅作为一个像元时显示均匀(同温)但在亚像元尺度上显示的非均匀(不同温)影像图中下面的尺每格为 1可以看到 1- 3个沙粒的受阳面和阴影特征精度和特征均匀度的定义及其两者的关系ENEi为均匀度 为精特征均匀度为粗特征均匀度某范围或面积内的空间分布变量 、某范围或面积内的空间分布变量的平均值、为特征精度[ ( ) ] .i i E N N P       , , 特征精度高端特征精度低端获取非遥感参数所面临的科学问题 所谓非遥感参数,即目前还不能用遥感手段获取的模型参数 非遥感参数是点信息,仍然遗留被遥感否定掉的“以点代面” 弊病。严重影响遥感模型算法的可操作化。 压缩非遥感参数数目作为衡量定量遥感模型算法可应用性的重要指标。非遥感参数遥感化的途径挖掘波谱信息1 利用大气波谱信息纠正大气辐射衰减的劈窗技术,免去了探空气球观测。2 利用大气波谱信息纠正大气辐射衰减的抗大气影响的植被指数。3 利用链接中红外和热红外的“独立于温度的波谱指标”的 利用多光谱反演的大气温湿廓线的算法等 ……挖掘多角度信息1 以多角度信息获取植被冠层结构参数2 以多角度信息获取大气温湿廓线3 以多角度信息分解混合像元地表温度等 ……挖掘多时相信息1 以多时相信息判别作物种类2 以多时相信息为基础的微分热惯量反演土壤蒸发中的波文比 ..挖掘像元之间的相对信息潜力1 以像元排序对比法 (解混合像元组分温度 像元排序对比法 (别获取土壤和植被表面的波文比 ,免于地表蒸散模型中的非遥感参数 …非遥感参数遥感化的途径我认为梁顺林教授的算法群也是非遥感参数遥感化的成功例子!二, 定量遥感模型算法反演中的尺度问题地 面 遥 感数 据 、 非 遥感 参 数航 空 同步 观 测卫 星 同步 观 测待 检 模型 反 演已 检 模型 反 演已 检 模型 反 演地 度 同 目标 同 面 积 反演 值 一 致 性机 星 尺 度 同目 标 同 面 积反 演 值 一 致性反 馈 修 正完 成 真 实 性 检 验产 品 的相 对 真 值检 验否是尺 度转 换尺 度转 换反 馈 修 正否模型算法检验中需要的尺度转换 地级传感器观测视场尺度产品向机级产品像元尺度的转换1 如果机级产品像元尺度里的被检目标样地是在特征均匀度下相对均匀 , 则地级传感器观测无需地毯式扫描 ,无需多点观测 ,在此机级产品像元尺度里可以以一点观测代表因而 无需尺度转换2 如果机级产品像元尺度里的被检目标样地是在特征均匀度下 不 相对均匀 ,则地级传感器观测需要 地毯式扫描 ,如果不能地毯式扫描 ,必 须 多点观测 ,在此机级产品像元尺度里 不 可以用地面视场角尺度的一点观测代表地级产品因而由这些数据输入模型先反演后平均的地级产品与机级产品 必须 尺度转换特别提示由地级视场尺度的观测数据平均后成为机级像元尺度的观测数据不需尺度转换 以地级产品不需尺度转换以地毯式扫描数据先反演后平均的地级产品需要进行尺度转换由地级视场尺度的地毯扫描的观测数据平均后成为机级像元尺度的观测数据不需尺度转换 特别提示 某样地以多点观测代替地毯式扫描观测的前提必须是:1 该样地有地毯式扫描观测的历史数据2 有此历史数据到实时数据发展的物理规律上述结论的原理和依据定量遥感中尺度转换的两种思维第一种, 对于相同面积的同一地物 , 在亚像元和像元尺度信息同时获取的基础上,研究两种不同尺度获取同一地物的信息之间的差异,研究两者尺度转换的规律。第二种运用尽可能合适的数学手段,研究和寻找局部(单个亚像元信息),推算整体(像元尺度)空间分布信息的非线性函数。其中包括各种空间内插方法。在缺乏同时能够获取不同尺度信息的时代,人们曾致力运用随机布尔网络、神经网络、斑图( 力学、元胞自动机、非线性系统动力学,模糊集等。甚至运用耗散结构论、协同论、突变论、混沌理论等,来逼近由点到面的复杂随机的非线性函数。对两种思维的思考1,第一种思维特点,现实,可行,抓住要害。充分发挥定量遥感长处。2, 第二种思维特点:对非线性分布信息缺乏,“无米之炊”难做,低效,就像用一段海岸线,推算整个海岸线一样。泛占了其他领域,如遥感观测、定量反演等转换方法发展的与结论的验证仍需第一种思维的支持3,第二种思维的误区:把随机噪音、观测误差等没有规律的因素均纳入尺度转换需要寻找的规律,使问题复杂化。 模型检验中的尺度转换属于 相同面积的同一地物 , 在地级视场尺度和机级像元尺度信息同时获取的基础上,获取两种不同尺度获取同一地物的信息之间的差异 海岸线测量和复杂曲面的无标度现象及其几何分维数 遥感数据的有标度现象 定量遥感产品的无标度现象及其两种概念差异 定量遥感产品的信息分维数及其规律海岸线 ( 复杂地形 ) 测量的无标度现象相同被测量曲线(曲面)而几种不同尺子(正方平面)不能够获得相等的信息,(不能测量到相同的细节),尺子已经不能胜任这种地物,称其为无标度现象遥感数据的有标度现象符合面积加权法则,无尺度效应小像元剖面 大像元剖面相同被测量面积而几种不同像元(视场面积)能够获得相等的信息,能测量到相同的细节,称其为有标度现象定量遥感产品的无标度现象 对于定量遥感产品而言, 由这些电磁波信息以及非电磁波信息作为输入数据或输入参数 , 输入遥感模型进行反演的定量遥感产品,情况就发生了变化。 在两种尺度中的定量遥感产品, 反演后平均( 平均后反演 ( 并不相等。 分析这种情况就出现一种现象:对同一地物、同一面积、同一模型而仅仅用不同尺度,其反演出的结果不一样。由此可见 , 定量遥感产品也有类似的无标度现象。与遥感数据的差异两种无标度现象差异遥感产品的无标度现象与海岸线的 无标度现象 差异的差异海岸线 无标度现象的成因是由于测量不到细节遥感产品的无标度现象 的成因是由于反演结果的不同定量遥感产品的无标度现象的根源 物理、生理等驱动因素造成的尺度表达差异已经包含在地表的非线性复杂现状的分布中,而获取这种分布的现状唯一高效方法是第一种途径,就是观测,而不是用数学手段逼近 因此,根据上述用引起非线性各种因素实况记录的信息而计算的通用公式,已经表达了这种无标度现象所引起的尺度差异。两种尺度信息共存时表达信息差异的一种算法(从实验的启迪 )像元尺度 亚像元尺度 像元尺度黑高 白低 黑低 白高 r 法 e 法 53由实验启发,任何定量遥感模型 (包括普朗克函数 )不同尺度产品之间的差异为( 1 1 . 2 . 1 6 ) 11 1 121    -从实验启发的规律之一x 1 = 3 0 0 ,x 2 = 3 1 0 ;y 1 , y 2 =2 9 0 :3 3 0 ( K ) 10 15 20 25y 1 , y 2 的均方差( K )0;y1,:0 20 30Y 变量方差2与函数的结构中方差有关遥感学术界的认识 李小文院士等深入研究了非同温系统普朗克定律的尺度效应 , 将尺度转换的研究引入到定量遥感。 梁顺林教授发现反照率和叶面积指数的尺度效应有别,并和方差有关。 陈镜明教授认为在叶面积指数发布非常离散的场合,两种尺度的反演差异可达 40%以上 上述诸位大牛的认识和规律均可通过我们的公式计算得出,认识到尺度效应取决于函数及其函数的结构。特别提示,直接观测的空间分布量值或数据,不论空间分布非线性多大,均无尺度效应。 扩展了的等效公式直观地展示了函数结构对两种尺度反演结果的影响 这种思维又进一步启发我们去寻找更为简练的尺度效应和反演差值的表达方式:信息分维数211211 2111 21 21l n l nl n l       式中, f 1或定量遥感产品反演值 )。由于 1 的面积平均值。  假设最大尺度下观测的地物面积为 1,那么1/r =(1/n)1/2, r 就表示遥感图像像元的相对边长 , 1/1/n = m, 相比 的像元的相对面积。 示信息分维数 很显然,对于在特征均匀度下的均质遥感产品, 相等。这时 等于 息分维数应用实例0246810120 1 2 3 4 5 6f=f=0m 到 6m 30 60 120 240 600 1200 3000 6000不同尺度 0反演差值特别提示 ,上述结果是由 所示的分维数为 可以将分维数转换成从 30m 到 6表所列的值是按不同像元尺度 , 反演相同面积 (6 6叶面积指数以及它们的差值 , 事实上 , 不同尺度反演差值就是尺度转换值。 可以看到 , 当分维数为 运用 30演同一目标、同一面积的叶面积指数 , 两者之间的比值可达 !,  由此可见 , 在尺度效应与定量遥感模型密切相关 .  在运用各种尺度遥感数据反演的产品之间的尺度转换应该引起高度重视。谢 谢 大 家张 仁 华中国科学院地理科学与资源研究所cn
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