遥感尺度效应的数值模拟——以叶面积指数为例

遥感尺度效应问题的存在已经严重限制了定量遥感应用的发展,制约了定量遥感反演精度的提高,成为定量遥感研究中亟待解决的热点问题之一。总体而言,对尺度效应从数学上的泰勒级数展开规律分析的理论较多,然而从遥感数据直观模拟的角度较少。为此,本文从叶面积指数出发,利用机载航空WIDAS数据,引入洛仑兹曲线表达了地表变量的异质性。结合不同非线性程度的LAI反演模型及尺度上推聚合方法分析了尺度效应的成因,结果发现,尺度效应是空间异质性和反演函数非线性的综合体现,空间异质性和反演函数非线性程度的增加均会造成尺度效应的增大。     

作物LAI的遥感尺度效应与误差分析

以黑河中游盈科绿洲为研究区, 利用Hyperion高光谱数据, 采用双层冠层反射率模型(ACRM)迭代运算反演LAI; 通过LAI的均值化(LAImean)以及Hyperion数据反射率线性累加反演LAI(LAIp), 定量分析LAI反演的尺度效应; 从模型的非线性和地表景观结构的空间异质性2个方面分析引起反演误差的原因, 并在LAI-NDVI回归方程的基础上利用泰勒展开的方法对低分辨率数据反演结果进行了误差纠正。结果表明, 地表景观结构的空间异质性是造成多尺度LAI反演误差的关键因素, 通过泰勒展开式能很好地实现大尺度数据LAI反演结果的误差纠正。     

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。     

地理国情普查数据的空间尺度转换研究

为了实现地理国情普查中不同尺度地表覆盖分类数据的交叉验证,文章选择郑州、西安等10个地理国情普查试点作为试验区,分析了不同地类在精度损失、景观格局等方面存在的尺度效应,并以林地为例,在空间分辨率6~2 000m的范围内,构建了空间尺度转换模型,估测精度可达92.63%。结果表明:地表覆盖分类数据进行尺度转换时,各种地类都会存在相应的精度损失;基于分辨率、景观格局指数构建的尺度转换模型,可以有效校正粗分辨率地表覆盖数据的尺度误差,为地理国情普查与监测中的质量控制提供参考。     

近岸/内陆典型水环境要素定量遥感空间尺度问题研究

近岸/内陆水环境遥感的空间尺度问题研究包括空间变异尺度及遥感监测空间尺度需求,以及多源多尺度遥感数据及定量产品的空间尺度误差两个方面。利用长时序高分一号16 m遥感数据集高时空分辨率的综合优势,采用空间半变异函数分析方法获取了中国近岸/内陆典型水环境要素（以悬浮颗粒物为例）的空间变异尺度。基于水环境要素空间变异的连续性和泰勒级数展开理论,定量化地描述了空间尺度误差解析函数。结果表明,近岸/内陆水体等高动态水体的空间变异尺度平均在150 m以下,而外海等相对稳定水体空间变异尺度在300 m以上。随着空间分辨率的降低,受到空间变异和水环境要素非线性定量反演模型的共同影响,悬浮颗粒物的空间尺度误差显著增大,亟需重点研究区域化的尺度误差校正方法。     

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。     

面向城区和山区的ERA5再分析地表温度降尺度

地表温度是陆面过程动态模拟、区域和全球变化分析等研究领域的重要参数,如何获得高时空分辨率地表温度数据一直是研究热点问题。选择河北省张家口市城郊区、山区两个区域作为试验研究区,在ERA5 0.1°分辨率地表温度订正基础上,构建随机森林降尺度模型以实现多层级分辨率的地表温度降尺度,并与Landsat 8 TIRS反演地表温度进行对比分析,以探讨再分析地表温度在不同分辨率、不同下垫面类型上的降尺度效果。结果表明：不同分辨率的降尺度结果都能够准确表达地表温度相对高低的空间分布特征,纹理精度显著提高,但降尺度误差随着空间分辨率提高而逐渐增大,城郊区和山区的降尺度均方根误差变化范围分别为1.16—1.79 ℃、1.61—2.49 ℃,地表温度高值与低值区域分别存在着低估和高估现象;随机森林降尺度模型中的参数重要性随尺度变化不大,总体表现为两个区域中植被指数NDVI的重要性都比较大,而海拔高度在山区区域对降尺度模型的影响更大。     

基于升尺度的陆地表面温度反演方法研究

非同温混合像元红外辐射存在尺度效应,基于尺度的基本影响因素,本文利用大气校正法进行地表温度反演,用最邻近法进行地表温度的升尺度,分析尺度对反演精度的影响。结果表明:用该方法进行地表温度反演精度较高,有85.15%像元的精度在2℃以内,但是水体反演精度较差。尺度对地表温度反演有一定影响,如何确定合适的尺度和研究出针对水体表面温度反演较好的方法是今后研究的重要方向。     

非均匀地表蒸散遥感研究综述

本文评述了目前常用的遥感估算地表蒸散方法,包括地表能量平衡模型、Penman-Monteith类模型、温度—植被指数特征空间方法、Priestley-Taylor类模型和其他方法。然而使用这些方法估算地表蒸散时会面临严重的尺度效应,而产生尺度效应的根本原因之一是地表异质性,在分析了非均匀下垫面对水热通量遥感反演造成的影响后,介绍了面积加权、校正因子补偿与温度降尺度3种尺度误差纠正方法;并从地面观测实验的角度简述了非均匀下垫面水热通量真实性检验的研究;最后探讨了将来建立更具时空代表性的非均匀下垫面地表蒸散遥感估算模型可能会面临的一些挑战。     

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。     

构造地理要素趋势面的尺度转换普适性方法探讨

当前的遥感科学面临着遥感数据获取能力与数据应用能力之间突出的供需矛盾。尺度问题作为遥感科学中的关键问题,既限制了遥感作为一门科学向系统性、普适性的发展,又限制了遥感应用能力的发展。本文对定量遥感中的尺度问题进行了梳理,包括:遥感与传统站点观测之间的不一致、不同尺度遥感产品之间的不一致、机理模型的尺度适用问题,以及遥感产品与用户需求时空尺度间的不一致。对遥感中的尺度转换方法展开了讨论,总结了尺度转换的关键问题在于原数据信息量不足时引入额外信息和保留关键信息两方面。提出了构造地理要素趋势面的基本构想,搭建了一个具有普适性的尺度转换方法框架。核心内容是充分利用地表环境要素时间、空间上的信息作为先验知识,通过关联遥感观测新信息和先验趋势面生成指定时空尺度的地表要素产品。     

关键陆表参数遥感产品真实性检验方法研究进展

遥感产品真实性检验是定量遥感基础研究的重要环节,是客观评价遥感产品精度、稳定性和一致性的重要手段,对于提高遥感定量化水平、推动和扩展遥感产品的深化应用具有重要的意义。本文基于当前陆表参数遥感产品真实性检验研究的相关成果,归纳总结了陆表参数遥感产品真实性检验方法,并就其中的5种真实性检验方法,即基于地面单点测量检验、基于地面多点采样检验、基于高分辨率数据的检验、交叉检验和间接检验,阐述了各方法的特点、局限性、适用条件。文章在最后探讨了陆表关键参数遥感产品真实性检验评价指标和验证中影响精度评价的关键因素。本文对于遥感产品真实性检验工作的开展和真实性检验系统研发具有重要的指导意义。     

Scaling Effects on MODIS Band Ratio of 645 to 859 nm Aggregated from 250 m to 1 km Resolution: A Case Study in Yellow River Estuary

In this study, a theoretical model for studying the scaling effects on the two-band ratio of red to near-infrared band (TBRRN) is suggested. The model is used to explain the relationship between scaling error and local scale error; the results revealed that a special scale scaling procedure can be divided into a series smaller scale scaling procedures, and the total scaling error is the sum of the scaling error of these series’ smaller scale scaling procedure. Consequently, under the condition that the local scale is adequately fine, the total scale error at the target scale may be estimated accurately. In order to understand the mechanisms associated with scale in practical remote sensing, TBRRN data with 250 m and 1 km resolution is estimated from MODIS data at 645 and 859 nm, retrieved on September 1, 2009, in the Yellow River estuary, China. It is found that the TBRRN estimated from the 1 km resolution MODIS data is ~2.94 % smaller than as estimated from the 250 m MODIS data. The large scaling error distributes neither in the turbid waters, nor in the low suspended sediment regions, but instead in the high-low suspended sediment concentration transitional zone, which may be attributed to the spatial variable of suspended sediment in the transitional zone. This paper also points out that, owing to the importance of total scale error in achieving NASA’s mission in oceanic remote sensing, the way in which to conveniently and precisely estimate the total scale error of remote sensing parameters may potentially be an important topic in the field of oceanic remote sensing, both in present research and in the future.     

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。     

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。     

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。     

地表蒸散定量遥感的研究进展

简要介绍了遥感监测地表蒸散和能量平衡研究的科学意义和应用价值，回顾了国内外的研究历史和现状，分析了目前该领域存在的一些问题和难点，并对今后的工作重点和研究方向提出了建议。     

ETWatch中不同尺度蒸散融合方法

高分辨率遥感蒸散数据集的构建受到数据源的限制和云的影响,单一传感器无法达到高时空分辨率覆盖。本文分 析了ETWatch不同尺度遥感蒸散结果的空间特征,通过几种融合方法的比较,分析数据融合前后的数据特征和信息量,将 时空适应性反射率融合模型（STARFM）集成到ETWatch,用于不同尺度遥感蒸散数据的融合,该方法可以很好的结合高 低分辨率数据的空间分布和时间分布信息,在时间上保留了高时间分辨率数据的时间变化趋势,空间上又反映了高空间分 辨率数据的空间细节差异,STARFM融合后的日ET数据与融合前1 km 日ET数据的平均相对误差为1.75%,融合后的月ET 数据与融合前1 km 月ET数据的平均相对误差为0.2%,STARFM适合于不同尺度下遥感ET数据的融合。